面向增量配电网的协同规划方法研究

针对增量配电网投资主体多元化的特征,考虑分布式电源和配网公司的利益,以利益最大化为目标,建立了配电网多主体博弈的规划;采用动态博弈与静态博弈相结合的联合博弈,引入虚拟博弈者“大自然”;使用迭代算法对博弈过程进行求解;同时使用IEEE 33节点配网系统,对设定的博弈场景进行仿真分析并加以验证。     

方向图谱估计在二维多波束测角中的应用

在阵列天线中,利用多个二维波束的输出和多波束方向图的关系,并结合空间谱估计算法,提出了一种二维多波束方向图谱估计的角度测量算法。提出的算法可在单次脉冲下实现高精度测角和低信噪比测角的功能,通道幅相不一致性影响较小。通过程序仿真,验证了上述结果。     

电压源型多电平换流器高压直流输电综述

分析了目前高压柔性直流输电系统工程所用的各种电压源型多电平换流器的拓扑、工作原理和调制策略,比较了它们之间的优劣.重点介绍目前最新型的模块化多电平换流器(MMC)在柔性直流输电中的应用,以及适合MMC的各种调制方法和在工程技术上使用的重点、难点.介绍了电压源型多电平换流器在目前世界上一些主要的柔性直流输电工程中的应用实例,并对电压源型多电平换流器的的应用前景进行了展望.     

基于粒子群算法的配电网网格化规划技术研究

随着电力负荷的飞速增长,配电网规划尤为重要,为此提出了配电网网格化规划的思路、模型和方法。分析宜昌市城市空间发展格局和配电网现状,结合《配电网网格化规划指导原则》提出网格化划分原则,据此对宜昌市西陵区中心区配电网进行网格划分,在优化划分结果的基础上,使用粒子群算法优化变电站选址,以网络运行损耗最低为目标函数,建立了变电站选址的数学模型。     

传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用

复杂环境下传感器网络目标跟踪,存在跟踪准确性与算法复杂性这对矛盾,需要考虑准确性、通信和计算能耗之间的折中。针对此问题,研究传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪和压缩域数据融合,并提出了用稀疏的测量矩阵对haarlike特征压缩,压缩域特征送入朴素贝叶斯分类器,在压缩域直接实现目标跟踪的算法。然后通过配置传感器网络以生成多个层次类型不同的簇结构,压缩后的数据在网络中传输,并在各层簇头实现压缩域下的数据融合。该算法通过稀疏测量矩阵压缩表征原始图像信息和分类器的自我学习更新,提高了对压缩域目标特征分类的准确性,在复杂环境下有更好的鲁棒性。而压缩域直接进行目标跟踪,不需要重构图像,也减少了网络运算量和数据传输量。通过仿真实验和标准数据库测试对比以及在机器人足球赛实验平台中的应用表明,该算法在跟踪准确性,数据传输量及传输能耗上均有优势。     

基于空间谱估计的旋转搜索测向

空间谱估计技术被广泛应用于阵列雷达的测角中,具有高精度和超分辨的特性,但在旋转搜索测向中的应用很少看到。提出一种在匀角速度的圆周扫描下的基于空间谱估计的旋转搜索测向算法,提出了利用接收的信号脉冲与天线方向图的关系进行角度精准估计的数学模型,并对此进行了计算机仿真。从仿真结果可以看出,该方法相对于传统的旋转搜索测向算法,能够明显提高角度测量的精度。     

计及产业结构和温度因素的神经网络电网负荷预测方法

电力负荷的准确预测是电力规划建设的重要前提。传统的负荷预测方法均局限于回归分析、增长率等线性模型,无法考虑影响电力负荷的非线性因素,导致预测结果与实际需求存在偏差。针对负荷预测的非线性特性,提出了一种计及温度和产业结构的短期负荷预测方法;采用神经网络算法对预测地区的温度和产业结构历史数据进行学习,明确了神经网络结构体系各维度间的复杂关系,从而建立了负荷预测的非线性模型。计算结果表明,所建负荷预测模型能够高保真地模拟各因素的非线性特性,其误差仅为1.5%。综合分析了温度、产业结构的影响规律,为所提方法在夏季降温负荷突出的中部和西南部分地区的应用提供数据支撑。     

绕组设计参数对电力变压器抗短路能力的影响研究

电力变压器在制造过程中,其绕组设计参数由于种种原因会出现一定的误差,影响变压器的抗短路能力。基于蒙特卡洛模拟理论,分析了绕组设计参数服从正态分布下的电力变压器内绕组辐向受力与临界失稳强度的分布特性。根据应力-强度干涉模型,改进了传统的电力变压器内绕组辐向抗短路能力的评估方法。结果表明,绕组设计参数的误差范围与电力变压器内绕组辐向抗短路能力的可靠度关系紧密,误差范围愈大,可靠度就愈低,反之,其可靠度愈高。     

大跨越导线与塔高经济性优化研究

介绍了铁塔经济性高度优化原理及大跨越线路成本建模的方法。通过建立数学模型,以总费用为目标函数,以载流量校验、电压降校验以及电晕校验等形成约束条件,以导线型号、导线类型、铁塔类型组成设计空间,计算出最优的组合。通过具体的实例来分析,得到了经济性优化跨越塔塔高及导线。