基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响 ,建立了结合径向基 (RBF)神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型 .利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线 ,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正 ,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度 .利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用 ,结果表明 :该方法同BP神经网络相比 ,具有较高的预测精度 。

一种新的谐波源简化模型

为了对电力系统中的谐波进行有效的分析和治理,该文提出了一种新的简化模型来表征谐波源的电压-电流特性。通过对周期性电压电流波形的起始时间与其相应的各次谐波分量初始相位之间的关系进行研究,指出谐波源的特性可以由其在基波电压初相位为零时的特性所唯一确定。立足于工程实际,提出了一个线性的简化模型来近似表示谐波源在基波电压初相位为零时的特性,在该模型中,各次谐波电流的实部和虚部被表示为各次谐波电压实部和 虚部的线性多项式。随后根据基波电压初相位与谐波源特性之间的内在联系,导出了谐波源在基波电压初相位不为零时的简化模型。该模型基于最小二乘逼近进行建模。对几类典型谐波源 的仿真计算表明,本模型具有足够的精度,且优于现有的其他模型。

基于进化策略的多机系统PSS参数优化

该文提出了一种基于进化策略的多机系统PSS参数优化的新方法。在这种方法中,目标函数设定为度量所有机电振荡模态性能的函数,将PSS的参数优化表示为带不等式约束的非光滑优化问题。进化策略用于该优化问题的求解,从而找出PSS的优化参数。进化策略属现代全局优化方法的一种,它对优化问题本身几乎无任何限制,因其具有全局寻优能力,故可得到比常规优化方法更好的结果。且进化策略直接采用实型编码,因而可提高优化计算的效率。Anderson 3机系统和New England 10机系统的仿真结 果表明,该方法是一种有效的参数优化方法,得到的优化 参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性。

兼顾降低网损和抑制谐波要求的配电系统优化运行

配电变压器的分接头调整、分段开关和联络开关的开合、并联电容器和滤波器的投切等,都会对系统的谐波阻抗产生影响,进而影响谐波在电网中的传播和分布,严重时会引起谐波的谐振和放大。针对这一问题,该文提出了谐波畸变情况下配电网络优化运行的概念和模型。该模型统一考虑了网络重构、配电变压器分接头调整及并联电容器和无源滤 波器的投切等各种手段的协调配合,使得配电网在满足电压和谐波标准约束、电容器和滤波器满足自身安全约束的情况下系统网损和谐波畸变最小。文中给出了应用遗传算法进行求解的具体方法。一个18节点配电系统的算例结果表明了该方法的有效性。

谐波源的识别及其与非谐波源的分离方法

通过对线性和非线性负荷的电压-电流特性的比较研究,指出了线性负荷和非线性负荷的本质区别在于:线性负荷的谐波电流仅是本次谐波电压的线性函数,而非线性负荷的谐波电流则是各次谐波电压的复杂函数; 应用谐波源的简化模型,在供电电压基波相角为零时,谐波电流的实部和虚部可分别表示为各次谐波电压实部和虚部的线性多项式,且其中由本次谐波电压引起的谐波电流只占很小 的比例。从该原理出发,提出了一种新的谐波源识别方法,它不仅能识别综合负荷中是否含有谐波源,而且能够精确地分出线性与非线性负荷各自吸收的谐波电流。文中还给出了应用最小二乘方法进行识别的具体步骤,并以一个综合负荷的计算与分析结果验证了所提谐波源识别方法的有效性。

一种新的配电网络重构最优流模式算法

提出了一种改进的最优流模式算法，用于解决以功率损耗为目标函数的网络重构问题．先从理论上推导出了在最优流模式下打开环网中的一个开关后系统功率损耗变化的计算公式，然后以打开开关所引起的网损增量最小为启发式规则来打开开关以形成新的辐射网．算法还具有在重构过程中能有效避免孤立节点的出现、不需对节点进行重新编号、可处理多供电点系统、可适应实际系统中有些支路没有开关的情况等特点．

