复杂电力网络中的多参数电量计算算法优化

为解决复杂电力网络中多参数电量计算算法优化问题,对传统电量计算算法存在的问题进行研究,提出一种基于先进数学模型和计算技术的电量计算方法,以应对复杂网络结构和多参数计算需求。通过精确数据采集和高效数据处理,提高电量计算的准确性和效率,降低计算复杂度,可为电力系统的性能监测和优化提供重要支持,以期为电力工程师和相关从业人员提供参考。

随机噪声引发复杂电力网络电压崩溃

研究复杂电力网络在噪声作用下的非线性动力学行为,发现电力网络在噪声作用下由稳定运行转为混沌振荡运动,最后引发电压崩溃。研究结果不仅对非线性随机电网的动力学行为研究具有重要的理论探索价值,而且对复杂电力网络的稳定运行可望提供有价值的参考和新见解。

复杂电力网络的级联故障分析与研究

将复杂网络理论应用于电力系统,特别是对级联故障导致的大电网停电事故进行研究,得到了广泛关注。首先探讨了对级联故障进行理论建模的重要性,然后对电网结构脆弱性和级联故障方面的研究进展和应用情况进行了分析,最后对课题的研究方向做了阐述和展望。

复杂电力网络的鲁棒性控制研究

复杂电力网络中存在的一些随机扰动可能带来大规模停电,给国民经济造成巨大损失。为此,根据复杂电力网络的非线性特性,设计一种新的非线性控制器,达到复杂电力网络的稳定控制目的。应用复杂网络控制理论,对电力网络的鲁棒控制进行研究,使用符号函数和绝对值函数设计一种新型的非线性反馈控制器,根据Lyapunov稳定性理论,证明该控制器能够有效地保证带有随机扰动的复杂电力网络的鲁棒控制。仿真实验采用Lorenz系统,结果表明,该网络结构满足无标度特性,在非线性控制器下能够有效地实现鲁棒同步。

互联电力网络复杂性研究的若干新进展

以复杂网络理论为先导,综述了清华大学电机系近两年的研究成果.针对静态电力网络,提出了分解与协调算法和输电线路脆弱度评估算法;针对动态电力网络,提出了简化与等值算法和同步化控制算法.同时提出了网络生长与演化模型,研究了电力网络的生长机制问题.

电力系统复杂网络特性分析与模型改进

从复杂系统的角度出发,根据电力系统的特点建立基本复杂网络模型,引入具有电力系统特征的物理参数,对电力系统的复杂网络模型加以改进。针对目前较为关注的小世界特性和无标度特性,对电力系统的复杂网络特性进行研究,在此基础上对比模型改进前后所得到的统计特性指标,指出改进后的模型不仅可表征电力系统复杂网络的基本特性,更能表征电力系统复杂网络的物理特性。此外还探讨模型的改进对电力系统复杂网络小世界特性分析的影响,指出在进行适当的参数变换后,改进后得到的统计特性指标也可用于小世界特性的判定,进一步验证了模型改进的可行性。

复杂电力网异常输电线路自适应识别研究分析

为了减少人力甄别复杂输电线路异常的工作量,实现自动化巡检,研究了复杂电路网络异常线路自适应识别的问题。当前输电线路故障识别方法采用经验模态分解获得的特征向量通常具有模糊性,难以准确观测输电线路的运行状态,导致最终输电线路故障判别结果不准确、耗时长。提出基于经验模态分解的异常输电线路自适应识别方法。对输电线路信号进行经验模态分解,获得多个真实有效的线路信号的本征模态分量,结合相关性分析方法过滤出含有关键信息的经验模态分量进行奇异值分解,将分解得到的奇异值矩阵作为异常输电线路特征分量。采用动态柯西蜂群算法对故障分类器的参数寻优,构建蜂群优化的故障分类器模型,结合实际工况下的特征数据训练该分类器模型并进行故障自适应识别。实验结果表明,通过采用蜂群优化算法优化分类器模型显著提高了输电线路故障识别精度和速度。

复杂电网任一线路的双端电源等值电路

本文导出了复杂电力网络中任一线路的双端电源等值电路,具有精确、快速、算法统一等特点,适用于线路故障及继电保护工况的仿真分析计算。

电力系统潮流计算方法研究

电力系统的潮流计算对于电网的前期规划、运行优化都具有重要参考意义。本分旨在通过matlab,分别可以使用牛顿-拉夫逊法、PQ快速分解法、直流潮流法对复杂电力网络进行潮流计算并针对计算精度、算法复杂度等方面对三种潮流分析方法进行比较和讨论。

复杂船舶电网绝缘监测设备控制方法

针对某型船多电站的复杂网络结构,设计一种多绝缘监测设备控制方法:通过PLC采集各断路器开关状态以及绝缘监测仪的使用情况,结合绝缘表的特点,编写控制程序。该控制方法实现了复杂网络结构下对船舶电力网络系统持续有效的绝缘状态监测。

Discussion on the Application of Complex Power Network to Software Engineering

Along with the further development of science and technology, computer hardware and the Intemet are in a rapid development, and information technology has been widely used in all fields so that complex problems are simply solved. Because of the needs for the development, software starts to mutually integrate with complex power network, making the scale of software increase greatly. Such a growing trend of software promotes soft-ware development to go beyond a general understanding and control and thus a complex system is formed. It is necessary to strengthen the research of complex network theory, and this is a new way to help people study the complexity of software systems. In this paper, the development course of complex dynamic network is introduced simply and the use of complex power network in the software engineering is summarized. Hopefully, this paper can help the crossover study of complex power network and software engineering in the future.