考虑不确定性的配电网损耗分析方法研究

针对配电网损耗分析时分布式电源(DG)功率输出存在的不确定性问题,提出了一种基于拉丁超立方体采样(LHS)的考虑不确定性的配电网损耗分析方法。首先,建立了配电网损耗模型,分析了负荷配电损耗和DG损耗计算方法。其次,针对DG功率输出的不确定性问题,应用LHS评估配电网随机损耗。在试验阶段,以IEEE 36馈线系统为例验证所提方法。与随机采样方法相比,所提方法电压平均值误差更低,且误差曲线更加光滑。该方法可以更精确地计算配电节点的损耗。

广义b-基超立方体网络的符号全控制数

该文研究了广义b-基超立方体网络GC_(n)(b)的符号全控制数γst(GC_(n)(b))的问题.首先给出了当n=2k+1,b=3时,网络GC_(n)(b)的符号全控制数的上下界,然后利用数学归纳递推和反证法,确定了当b=3,n=1,2,3时,网络GC_(n)(b)符号全控制数的精确值.

主动管理模式下含分布式发电的配电网网架规划

为了适应未来大规模分布式电源接入后的新型配电系统规划要求,考虑主动管理模式,建立了含分布式发电的配电网网架双层规划模型,上层规划以年综合费用最小为目标,下层规划是以分布式电源出力切除量最小为目标,并在约束中考虑了分布式发电加入后对配电网可靠性的影响。计及风电光伏等间歇式电源出力及负荷不确定性,分别利用树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法对上下层规划模型进行求解。通过29节点配电网算例验证了所提模型的合理性和有效性。

基于可观测性分析的计及DG不确定性配电网表计优化配置

提出一种基于可观测性分析的计及分布式电源(DG)出力不确定性的配电网表计优化配置算法。首先,对含DG配电网的可观测性进行了分析,得到表计配置原则,通过网络分割算法分割网络加权树进行表计配置;然后,对满足可观测性要求的表计配置方案进行优化,采用拉丁超立方抽样技术对DG出力不确定性进行处理,得到使量测系统表计数目最少和负荷均衡度最大的配置方案;最后,通过对14节点配电网络和IEEE 33节点系统进行测试计算,验证了所提算法的有效性。

Cayley图的笛卡尔乘积

Cayley图是由有限群导出的一类重要的高对称正则图 ,被认为是非常合适的互连网络拓扑结构 .而笛卡尔乘积则是从小规模的指定网络构造大规模网络的重要构造方法 .本文证明了Cayley图的笛卡尔乘积仍是Cayley图 .作为实例 ,指明循环网络、超立方体、广义超立方体、超环面和立方连通圈等都是Cayley图 .

一般化超立方网络的容错寻径算法

本文研究一般化超立方网络（GeneralizedHypercube，简记为GHC）的容错寻径算法．给定一个一般化超立方网络G（m，r）：N=mr（m≥2，r≥1），F为其故障结点集合，且G（m，r）-F是连通的，S和D是G（m，r）中任意两个非故障结点，其汉明距离H（S，D）=h，则当故障结点的个数|F|＜d时，一定存在一条长度≤h＋2的非故障路径P（S，D），而当d≤|F|＜m（d-m＋1）时，一定存在一条长度≤h＋4m-2的非故障路径P（S，D）．这里d是G（m，r）的度，路径P（S，D）是非故障的是指在P（S，D）上的所有结点均非故障．本文还给出其寻径算法．

适用于不同随机变量的主动配电网拉丁超立方抽样法概率谐波潮流计算

随着分布式电源的大量接入,不可避免地将大量谐波带入主动配电网,对主动配电网中谐波的特性及谐波在主动配电网中的分布情况进行研究具有重要意义。针对主动配电网,提出了一种适用于不同随机变量的拉丁超立方抽样概率谐波潮流计算方法。介绍了基于回路分析法的基波潮流计算方法以处理主动配电网的弱环网性,为处理主动配电网的PV节点问题,提出了一种严格的PV节点修正方法;针对独立随机变量、相关随机变量及离散数据,分别提出了一种相应的拉丁超立方抽样方法以实现对谐波谱数据的抽样,从而模拟了谐波潮流中的不确定性;基于14节点配电网络进行了算例研究,验证了方法的有效性和可行性。

