采用多目标蝙蝠算法的电力系统广域协调控制策略

广域电网中多个电力系统稳定器之间存在相互作用,影响整个系统的控制效果,为此提出一种基于蝙蝠算法的多目标广域阻尼控制器协调设计方法.该方法利用蝙蝠算法中种群的多样性,使得算法在迭代寻优过程中保持持续优化的能力,保证算法具有较好的收敛性和准确性;以机电振荡模态的实部和阻尼比为目标函数,将多机电力系统稳定器参数优化问题归结为带不等式约束的多目标优化问题.分别在四机两区域系统和新英格兰典型系统的多种运行方式下进行仿真,结果表明:所提方法能够改善系统弱机电模式的特征值分布,有效抑制低频振荡,具有良好的控制效果和鲁棒性.

自适应VMD的地震资料高分辨率处理方法研究

随着勘探开发的不断深入,常规地震资料受分辨率的限制难以满足精细勘探开发的需求。由于地震信号不同频率成分的衰减程度不同,故可结合分频技术对各频率成分进行差异化补偿,进而提高地震资料分辨率。而常规分频技术普遍分频精度不高,存在模态混叠现象,不能较好地适用于地震资料处理。针对上述问题,本文提出基于自适应变分模态分解(VMD)的地震资料高分辨率处理方法。将多目标蝙蝠算法应用于变分模态分解,利用功率谱熵、能量差、样本熵构建适应度函数,对VMD参数进行优化。模型测试结果表明,优化的VMD方法分频精度较高,避免模态混叠,且具有较强的抗噪能力;将优化VMD方法应用于地震资料高分辨率处理,模型及实际数据测试结果表明,处理后的地震资料分辨率得到有效提高。

计及多因素影响的柔性限流器优化配置及经济性分析

为了选取柔性限流器优化配置问题中成本、限流效果与负荷可靠性的折衷解,该文提出一种新型柔性限流器的Pareto优化配置方法。首先,该方法在传统灵敏度分析中引入Monte-Carlo故障模拟模型,结合配电网中的多个因素对控制变量与运行变量的耦合关系进行分析,以筛选对配电网影响较大的候选支路;其次提出多目标改进型蝙蝠算法以搜索Pareto前沿解集,通过引入随机惯性权重策略、局部迭代搜索策略、均衡策略以克服传统算法局部最优与早熟收敛的缺点;最后,基于全寿命周期成本与未来现金流量现值构建柔性限流器的经济价值模型,以评估所选方案的实际使用年限与各项成本。所提方法在改进型IEEE-33节点配电网中进行仿真验证,结果表明,该文所提方法具备较高的求解效率,为柔性限流器的实际工程应用提供了一种新的优化配置思路。

基于后悔理论的多目标电网优化调度

基于后悔理论,提出一种新的多目标电力调度模型,该模型不仅使经济成本达到最小,还考虑决策者对于发电这一属性产生的后悔心理活动,使后悔程度达到最小,从而达到满意的调度结果。此外,还针对现有的多目标蝙蝠算法(multi-objective bat algorithm, MOBA)容易陷入局部最优的问题,提出改进的多目标蝙蝠算法。最后,用改进后的优化算法来解决基于后悔理论的多目标电网优化调度。仿真结果显示,改进后的算法收敛速度快,有效性更强,且考虑了决策者的后悔心理,使得清洁能源在电网调度中有更大的调度空间。