SS4型电力机车的动态模型及随机谐波电流计算

建立了韶山 型 (SS4)电力机车运动过程的动态仿真模型 ,提出了一种计算 SS4型电力机车谐波电流及其概率分布的方法。根据 SS4型机车的运动方程、控制系统以及整流回路 ,来模拟机车的机械和电气动态过程 ,并考虑了机车运行时的主要随机因素 ,应用蒙特卡罗法 ,得出多辆机车运行时谐波电流的概率分布。计算结果与观音山牵引变电所实测数据相比较 ,统计规律基本相同 ,表明了该方法的有效性。

基于机会约束规划的配电网络滤波装置优化配置

为了适应谐波源和网络参数的随机变化 ,提出了一种有源和无源滤波器统一优化配置的机会约束规划模型 ,给出了用基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。该模型可在整个配电网络范围内优化有源和无源滤波器的安装地点和参数 ,在谐波水平按给定置信度满足限值要求的前提下 ,使滤波装置的安装费用最小。并给出一

基于MATLAB的电力机车数字仿真模型

利用 MATLAB软件平台上的仿真软件 Simulink建立了 SS1型和 SS4型电力机车数字仿真模型 ,提出了通过机车牵引控制特性函数与整流回路的关系确定导通角α的方法 ,并利用 DSP工具箱的 FFT函数对电流进行 FFT,得到电力机车在不同网压、级位和速度下注入牵引网的基波和各次谐波电流的幅值和相角 ,在此基础上建立了 SS1型和 SS4型电力机车的谐波电流数据库。为计算牵引变电所全天 2 4 h谐波电流的随机模拟计算打下了基础。

小干扰稳定性分析中一种关键特征值计算的稀疏实现

该文提出了一种大规模电力系统小干扰稳定性分析中基于稀疏技术的关键特征值求解方法。该方法借助于Cayley变换，将关键特征值计算变为主特征值的计算，导出了基于稀疏增广状态矩阵的幂法迭代公式，并利用稀疏2×2分块矩阵及稀疏三角分解技术实现了该方法。2个示例系统的计算结果验证了算法的正确性和有效性。该方法不但可用于低频振荡抑制中控制器参数的协调优化，而且其中使用的多种基本技术也可以推广到基于子空间法求取部分关键特征值的各种迭代计算中。

高压直流输电系统暂态过程的解析解法(一):数学模型

为清晰、准确地反映高压直流(HVDC)输电系统的暂态过程,采用状态空间法建立了HVDC系统的数学模型。在换流器交流母线三相电压基波分量作为输入的情况下,将换流器在不同工况下的拓扑结构表示成统一形式,从而使得HVDC系统主设备模型可用分时段线性微分方程组描述。通过引入辅助变量,将原非齐次线性微分方程组转化为齐次线性微分方程组,简化了其解的表达式。进一步,介绍了CIGRE标准测试系统中控制系统的主要结构以及锁相振荡器的控制原理,并列写出相应的微分代数方程。所推导的数学模型将为第二部分详细阐述算法流程提供基础。

基于GN-BFGS算法的RBF神经网络短期负荷预测

提出了应用混合 GN( Gauss- Newton) - BFGS( Broyden- Fletcher- Goldfarb- Shanno)法进行RBF(径向基函数 )神经网络学习的算法。这种方法结合 GN法与 BFGS法的特点 ,既尽可能地利用了问题本身的特殊结构 ,又能取得超线性甚至二次渐近收敛率 ,因此有效地提高了学习效率。在学习过程中 ,利用该方法能够区分零残量和非零残量 ,并利用这种特点进行隐层神经元数目的自动调整 ,从而可以保证神经网络的学习能力和推广能力。多个实际电网的负荷预测结果表明 ,该方法同神经网络的其他算法相比 ,具有训练时间短。