广义超立方网络的容错寻径算法研究

给定一个广义超立方网络以Ｇ（ｍ，ｒ）：Ｎ＝ｍｒ（ｍ≥２，ｒ≥１），其上有若干条连线发生故障，Ｆ为其故障连线集合，且 Ｇ（ｍ，ｒ）－Ｆ是连通的，Ｓ和 Ｄ是 Ｇ（ｍ，ｒ）中任意两个结点（处理器），其汉明距离 Ｈ（Ｓ， Ｄ）＝ｈ．得出如下结论：（１）当｜ｆ｜＜ｄ时，存在一条非故障路径Ｐ（Ｓ，Ｄ），且｜Ｐ（Ｓ，Ｄ）｜≤ｈ＋２； （２）当ｄ≤｜Ｆ｜＜ｍ（ｄ－ｍ＋１）时，存在一条非故障路径Ｐ（Ｓ，Ｄ），且｜Ｐ（Ｓ，Ｄ）｜≤ ｈ＋４ｍ－２．这里，ｄ是Ｇ（ｍ，ｒ）的度，｜Ｐ（Ｓ，Ｄ）｜ 是路径Ｐ（Ｓ，Ｄ）的长度，Ｐ（Ｓ，Ｄ）是非故障的是指在其上的所有连线均非故障．给出了寻径算法．

考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决。考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样结果得到节点脆弱度指标的分布特性;提出基于样本修正权重的模糊综合评价方法,对考虑分布式电源出力随机性的配电网节点脆弱性进行分析。改进的IEEE 123节点系统算例结果验证了所提方法的可行性与有效性。

考虑分布式电源和电动汽车不确定性的双层动态配网重构

分布式电源(Distributed Generation,DG)和电动汽车(Electric Vehicle,EV)的广泛应用对主动配电网的优化运行提出了更高的要求,配电网重构是其关键技术之一。考虑DG、EV和其他负荷的不确定性,通过拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling,LHS)产生随机变量并考虑其相关性。然后分别以最小化综合运行成本和系统节点电压差为目标函数,建立双层优化模型。最后采用基于化整为零策略的改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)进行分时段配网动态重构。通过IEEE33节点系统的仿真,验证了上述方法在提高可再生能源利用率的同时,可以有效提高配电网运行的经济性和可靠性。

含风电的日前电力市场出清优化模型

风电大规模并网引入了更多的不确定性,电力市场供需平衡面临更大的挑战。应用预测误差描述风电机组出力和负荷的不确定性,采用拉丁超立方采样法生成随机场景集,以购电费用少、供电可靠性高、风电消纳量大为目标,选取机组出力、备用容量、弃风和失负荷量为决策变量,建立了日前电力市场出清模型。模型中,采用交流功率方程约束节点功率平衡,使得在日前电力市场出清时能精确地考虑网络损耗和电能质量问题,提高了出清方案的可行性。以IEEE-30节点系统为例验证了模型。

在BCube型拓扑中嵌入环结构

在数据中心网络(DCN)中,为了实现BCube拓扑与基于环的应用的对接,利用互连网络与组合数学的知识,研究了在BCube中嵌入环(ring)结构的问题,提出了基于最小异维环组和递归化的算法。该算法找到了BCube(n,k)(n为偶数且k≥1)(简记为B(even,k≥1))中的Hamilton圈,能保证嵌入图的膨胀率是1;而且在BCube中的switch发生故障时,相对其他环嵌入算法,嵌入的膨胀率较小。针对BCube(n,k)(n为奇数且k≥1)(简记为B(odd,k≥1)),也提出了可供参考的环化算法。

含分布式电源和电动汽车的配电网重构

为改善现有相关研究存在的不足,在包含有DG和EV的配电重构中,提出一个同时考虑网络损耗和节点电压偏移最小的重构模型,以期避免算法陷入局部最优为目标。在分布式电源和电动汽车接入电网为对象,将拉丁超立方采样和牛顿拉夫逊法结合起来对概率潮流进行求解,满足配电网安全运行等约束条件下建立配电网重构模型,随后采用将混沌理论引入到自适应粒子群算法中进行模型求解。在IEEE-33节点系统中进行了仿真分析,仿真结果验证了本文模型和方法的有效性。

广义b—基超立方体网络的控制参数

图的控制参数理论在现实生活中广泛应用,如通信网络、监控系统等方面.确定网络的控制参数是NPC问题.Lakshmivardhan,Dhall提出了著名的互连网络—广义b—基超立方体网络.讨论了广义b—基超立方体网络当b=3,n=5时控制数的具体值;当b=3,n=1,2,3,4,5时独立控制数的具体值,当b=3,n=6,7时独立控制数的界,当b=3,n ≥ 4时独立控制数的界;当b=3,n=1,2,3,4时连通控制数的具体值,当b=3,5 ≤ n ≤ 7时连通控制数的界;当b=3,n=1,2,3,4时完美控制数的具体值,当b=3,n ≥ 5时完美控制数的界.