基于粒子群算法的电网资源最优匹配方法

为了合理匹配电网资源,维护电网的安全性、稳定性以及高效性,提出基于粒子群算法的电网资源最优匹配方法。因标准粒子群算法的性能会受到学习参数和惯性权重参数的牵制,容易进入局部最优值的僵局,故优化标准粒子群算法。以网损最低、电压偏差最低、无功补偿容量最小三项作为电网资源最优匹配的目标函数,约束条件为:潮流平衡约束、控制变量约束和状态变量约束,最后通过优化后的粒子群算法求解出目标函数。实验结果可知,该方法可以有效求解三项目标函数,使其对电网资源的匹配结果达到最优。

考虑网损最小的配电网故障快速复电技术

以往的配电网故障快速复电技术由于没有考虑到网损,导致配电网故障快速复电技术的网损量太大,因此提出了考虑网损的配电网故障快速复电技术。通过配电网实时状态估计,将原本的不良数据转变成高精度数据,让配电网获取准确的数据信息,并通过拓扑辨识定位故障位置,对故障区域进行故障隔离,在考虑网损的情况下,计算出故障恢复的目标函数,从而完成配电网故障快速复电技术。最后,与传统的配电网故障复电技术进行了对比实验,实验结果表示提出的配电网故障快速复电技术具有更好的应用效果,网损量更小。

基于改进烟花算法的配电网优化重构

为了提高配电网重构效率,构建了降低网损和开关次数最少的多目标优化函数。同时为了解决求解过程中原始烟花算法和其他传统智能优化算法精度不高和求解速度慢的问题,提出了一种改进的烟花算法。算法采用实数编码减少变量维数,用环路开关数组确定烟花个体爆炸空间,减少了寻优中的无效搜索;引入柯西变异代替传统高斯变异,提出一种自适应爆炸半径和精英方向学习选择策略,大大提高了优化算法的求解速度和精度。以IEEE33节点系统为例进行仿真验证,仿真结果证明本文改进算法具有寻优速度快、寻优成功率高的优点。

基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型

针对配电网规划效果不理想等问题,提出一种基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型。将线路中的最小损耗费作为目标函数,以此为依据构建中低压配电网网格化规划数学模型,并采用粒子群算法对模型进行优化;在优化前设定粒子范围,令其满足设定条件后初始化粒子种群,从而提升算法的优化效果,实现基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型设计与优化。试验结果表明,所提模型的配电网线路联络率及通过率最优,供电可靠率稳定,负载均衡度更高。说明模型实用性强,可为以后中低压配电网规划提供参考。

计及网损最小的含分散式风电场配电网多目标优化策略

提出一种计及网损最小的含分散式风电场配电网多目标优化策略。首先,提出了含分散式风电场配电网的3层功率控制系统,该系统整定层通过对比网损减小值和接入点功率损失值,判断采用恒功率因数为1控制或基于网损最小的多目标优化控制,以便灵活控制分散式风电场有功及无功功率主动参与配电网经济运行。其次,提出2个表征电网损耗的指标:有功网损率和无功网损率,并给出了基于权重的多目标网损最小的优化函数,求解得到最优有功功率和功率因数值。最后,分析了分散式风电场并网后对配电网电压稳定裕度的影响,并通过算例验证了证明所提策略可有效减小配电网网损,提高接入点电压水平,增强电网电压稳定裕度。

配电网重构的微分进化算法研究

配电网重构是降低电力系统中网络损耗的主要途径。将微分进化算法应用于配电网重构中,通过改变开关的闭合状态来改变网络的拓扑结构,从而达到网损最小的目的。并通过两种不同的智能优化算法对IEEE33节点系统进行仿真测试,测试结果表明:微分进化算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高等特点。

电气化铁路牵引变电所位置及安装容量优化设计

为减少牵引供电系统网络损耗,提高电能质量,合理利用牵引变压器容量。以多导体传输线模型为基础,综合考虑其牵引供电品质和对电力系统的影响,建立了以三相不平衡度为约束条件、一个列车运行周期下的牵引网最小电能损失模型。使用粒子群优化PSO算法对牵引变电所和分区所的位置进行寻优设计,通过找到合理的牵引供电臂长度,使得牵引网电能损失最小,并得到各种接线方式下牵引变压器容量。实例计算表明,该方法能有效减少牵引网网损,降低牵引变压器容量,提高公共连接点电能质量。

