考虑动态重构和智能软开关接入的配电网源网荷储联合规划

随着新能源大量接入配电网,新能源出力的不确定性和波动性给配电网规划带来了巨大挑战。在配电网规划中综合考虑源网荷储,可减少新能源不确定性和波动性对规划结果的影响。提出了一种考虑动态重构和智能软开关接入的配电网源网荷储联合规划方法。首先,根据密度峰值聚类的思想提出了基于密度峰值改进的近邻传播聚类算法,对风光荷联合场景进行聚类获得典型日曲线。然后,以规划总费用最小为目标函数,建立了考虑动态重构和智能软开关接入的配电网源网荷储联合规划模型,并基于二阶锥理论,将原非凸非线性规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型。最后,在Portugal 54算例上进行仿真验证,证明了所提模型和方法的有效性。

基于改进大猩猩算法的主动配电网动态重构

针对传统算法无法妥善应对含分布式电源(DG)和电动汽车(EV)的主动配电网重构问题,提出了一种改进的大猩猩部队优化算法。首先使用“无重复”编码策略对配电网进行编码,降低不可行性解的产生,其次对大猩猩部队优化算法使用Circle混沌映射,初始化种群,增加种群多样性,并且引入大猩猩自适应变异算子,来增强算法对搜索空间中新位置搜索能力,最后通过使用镜头对位学习和自适应β-爬坡策略,增加算法容错性,避免算法陷入局部最优。通过仿真分析可知,所提改进算法与其他智能算法相比,重构效果更为理想,具有寻优精度高和收敛迭代次数小的优势,其全局寻优率可达到100%,验证了所提模型的有效性和优越性。

基于改进烟花算法的含高比例新能源的交直流配电网动态重构

高比例新能源及多元负荷的不断接入使配电网呈现出动态、交直流共存的运行特性,这给配电网重构提出了新的挑战。计及高比例新能源接入带来的消纳问题建立了以新能源日消纳量最大、重构综合成本最低以及净负荷均方差最小为目标的交直流配电网动态重构多目标模型。结合配电网的拓扑结构和运行技术需求,提出了候选解集和改进烟花算法(improved fireworks algorithm,IFWA)相结合的方法对所建多目标模型进行优化求解。候选解集基于网络拓扑和运行技术约束而生成,其目的是为了消除优化过程中大量不可行解,提高搜索效率。在此基础上,通过改进烟花算法的爆炸和变异算子提高了多目标优化寻优的速度。采用改进IEEE 69节点系统进行仿真比较分析。结果表明所建模型可以有效协调新能源消纳量和重构成本,所提优化求解策略与改进前相比,运行效率得到明显提升。

基于FPGA的多总线可动态重构监测系统

针对传统多总线数据监测系统中存在的数据传输实时性不高、系统硬件占用资源多、系统可维修性低等问题,设计了以FPGA为核心,以多路RS422、RS232、1553B总线作为通讯接口,以信息识别、信息提取、数据融合、多总线动态重构、双冗余传输为主要功能模块,以信道速率动态调节的RS422为数据传输路径,采用双冗余传输方式,依据FPGA标准化设计思路,提出了基于FPGA多总线动态重构监测系统设计方案。实验测试结果表明:在20、60、-40℃环境温度下,多总线动态重构时间均小于1 s,数据传输误码率远低于0.02%,系统工作稳定,满足设计需求。

基于深度学习的城市配电网多级动态重构决策方法

多级动态重构技术相比于传统全局重构技术更适合用以改善大规模城市配电网的运行经济性,但是随之而来的重构级别识别又成了新问题。由此,该文依托现有的多级动态重构数学模型,提出一种基于深度学习算法的城市配电网多级动态重构决策方法,可跨过级别识别过程直接实现输入净负荷数据与最优重构决策方案之间的非线性映射。建立了将特征空间注意力机制、时间序列注意力机制、卷积神经网络与门控循环单元相结合的组合神经网络,针对城市配电网净负荷数据时空分布不均衡的特性,采用特征空间注意力机制与卷积神经网络对整个配电网的净负荷数据进行空间特征的学习以感知其高维特征空间的潜在联系。接着采用门控循环单元与时间序列注意力机制来充分挖掘净负荷数据在长时间尺度下的时序特征,提取其在时间分布上的不平衡特征,充分训练所提组合神经网络以拟合现有数学模型。最后,通过实际的145节点系统、IEEE 33节点系统、PG&E 69节点系统进行算例分析,验证了所提方法的有效性。

