含分布式能源区域电网月最大净负荷概率预测

负荷预测在电网规划和运行中十分重要,大规模分布式能源接入电网参与能量交换,可使电网用户优化其用电模式,但造成区域电网月最大净负荷特性发生根本性改变,增加了月最大净负荷预测的不确定性。为此,结合BP神经网络算法与分位数回归模型,构建了区域电网月最大净负荷的非线性概率预测模型;并利用核密度估计算法计算得到了月最大净负荷概率预测分布曲线;最后,以上海某含分布式能源区域电网为例,验证了该方法的可行性与可靠性。结果表明,该方法可准确刻画月最大净负荷波动特性,为电网规划与负荷管理提供依据。     

三峡工程对长江中下游生态环境的影响

根据确定的三峡工程对长江中下游生态环境的影响要素,运用解释结构模型法(ISM方法)分析了各影响要素及其相互间的关系,建立了五层递阶结构解释模型,进而确定了三峡工程对长江中下游生态环境的主要影响因素,为实现三峡生态调度、保护长江中下游生态环境提供了科学依据。     

电力系统动态环境经济调度建模与求解

建立了耦合动态经济调度(dynamic economic dispatch,DED)和环境经济调度(economic emission dispatch,EED)的电力系统动态环境经济调度(dynamic economic emissiondispatch,DEED)模型.DEED为多变量、非线性、强约束、多目标优化问题,国内外研究者通过将其转化为单目标或根据时间划分将其转化为一系列静态调度问题进行简化,但该类方法存在无法保证全局最优或计算效率低下问题.为此将非支配排序机制应用于差分进化算法中,并引入二次选择和随机替换操作克服早熟收敛,同时嵌入动态约束处理方法,提出带有动态约束处理的改进多目标差分进化算法用于求解DEED问题.算例结果验证了所提方法的有效性.     

流域水系突发事件演化分析及水库应急调度响应

在总结归纳流域水系可能发生的主要突发事件基础上,分析流域水系突发事件的成因并对其分类;讨论了突发事件的演化趋势分析方式及模型,研究不同类型突发事件的响应机理和调配流域水利工程的应急流程,初步构建流域水系突发事件应急调度决策体系,为探索流域水库(群)科学高效应急调度提供理论支撑。     

基于近似梯度的宇宙大爆炸搜索算法

通过模拟宇宙大爆炸过程构造一种新型智能优化算法——宇宙大爆炸搜索BBS算法。受经典最优化理论启发,提出"近似梯度"概念并构造"近似梯度爆炸"算子,得到基于"近似梯度"的宇宙大爆炸搜索算法AGBBS。AGBBS保留了基本BBS算法把候选解分布的均匀性和随机性相结合的优良特性,且充分利用了爆炸碎片的信息,提高了算法的搜索能力;通过改进一些启发性算子,提高了算法的收敛性和解的精度。通过对12个Benchmark标准函数的测试及与其他算法对比,验证了该算法的有效性和改进算法的鲁棒性。