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题名配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法
被引量:17
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作者
郭壮志
陈涛
徐其兴
陈璟华
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机构
河南工程学院电气信息工程学院
广东工业大学自动化学院
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期129-136,共8页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(51707057)
河南省科技攻关项目(202102210091)
河南省教育厅项目(17A470007)。
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文摘
研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解;利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性;无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。
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关键词
配电网
故障区段定位
高容错性
互补松弛约束模型
交互式优化算法
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Keywords
distribution network
fault section location
high fault tolerance
complementary relaxation constraint model
interactive optimization algorithm
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名针对柔性高压直流输电系统的交互式教-学优化算法
被引量:3
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作者
杨博
束洪春
张瑞颖
黄琳妮
张孝顺
余涛
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机构
昆明理工大学电力工程学院
华南理工大学电力学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期325-334,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(51477055
51667010
+2 种基金
51777078)
昆明理工大学自然科学研究基金项目(KKSY201604044)
云南省教育厅科学研究基金项目(KKJB201704007)
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文摘
提出一种针对柔性高压直流输电系统(VSC-HVDC)的交互式教-学优化算法(ITLO)以获取最优PI控制增益.首先在原始教-学优化算法中引入多个班级来扩大搜索范围;然后在不同班级的教师或学生之间建立小世界网络(SWN),通过深度交互学习实现精确搜索.交互式教-学优化算法能够合理权衡搜索范围和搜索精度,从而有效避免算法陷入局部最优.通过3个算例对所提出算法的有效性进行测试,即有功功率和无功功率追踪、电网短路故障和风电并网,仿真结果验证了其相较于现有启发式优化算法的优越性.
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关键词
交互式教-学优化算法
小世界网络
PI控制增益调节
柔性高压直流输电系统
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Keywords
interactive teaching-learning optimization
small world network
PI control gains tuning
VSC-HVDC systems
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分类号
TM721.1-4
[电气工程—电力系统及自动化]
G642
[文化科学—高等教育学]
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题名电力市场下含风电的电网多目标无功优化
被引量:10
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作者
何健
范晓龙
许高俊
陈光宇
张杭
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机构
国网河北省电力公司检修分公司
国网内蒙古东部电力有限公司经济技术研究院
国网江苏省电力公司电力科学研究院
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力公司泰州供电公司
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出处
《陕西电力》
2017年第1期11-16,62,共7页
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基金
国家高技术研究发展计划项目资助(863计划)(2013AA050601)
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文摘
从电力市场角度出发,根据双馈风电机组(DFIG)的输出功率运行分区进行无功定价。建立以系统经济指标、电压偏移和电压稳定L指标为目标函数的多目标无功优化模型。提出了一种交互式蜜蜂交配优化算法对其进行求解。在算法的寻优机制中嵌入非劣排序和拥挤距离排序进行选择操作,使其收敛到Pareto前沿,并保证了非劣解的均匀分布。利用IEEE 30节点系统进行算例分析,并与其他算法进行对比,结果验证了所提算法的可行性、有效性及优越性。
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关键词
风电
双馈风电机组
无功定价
非劣排序
交互式蜜蜂交配优化算法
多目标无功优化
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Keywords
wind power
doubly fed induction generator
reactive power pricing
non-dominated sorting
chaotic parallel interactivehoney bee mating optimization algorithm
multi-objective reactive power optimization
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分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
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