基于动态重构的虚拟电厂资源聚合规划方法

随着能源互联网技术的发展,虚拟电厂已成为规模化分布式资源聚合与调控的有效方式。如何对虚拟电厂进行聚合以释放分布式资源可调潜力是关键技术问题。文中聚焦虚拟电厂资源聚合优化问题,提出基于动态重构的虚拟电厂资源聚合规划方法。首先,构建虚拟电厂加盟奖励机制,激励优质资源参与聚合;其次,针对海量分布式资源多元迥异特性,提出资源特征提取与分类方法,为虚拟电厂资源聚合提供数据基础;然后,建立资源加盟意愿判定模型,并对其加盟容量进行评估;在上述基础上,根据分布式资源与电力市场动态变迁规律,提出虚拟电厂动态重构优化策略,对虚拟电厂进行阶段性动态聚合规划,通过建立虚拟电厂聚合与运营双层优化模型进行求解;最后,算例分析证明了所提方法在解决虚拟电厂聚合规划问题方面的可行性与优越性。

基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网动态重构

针对风光荷不确定性的配电网重构问题,建立分布式电源和负荷出力模型,以系统运行成本和电压偏移构建多目标函数。提出一种改进粒子群算法融合K-means(improved particle swarm optimization and K-means,IPSO-Kmeans)聚类算法来划分典型日负荷曲线,将改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization,IHHO)算法应用于配电网重构,进行寻优计算。为了改善哈里斯鹰优化(Harris hawk optimization,HHO)算法种群分布不均、无法完整搜索到最优解空间范围、易于陷入局部收敛等问题,引入佳点集生成种群初始化,提高种群搜索空间的均匀性。将麻雀搜索算法中的探索者位置更新公式与哈里斯鹰优化算法探索阶段的位置更新公式结合,以提高算法的全局搜索能力。利用柯西-高斯变异扰动策略跳出局部最优解。最后在IEEE33节点配网系统仿真,结果表明所提方法的有效性。

动态重构与意义共享:短视频建构城市形象的传播符号学考察

聚焦哈尔滨旅游“出圈”个案,结合相关理论,揭示了短视频在建构城市形象过程中的核心机制,即符号的动态重构与意义共享。研究发现,相关短视频利用“产消者”参与、细节挖掘和多感官刺激,营造了极富张力的叙事情境;通过彰显故事、主题、意义等多维价值,成功触发了受众的深度共情;借助多元符号的运用、互动社群的构筑以及对城市内涵的纵深开掘,哈尔滨的全新城市形象得以立体建构。短视频在建构城市形象时应创新叙事主题与手法,引入多元叙事主体,拓展叙事空间,以互动与对话持续推动城市形象的深刻重塑。

基于业务场景动态重构驱动的车站数字化转型建设探索

本文提出车站数字化转型建设与实施方法论。通过基于云原生架构体系与集约化数字底座统一建设,推动运营管理体系升级。通过基于软件定义的重构、演进、迭代,实现城市轨道交通运营高质量、可持续与创新发展。

基于模块化的FPGA局部动态重构设计与实现

针对软件无线电设计理念,提出一种基于模块化的逻辑处理资源可重构方法,主要研究现场可编程门阵列(FPGA)局部动态重构设计与实现方法。重点描述了三种动态可重构功能的设计方法及实现流程,并对系统的局部动态重构进行了实验验证。通过实验表明,该架构的FPGA局部动态重构速度快、可靠性高,满足平台动态加载多种波形的需求。

基于改进二进制PSO配电网动态重构

随着分布式电源的不断接入,配电网中的负荷和电源都在不断地变化,传统的计算方法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题。本文通过应用信息熵对日负荷曲线进行时段划分,以网络损耗最小为目标函数建立配电网重构模型,针对传统PSO收敛较慢,易陷入局部最优的问题,提出结合禁忌搜索算法对PSO进行改进,通过设置禁忌表提高算法全局搜索能力;结合破圈法对拓扑结构进行约束,减少无效拓扑的出现,加快算法的收敛速度。通过IEEE33节点配电系统重构仿真,验证改进粒子群算法的可行性和有效性。

基于动态时间规整的配电网分时段动态重构可靠性

配电网重构是指:通过改变开关状态来调整网络的拓扑结构,优化功率传输,是配电系统维持稳定的重要方法。传统的固定时间断面静态重构方法,无法适应新能源接入配电网后,快速变化的拓扑需求,配电网络节点的功率高时变性也给传统静态重构方法带来困难。为此提出了基于动态时间规整的配电网分时段动态重构方法。通过马氏距离测量电网在动态时间内,拓扑结构中节点的规整时序局部距离,划分负荷波动范围,得到电网拓扑中动态最佳分段个数与分段点。利用线性加权法把电网重构单目标转换成多目标优化,计算配电网分时段动态重构多目标优化方程。利用该方法控制开关状态,实现电网重构。实验证明:这种方法对配电网络重构后,网损值为539.2 kW,最低点电压数为0.994,重构后节点电压与实际值拟合度较好,配电网的频率偏差及谐波含量明显下降,说明所提方法的配电网重构可靠性较好。