一种节能的无线传感器网络多跳自适应时间同步算法

研究能量长期有效的时间同步协议是成功部署生命力强的无线传感器网络的一项关键策略,对此,提出一种低能耗的多跳自适应时间同步算法MATS(Multi-Hop Adaptive Time Synchronization),该算法设计了一套灵活的机制来调整同步模式、全网重同步周期以及每对节点同步时的信标数,并且利用最大似然估计原理同时对节点的时钟偏移和频率偏移进行估计,达到用最小的能量损耗完成长期的、全网的时间同步的目的,最后通过数学分析和仿真的方法对所提出的改进算法进行了验证。

最低损耗降压型变换器的研究

提出一种最低损耗Buck变换器拓扑结构,该拓扑电路运用无源无损缓冲网络,能够实现开关管的零电压关断和零电流开通,辅助网络中续流二极管的反向电流和电压尖峰能够得到有效抑制,提高了变换器的效率和稳定性,同时拓宽了软开关的占空比范围。通过1台1 kW试验样机验证了理论分析的正确性和可行性。

最小故障风险损失的弹性光网络多链路故障概率保护策略

针对弹性光网络中多链路故障100%保护的资源消耗冗余度较高的问题,该文提出一种最小故障风险损失的概率保护(MFRL-PP)策略,在多链路故障时为业务提供高效率的概率保护。在MFRL-PP策略中,该文设计了一个综合考虑链路负载和故障风险的代价函数,为业务选择故障风险小且频谱资源消耗少的概率保护光路。当最小故障风险路径无法传输时,为进一步降低概率保护光路的故障风险损失,该文还设计了一种非对称业务流分流的最小故障风险损失概率保护机制,以便选择故障风险损失最小的分流路径组作为传输光路。同时,在传输光路的频谱分配阶段,提出了基于最大频谱重合度的可用频谱块选择策略,以减少频谱碎片的产生。仿真结果表明所提策略不仅有效地提升了频谱利用率,还较好地实现了带宽阻塞率与故障风险的平衡。

大型工业企业配电网电压无功控制的研究

为了保证大型工业企业的用电质量,减少电网损耗,根据其电网特征提出了相应的电压无功控制策略;首先以监测点功率因数是否达标为依据调控电容器的投切,然后通过对变压器最小损耗电压的分析,推出变压器低压母线的最佳运行电压及变压器分接头的调控方式,针对某大型钢厂配电网实测数据所做的电压无功控制仿真分析结果,证明了该控制策略的合理性和实用性.

基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法

适应负载的时变特性和低损耗运行是永磁同步电机(PMSM)控制中遇到的两大难题,本文针对这些问题提出了一种基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法,实现了负载特性时变情形下的PMSM最小损耗速度控制。首先,在建立PMSM损耗模型的基础上,针对负载转矩与转动惯量的同时变化情况,采用合适的小波神经网络对时变负载的转矩与转动惯量进行了统一辨识;然后,利用负载转矩与转动惯量的估计值代替实际值,设计了基于最小损耗的PMSM反推控制器,并从理论上证明了该控制器的稳定性;最后,利用MATLAB软件对控制方法的正确性和有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法对于时变负载特性具有较好的辨识效果,与反推控制和i_d=0的PI控制策略相比,该方法对于参考信号的跟踪更加快速和精确,可提高运行效率约4. 3%。

基于传感器网络的无线层析成像方法

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标.由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度(RSS)剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均方误差解;采用数据预处理方法消除不同链路阴影衰落的不平衡.实验结果表明,当用16个节点覆盖4.8m×4.8m大小的区域时,该算法对单个目标的平均定位误差仅为0.095m.

