Multi-agent System Optimized Reconfiguration of Shipboard Power System

Reconfigurability of the electrical network in a shipboard power system （SPS） after its failure is central to the restoration of power supply and improves survivability of an SPS. The navigational process creates a sequence of different operating conditions. The priority of some loads differs in changing operating conditions. After analyzing characteristics of typical SPS, a model was developed used a grade III switchboard and an environmental prioritizing agent （EPA） algorithm. This algorithm was chosen as it is logically and physically decentralized as well as multi-agent oriented. The EPA algorithm was used to decide on the dynamic load priority, then it selected the means to best meet the maximum power supply load. The simulation results showed that higher priority loads were the first to be restored. The system satisfied all necessary constraints, demonstrating the effectiveness and validity of the proposed method.

改进粒子群算法在船舶电力系统网络重构中的应用

船舶电力系统网络重构本质上是带约束的多目标组合优化问题。针对船舶电网重构问题的特点,建立了船舶电力网络的无向图模型;在此基础上,进一步建立了以负荷恢复量、开关操作次数和发电机效率均衡性为优化目标的船舶电力系统多目标重构模型;提出了一种结合"背包策略"和模拟退火算子的改进粒子群算法进行求解。其中"背包策略"可以明显提高粒子群算法的搜索起点和加快收敛速度;模拟退火算子能够很好地提高粒子群算法的局部搜索能力和克服粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点。测试算例结果表明,利用所提方法能够获得更好、更完备的船舶电力系统重构方案,算法具有较好的优化性能。

基于贪婪度表的DPSO求解舰船电力系统网络重构

针对舰船电力系统网络重构问题,提出一种基于贪婪度表的离散微粒群算法。该方法采用概率贪婪法对种群离散化,在迭代之前先给出贪婪度表,迭代中计算概率时直接取贪婪度表中的贪婪度值,避免计算量过度增加。调整了贪婪度函数计算公式。限制了贪婪度及概率的大小,避免算法早熟收敛。对算法离散过程进行了分析。舰船电力系统网络重构算例显示,该方法具有优良的搜索性能。

基于潮流计算的配电网重构方法

为减小配电网的能量损失,提出了一种基于潮流计算的配电网重构方法。在单环网潮流计算的基础上,通过计算环网中电压最低的节点两侧开关分别断开后产生的网损增加量得到了最优解环开关。在配电网所有开关闭合的情况下,逐次求得各个环中的最优断开开关,然后使网络恢复成辐射状,然后逐次闭合各断开开关形成单环网,求得各单环网中的最优打开开关,直至得到整个网络的最优结果为止。采用该方法对2个测试系统进行重构,结果表明采用该方法可以较快地得到重构结果,与其它方法的比较结果也验证了该方法的正确性和优越性。

舰船电力系统网络重构研究综述

由于舰船电力系统使命的特殊性及系统的独特性,其网络重构不同于一般的电力系统。本文较为全面地分析了舰船电力系统的特点,综述了其网络重构的发展,对重构中涉及的网络计算、重构指标计算、网络的连通性检验及拓扑识别方法、重构数学模型及模型的求解方法等给出了详细的归纳与总结。最后指出了未来舰船电力系统网络重构的发展方向。

大型舰船电力系统网络重构研究

大型舰船电力系统的出现使供电方式由原来的辐射状向环形发展,其网络重构是一个崭新的问题.文中给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,保证了各种情况下最大限度地给负荷供电.将规划遗传算法应用于所建模型的求解,并应用算例验证了此解法的可行性.