基于回溯搜索算法的主动配电网动态重构

针对风力、光伏DG和响应负荷接入配电网的动态重构问题,提出一种基于回溯搜索算法的主动配电网动态重构方法。首先结合典型日负荷曲线,采用聚类法划分曲线;其次建立以配电网运营总成本最低为目标的动态重构模型,综合考虑了购电成本、DG运行成本、RL参与成本、网损成本和电压偏差成本,并进行分时段重构;然后利用基于基本环编码的回溯搜索算法求解该模型;最后通过IEEE33节点算例进行仿真分析,结果表明所提方法能够降低日运行费用。

基于FPGA的动态重构织物瑕疵检测硬件系统设计

在纺织行业快速发展的今天,保证产品质量的一个关键环节就是面料瑕疵的检测。传统的面料瑕疵检测主要依靠人工,不但效率低,还容易出现漏检的情况。该研究基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)设计动态重构织物瑕疵检测硬件系统。该系统可对织物图像进行实时采集和处理,并通过动态重构技术对算法执行路径进行优化,从而达到瑕疵检测快速准确、成本降低、生产质量提高的目的。

基于双指标有序时段划分的配电网动态重构

针对含分布式电源与电动汽车的配电网各节点负荷在重构周期内不断变化的情况,提出双指标有序时段划分方法,以节点负荷曲线幅值和形态相似性为划分指标,基于Fisher最优分割的思想有序划分重构时段,将连续时段的动态重构问题转化为多个离散时段的静态重构问题。针对重构算法普遍存在寻优效率低,容易局部收敛的问题,采用天牛须算法结合Metropolis准则避免陷入局部寻优,改进原算法步长衰减方式使寻优更灵活。基于IEEE-33节点系统仿真结果表明所提动态重构方法时段划分更精确,重构次数少,网损低,重构算法寻优成功率达98%,潮流计算次数少,更适合求解重构问题。

战术互联网快速网络规划及网络动态重构技术研究

联合作战条件下要求战术互联网具备网络快速规划及网络动态重构能力,介绍了构建战术互联网的能力基线,探讨了构建战术互联网的核心技术,旨在形成一系列对战术互联网中的通信资源、网络资源进行分配、调度、数据分发能力。通过对典型战术互联网的业务场景分析、构建典型战术互联网架构、进一步验证了网络快速规划与网络动态重构的整体过程,最后总结了相关研究成果,并对未来的研究方向进行了展望。

配电网动态重构的多代理协调优化方法

提出一种配电网动态重构的新方法,并利用多代理系统(multi-agentsystem,MAS)技术来实现。将一天分为多个时段,每一时段由一个工作代理负责,利用混合粒子群算法进行静态重构,求得一个解集,并通过相邻代理间的相互学习,对解集进行补充和完善。然后对解集进行评估,从中选出种子解和优先替补解,计算出每一工作代理减少一次开关操作将增加的最小损耗。最后经协调代理多次迭代协调,令部分工作代理更换种子解,直到满足开关操作次数约束条件为止,此时,各工作代理的种子解即共同组成了动态重构结果。给出MAS的系统框架和各代理的功能模块。最后对一个IEEE69节点标准算例和一个实际算例分别进行仿真,仿真结果表明该方法不仅可快速获得不同约束条件下的最优解,还能为相关部门制定合理的开关操作次数提供依据。

智能变电站二次系统动态重构初探

基于现有的动态重构技术及网络重构技术,介绍了动态重构的概念,分析了动态重构技术在智能变电站二次系统资源管理和二次设备在线自愈等方面的可用性及优越性。将智能变电站动态重构分为设备重构和系统重构,提出了一种基于重构模式的二次设备设计方式,并对其可行性进行了探讨。分析了智能变电站系统重构的需求,并对系统重构的重构内容、重构方式以及重构判据进行了分析探讨。最后,分析了智能变电站动态重构实现的关键点和难点,并指出了需要继续深入研究的问题。

智能变电站智能电子设备在线评估及动态重构

设备在线健康诊断及失效功能恢复是智能变电站可靠运行的保障。阐述了智能变电站智能电子设备(IED)在线评估与动态重构技术发展的迫切性。基于现有的IEC 61850标准和即插即用技术,提出了在线评估与动态重构冗余备用的技术方案,探讨了即插即用、诊断模型、IED数据库自动生成、在线评估和动态重构等关键内容,分析了当前亟须解决的主要问题,符合新一代智能变电站发展方向。

综合开关次数分析的配电网多目标动态重构

为使得配电网重构更为合理而有效,提出一种配电网多目标动态重构新方法。以降低网损和减少开关操作次数为综合优化目标构建配电网多目标动态重构模型,采用基于图论中代数连通度的网络连通性判别方法快速消除无效解,采用基于独立环路的实数编码策略大幅降低变量维数。针对该复杂模型的求解,设计一种新型的复合型微分进化多目标优化算法,通过融合不同特点的变异策略,兼顾个体多样性和收敛速度,解决了群智能进化算法存在的寻优深度与速度之间的矛盾。最后以IEEE 33节点配电系统为例进行多目标动态重构,通过对求得的Pareto最优解集以及开关操作性价比进行分析,验证了该方法的有效性和优越性。