遗传算法在无功优化应用中的改进

将遗传算法应用于电力系统无功优化的同时，针对无功优化的实际，文章提出了在不同优化阶段，对目标函数各项罚因子采用不同权重，并且构造出分阶段适应性函数，以及提出了选择式杂交方式等改进措施。通过典型算例和实际系统的测试，证明了这些改进方法对遗传算法应用于无功优化计算的寻优速度和收敛特性都有明显提高。

GPS 同步时钟用于电力系统暂态稳定性预测和控制

提出了一种新的全局性的暂态稳定控制方法。它利用基于ＧＰＳ同步时钟的相量测量单元（ＰＭＵ）来测量各发电机的转子角度，从而预测系统未来的摇摆情况，当预测出系统将失去稳定时进行切机控制以保持暂态稳定性。对６机２２节点系统进行了数字仿真试验，结果表明：所提出的控制方法对系统发生严重故障情况下的暂态稳定性控制是有效的，且适应于系统的各种运行方式和故障情况。

电气化铁路牵引变电所概率谐波电流的仿真计算

推导了多辆电力机车运行条件下电气化铁道牵引变电所谐波电流计算公式 ,考虑了电气化铁道操纵规程对谐波的影响 ,设计了相应的数据库存放牵引负荷谐波仿真计算所需要的信息。文中所开发的仿真软件能够依据铁路部门的运行图和操纵图 ,结合电力机车谐波电流动态仿真计算模型 ,考虑牵引负荷主要的随机因素 ,利用蒙特卡罗法得到牵引变电所高压母线全天 2 4 h谐波电流的概率分布和统计特性。

TCSC对抑制次同步谐振的机理分析

对具有可控串联电容补偿的电力系统，提出了一种直接计算可控串补对次同步频率分量所反映出的等值阻抗的算法。基于该计算原理，对可控串补具有正等值电阻这一特性给出了详细的机理解释。

韶山Ⅳ型电力机车谐波电流的分析计算

谐波污染是当前电力系统中的一大问题。为了定量地分析电力机车产生的谐波电流对电力系统的影响，根据国产韶山Ⅳ（ＳＳ４）型电力机车的电路，建立了一种适用于电力机车在牵引工况下的数学模型，利用牛顿－拉夫逊法进行迭代求解，得出ＳＳ４型电力机车的谐波电流，为进一步研究ＳＳ４型电力机车对电力系统的影响提供了可靠的依据。

基于JACOBI-DAVIDSON方法的小干扰稳定性分析中关键特征值计算

提出了一种大规模电力系统小干扰稳定性分析的有效方法。应用Jacobi-Davidson方法求取系统状态矩阵的关键特征子集。该方法在搜索子空间中挑选出想要的特征值和特征向量的近似值,然后用与当前近似特征向量正交的子空间上的修正方程的解扩展搜索子空间,从而得到想要的特征值和特征向量的更好近似。算法中使用了电力系统线性化模型中的增广状态矩阵进行相应面向稀疏的计算,可准确求解修正方程,以保证算法具有渐进二次收敛速度。将提出的方法在46机系统上进行了试验,结果表明该方法灵活,稳定性好,能有效地求出系统的关键特征子集。

用于提高暂态稳定性的可控串联补偿电容器非线性控制器

本文应用直接大范围线性化的方法设计了晶闸管控制的可控串联补偿电容器非线性控制器，并以单机无穷大系统为例进行了仿真试验。仿真结果表明，所提出的控制方法可以提高系统的暂态稳定性，并能较好地适应系统运行方式的变化。

含HVDC和FACTS装置的混合电力系统潮流计算方法

将 HVDC 和 FACTS 装置的有功和无功功率处理为与电压相关的负荷,从而建立了含 HVDC 和 FACTS 装置的混合电力系统潮流计算模型,给出了新的求解方法,并提出了对于这种混合电力系统的连续潮流计算方法。计算中考虑了发电机有功功率和无功功率限制、带负荷调压变压器分接头的变化和负荷电压静特性等因素。仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。