采用本质多目标进化算法的舰船电网故障智能恢复决策

经典多目标决策方法通过直接或利用层次分析法给定各目标权因子,再进行多目标综合。这种算法存在局限性,如缩放因子或模糊集参数实时调整难、获取最优解效率低等。现有舰船电网故障恢复方法仅给出负荷投切方案,且不考虑舰船线损。在严格定义"支配"、"目标支配"和"约束支配"3个概念的基础上,利用解的非支配关系,提出采用本质多目标进化算法并面向开关的故障智能恢复决策,该方法毋需权因子、缩放因子和模糊集参数,并实现了故障恢复后线损最小,在获得Pareto解集后,再作目标偏好选择,给出最优开关动作序列,提高了获取最优解的效率,解决了多约束条件下解的支配关系判别难题。算例分析证实了该方法可行、有效,且优于经典多目标方法。

基于快速非支配排序遗传算法的船舶电力系统多目标故障重构

为避免已有船舶电力系统故障重构方法中将多目标优化问题通过加权转化为单目标优化问题进行求解而产生的问题,以失电负荷最少、开关操作代价最小为目标函数,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法实现故障重构多目标、多约束问题求解,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,得到的最优重构方案集具有稳定性和多样性。得到故障重构方案集后,对系统运行的安全性、可靠性、高效运行性等指标进行归一化处理,得到综合辅助评价函数作为各故障重构方案辅助评价指标。算例测试结果表明,该方法能避免单目标优化算法对权值的过分依赖等缺点,能够兼顾多个指标,得出的最优故障重构方案更加符合实际。

采用多目标网格进化算法并面向对象的舰船电网重构

考虑系统失电负荷量、电网有功损耗、线路负荷分配失衡度和开关操作次数,构造出舰船电网重构模型。以网格为载体,在邻域范围内进行选择、交叉和变异,采用精英策略,提出基于多目标进化并面向对象的舰船电网智能重构方法。该方法在不影响解的全局最优性的基础上,极大缩短了算法执行时间,并将各种Pareto重构算法的共同属性和操作抽象出来形成公共基础平台,改进超体积指标计算方法,实现不同算法性能间的公平比较。算例分析结果表明,在算法运行时间及所获解集的趋近度和分布度方面,所提方法均优于NSGA-Ⅱ和SPEA2。

采用云理论自适应遗传算法的舰船电力系统故障智能恢复策略

提出了基于云理论自适应遗传算法并面向负荷投切的舰船电力系统故障智能恢复策略,该方法在考虑负荷和开关优先级及线路负荷分配均衡的基础上,借助于正态云固有的稳定倾向性和随机性,由云发生器自适应调整交叉率和变异率,增强了算法鲁棒性,改善了算法收敛速度。算例分析验证了基于云理论自适应遗传算法多目标故障恢复策略的可行性和有效性,且优于标准遗传算法和传统自适应遗传算法,具有一定的实用价值。

一种用于配网潮流计算的节点编号新方法

本文提出了一种简单的基于邻接表的节点和支路信息存储方法 ,使用该方法可以不依赖节点和支路的编号顺序进行网络再构 ,具有修改简单和存储方便的特点。在节点编号优化的基础之上 ,使用回路阻抗法求解配网潮流 ,特别是可以方便求解再构后含有弱环的情况。

基于混沌自适应差分进化算法的舰船电力系统网络重构

舰船电力系统的网络重构是保证舰船电网安全运行的重要手段,文中采用混沌自适应差分进化算法作为解决舰船电力系统网络重构的方法.采用混沌优化产生初始种群,保证了种群的多样性;引进自适应变异算子和交叉算子,加速算法的收敛速度.文中以一个特定的舰船电网模型为研究对象,证明了所提出方法可以高效、快速地解决网络重构问题,与其他优化方法相比,再开关操作次数更少,收敛速度更优.

考虑静态电压稳定的舰船电网多目标故障恢复决策

为了解决没有考虑重构过程诱发的电压稳定问题,针对舰船电网快速故障恢复,引入电网线路静态电压稳定指标SVSI。将故障恢复后电网所有线路SVSI指标的最大值作为目标函数,以表征此时系统静态电压稳定的整体水平,建立一种考虑静态电压稳定的舰船电网多目标故障恢复重构模型。采用基于局部搜索技术的多目标网格进化算法MGEA对该模型进行求解,算法保留了故障恢复问题的多目标本质,以网格为载体,在邻域范围内做选择、交叉和变异,减缓了基因传播速度。对一舰船电网实际算例进行故障恢复重构测试,结果表明,该决策方法在实现舰船电网故障恢复的同时,可有效提高整个系统的静态电压稳定性。