基于改进云自适应遗传算法的无功优化

遗传算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,笔者提出改进云自适应遗传算法(improved cloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即将云模型引入遗传算法,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,使交叉变异概率既具有传统自适应遗传算法的趋势性,满足快速寻优,又具有随机性,改善避免陷入局部最优能力,然后用模拟农夫捕鱼算法(SFOA)中的收缩搜索来对云自适应遗传算法进行修正,以获全局最优解。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明该算法能够获得更好的优化解。

网络拓扑MAC协议信道非均等抢占率优化模型

MAC协议采用的传统网络技术是将每个节点在信息传输过程中都看作目标节点,使每个这些基点拥有同等的信道访问机会。而对于访问方式为树状的无线传感器网络技术,均等的信道访问机会就会造成信道、信息能量等信息资源的浪费。针对MAC协议的CSMA/CA信道访问的信息传输方式与无线传感器网络技术的树状传输特点不能完全匹配问题,提出了一种网络拓扑的MAC协议信道优化模型。首先构建了传输层中每层的最小竞争窗口值来改变每个节点的信道抢占概率,将每个节点的均等信道访问方式变为信道的非均等访问方式,同时研究了节点最小竞争窗口值计算模型,给出了最小竞争窗口上限值,使信道访问方式达到与树状拓扑无线传感器网络的匹配,从信息丢包率及吞吐量等方面分析说明该优化提高了信道资源利用率。

具有未知传输干扰和丢包的网络化多传感器系统的CI融合滤波器

研究了具有未知传输干扰和观测丢失的网络化多传感器系统的滤波器设计问题。采用一组满足伯努利分布的随机变量来描述观测丢失现象。在没有传输干扰任何信息的情形下,基于线性无偏最小方差估计准则,设计了系统状态的具有Kalman形式的递推滤波器。应用CI(Covariance Intersection)融合算法给出了分布式次优融合状态滤波器。并基于融合状态滤波器给出了未知传输干扰估计。仿真验证了该算法的有效性。

分散式风电并网规划方法

为了研究考虑网损和电压因素的配电网最大接纳风电能力,提出一种基于考虑接入容量和功率因数的分散式风电选址定容策略.给出配电网接入分散式风电场后的网损率计算方法,将网损率作为衡量配电网网损运行特性的指标,利用权重系数求解总网损率最小的多目标优化函数.考虑接入容量和功率因数对网损的影响,建立规划模型,得到接入点的最大接入容量和功率因数,并根据电压稳定裕度分析分散式风电场并网后对配电网带载能力的影响.利用IEEE-33、69及37节点系统仿真算例证明了所提策略对配电网最大程度接纳风电、提高带载能力和减小网损的有效性.

含分布式电源的主动配电网重构策略研究

针对分布式电源在配电网中不断增加及其波动性和间歇性对电网稳定和安全产生的影响,提出了一种含有分布式的主动配电网重构策略。以最小网损作为目标函数,将改进的教与学优化算法应用于主动配电网供电路径的快速优化中。通过算例对含分布式电源的主动配电网进行分析,以验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该方法收敛速度快、寻优时间短、运行稳定。所做研究工作为我国配电网中接入分布式电源的优化方法提供了参考和借鉴。

基于网损最小与供电能力最大目标的长春地区66kV联络线功率调整方法

联络线是连接电力系统之间的输电线路。联络线分为:单回线、双回线或多回线;直流输电线、交流输电线或直流与交流输电线并列使用。长春市共有66k V联络线最大负载率超过50%的线路17回,其中负载率超过80%的线路有3回,在运行中,须注意的是:解决功率波动、低频振荡及联络线的安全措施等问题。联络线的功率控制与调整是一个涉及多个区域、多个发电与受电单元的、融合了电力发展和经济发展的复杂问题。为了使长春电网获得电网联络线功率的安全稳定和最优效益,应考虑不同区域不同特性的发电机组对联络线功率的贡献力和效益差异,从而更好地协调各区域电网的效益诉求,研究新的联络线功率调控策略。本文基于网损最小与供电能力最大这一目标,提出了一种以优化受端电网来控制联络线传输功率的调整方法。

基于云自适应梯度粒子群算法的无功优化

粒子群算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,文章首先将云模型引入粒子群算法,将粒子分成2部分,靠近最优粒子和远离最优粒子的部分,其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整,提出了云自适应粒子群算法(cloud adaptiveparticle swarm optimization,CAPSO),然后引入梯度的思想,提出云自适应梯度粒子群算法(cloud adaptive gradientparticle swarm optimization,CAGPSO)。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的CAGPSO算法能够获得更好的优化解。