广域保护通信重负载下迂回路径重构算法

在恶劣环境或人为破坏等情况下,广域保护通信网络可能会发生线路中断的情况,这也是阻碍广域保护技术得以广泛应用的重要因素之一。以重负载时的广域保护通信网络为研究对象,为保证中断信道上的数据不间断传输,针对特性不同的GOOSE报文和SV报文设计不同的路径重构算法。针对时延要求、重要程度均最高的GOOSE报文,采用单一迂回路径重构算法。在此基础上,对数据量较大的SV报文,设计一种分流迂回路径重构算法。该算法的关键在于考虑了迂回路径中短板信道的带宽可用裕度,将站域所有SV报文分成多股,基于短板信道的带宽裕度比,确定最佳分流系数,从而保证重载通信系统分流后网络负载较为均衡。通过OPNET仿真软件搭建IEEE14节点通信仿真模型,对迂回路径重构算法的延时和均衡性进行了仿真验证。

基于光学优化算法的分布式电源选址与定容

分布式电源(DG)接入电网后使配电网的结构更加复杂,潮流大小与方向发生改变后对配电网带来一定影响。为解决此问题,文章以电力系统经济性为目的,首次提出采用光学优化算法(OIO),在符合电力系统供电环境下,以有功网损和节点电压为目标函数建立优化模型。该算法是以光学原理为基础而改进的新型算法。通过IEEE-33标准节点实验仿真,将实验结果与标准粒子群算法(PSO)的运算结果比较。算例结果表明,光学优化算法与传统算法相比提高了分布式电源选址与定容寻优效率,提升电压稳定性,降低DG并网时产生的网络损耗。