一种配电网重构中潮流计算序列的快速建立方法

为了正确地计算10kV配电网的线损和优化网络结构,一个精确的配电网模型是不可缺少的。针对精确模型的潮流计算序列庞大和创建费时的问题,把分段开关之间的所有负荷简化为一个广义节点,用潮流计算子序列组描述其内部结构,提出了一种按区存储的潮流计算序列创建法。针对阶梯式负荷,对支路交换法中的启发式规则作了修改,设计了相应的潮流计算序列修改法。这些方法已成功地应用于河南省商丘供电局的10kV配网运行优化与辅助决策系统中。

含时变抽油机负荷的油田配电网网络重构

分析了抽油机负荷叠加特性,根据油田配电网抽油机负荷功率变化特点,将某台变压器所连多台抽油机负荷曲线叠加后的不规则有功功率曲线等效为某单台抽油机负荷有功功率正弦变化的曲线,推导出抽油机负荷叠加后的油田配电网近似线损计算公式。采用该线损计算公式作为评价函数,对油田配电网进行网络重构。利用网络结构划分方法划分出油田配电网的支链邻接表,提出一种禁忌搜索算法,采用单步移动作为领域搜索策略,提高搜索精度。算例结果表明,提出的线损计算公式和禁忌搜索算法能够有效适用于油田配电网网络重构。

基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构

船舶电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据船舶电网结构的特点,提出了运用量子粒子群算法解决重构问题的思想。加入量子粒子群算法的离散化操作,使之能够满足船舶电网重构模型的要求。仿真结果说明该算法能够得出船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现了网络重构最优,并且通过相应的算例与其他优化算法进行横向比较的结果也验证了量子粒子群算法具有更好的可行性。

舰船综合电力系统分析技术研究现状与展望

舰船综合电力系统将传统上相互独立的机械推进系统与电力系统集成,是舰船动力系统发展的重要趋势,在舰船系统中具有举足轻重的地位,因此,开展舰船综合电力系统分析技术研究具有重要意义。首先,综述当前国内外在舰船综合电力系统关键技术领域的研究进展,包括潮流计算、短路故障检测与分析、恢复性重构、电压控制与无功优化、可靠性评估以及稳定性分析等。然后,分析舰船综合电力系统在这些关键技术领域所面临的困难与挑战,并提出各技术领域需要重点关注的研究课题。最后,对舰船综合电力系统未来的发展提出设想和建议,为以后舰船综合电力系统的分析指明方向。

基于群搜索优化算法的舰船电力系统网络重构

舰船电力系统(SPS)的网络重构跟陆地电力系统网络重构不同,它是一种典型的非线性组合优化问题。考虑各级负载的故障后供电恢复情况和开关操作次数最少,建立了舰船电力系统故障恢复数学模型。提出了基于群搜索优化算法的舰船电力系统网络重构方法,并增加了离散化过程。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,群搜索优化算法具有可行性和有效性。

配电网重构的自适应和声搜索算法

采用和声搜索算法(HSA)搜索最优方案进行配电网重构时,会受初始参数值的影响。为此,提出自适应和声搜索算法(AHSA)。在和声搜索算法中加入局部搜索进行改进,增强了算法的寻优性能。建立以降低网络的有功和无功功率损耗为目标的配电网重构的数学模型,采用基于节点分层的前推回代法对网络结构进行潮流计算和分析。对IEEE69节点配电网进行仿真,与和声搜索算法,遗传算法(GA)的结果进行对比分析,表明该算法的迭代次数少,有较好的收敛效果。在配电网重构的算例应用中,证明了自适应和声搜索算法是可行的。

基于规则综合方法的配电网重构方法

提出了一种基于规则综合方法的配电网重构方法,以系统功率损耗最小为目标函数建立了配电网重构模型,考虑了线路的功率约束。为得到精确的支路电流和系统功率损耗,采用基于功率合计方法的辐射型配电网潮流算法,结合根据系统运行经验形成的综合规则对配电网进行重构计算。2个配电网系统的测试和分析结果表明了上述方法的正确性和有效性,该方法在贵阳市南配电网中的应用情况也表明采用该方法可获得较好的降损效果。