电气工程类课程网络远程教育模式及技术实现研究

本文对当代网络远程教育的现状进行了初步研究 ,探讨了在现代网络技术条件下电气工程类课程网络远程教育的实施模式 。

改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用

提出了一种用于求解一股形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题。基于随机分析理论,证明了该算法依概率收敛至全局最优,且收敛性与粒子群的初始分布无关,并提出一个收敛的充分条件。多个算例的仿真结果表明:文中提出的算法有效、可行。

基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配

提出了一种可用于求解一般形式的非凸、非线性约束优化问题的广义蚁群算法, 以用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题。与用于组合优化的蚁群算法类似,该算法运用了正反馈、分布式计算和贪婪式启发搜索。基于不动点理论,给出了该算法收敛的充分条件。多个算例结果表明,文中提出的算法是有效可行的。

广义蚁群与粒子群结合算法在电力系统经济负荷分配中的应用

提出了一种结合广义蚁群算法和粒子群算法的优化算法,并将其用于求解复杂的非凸、非线性的电力系统经济负荷分配问题。该结合算法同时具有广义蚁群算法的大规模寻优特性和粒子群算法的较强局部搜索能力,在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解。多个算例的仿真结果表明了该结合算法的有效性和可行性。

电力系统超高速保护的形态学-小波综合滤波算法

提出了一种用于电力系统超高速保护的形态学-小波综合滤波算法。该算法着力解决暂态行波中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时,较好地保持了行波波头的基本形状。小波变换算子则可有效地检测出行波波头并进行精确定位,从而为各种行波保护或暂态保护提供可靠的判据。ATP 仿真结果验证了本算法的有效性。同时,该形态学-小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器和多尺度小波变换的计算量小,有利于工程实现。

分布式变电站高压电气设备在线监测系统设计

将变电站作为系统整体在线监测设计,提出了分布式整体设计的思想,分析了变电站高压设备变压器、断路器、互感器和电容性设备的在线监测的方法与功能,据此完成了分布式在线监测系统的总体方案和硬件电路设计,以变电站设备的现场分布为单元,就地安装监测设备集中管理,为变电站综合自动化提供信息。

基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化

本文将一种改进的 Tabu搜索算法 (MTSA)用于电力系统无功优化 ,建立了相应的数学模型 ,考虑了有功损耗费用和补偿费用 ,使得总费用最小。在一般 Tabu搜索算法的基础上 ,对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论 ,并做了一些改进 ,使得更容易挑出局部最优解 ,保证可以搜索整个可行域 ,从而得到全局最优解的可能性更大。应用 MTSA对 IEEE6节点系统行了无功优化计算 ,与线性规划算法、Box算法进行了比较 ,结果表明 MTSA与 Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近 。

电力系统故障计算中互感线路的处理

在基于节点导纳矩阵的故障计算方法中,由于部分线路间零序互感的存在,使得零序节点导纳矩阵的形成、尤其是互感线路故障情况下零序节点导纳矩阵的形成复杂化。该文对电网中多回互感线路及存在部分互感情况下的等值处理方法进行了统一的数学分析,提出了简便的算法,并在此基础上,对互感线路故障情况下增设节点后故障线路的分解进行了研究,提出了通用的分解规则。该算法和规则对电网中任意重互感线路、任意复杂部分互感结构和互感线路上任意重故障都具有灵活的处理能力,有助于推进电力系统故障计算软件的实用化。

一种自动适应电力系统运行方式变化的新型突变量选相元件

针对传统电流突变量和电压突变量选相元件不能同时满足强弱电源系统侧保护要求的缺点,提出一种新的突变量选相原理。该选相元件在电压突变量基础上引入单相电流突变量进行极化,不但能自动适应系统运行方式的变化,尤其在系统正负序阻抗不等导致传统突变量选相元件失效的场合,更能体现出其优越性。值得指出的是,该选相元件对单相短路故障和相间短路(接地)判断均有很高的灵敏度。直流系统电磁暂态仿真结果表明,即使在正负序严重不对称的场合,该元件也具有很好的选择性。当系统参数大范围变化时,该选相判据也能实现正确选相,比传统突变量选相方案具有更高的可靠性。

人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用

作为电力系统自动化的一个重要组成部分,电力系统无功电压控制具有电力系统控制所固有的复杂性、非线性、不精确性及实时性强等特性,其中有些方面难以用传统的数学模型和常规的控制方法来描述和实现。人工智能技术由于具有传统方法所不具备的智能特性,因而在无功电压控制中得到了广泛的关注,并取得了大量的研究成果。本文综述了近年来专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)、模糊理论(FT)、遗传算法(GA)以及多Agent系统(MAS)等人工智能技术在电力系统无功电压控制中应用的主要成果和方法,分析比较了它们各自的应用特点,并提出了一些需要解决的问题和值得进一步研究的方向。

分布式发电及其对电力系统的影响

介绍了分布式发电的概念和几种新兴的分布式发电技术 ,分析了分布式发电的市场前景及其对现有电力系统可能带来的影响。认为分布式发电潜在优势明显 ,市场前景广阔 。

遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

为了克服传统 BP神经网络中存在的一些缺陷 ,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的 ,作者通过将遗传算法与神经网络结合 ,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测。方法的思路是 :首先 ,利用遗传算法有指导地计算神经网络隐层节点数 ,从而确定一个较合理的神经网络结构 ;其次 ,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一优秀的初始权值 ,克服初始权值选取的盲目性 ;最后 ,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来 ,利用改进的 BP算法进行电力系统短期负荷预测。

基于正规形理论的电力系统振荡稳定分析

介绍了正规形理论的基本内容及其在电力系统中的应用情况 ,将正规形理论应用于电力系统振荡稳定分析中 ,可以将线性系统中的参与因子的概念推广到非线性系统中 ,为理解系统各振荡模式之间的非线性相互作用提供度量。

基于混沌优化算法的电力系统无功优化

混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点 ,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化。应用该算法对IEEE6、1 4、30节点系统进行了无功优化计算 。

基于XML的电力系统异构数据交互应用研究

电力自动化系统的发展要求不同的自动化信息处理系统之间能够实现信息资源共享。XML作为一种元标记语言,由于其良好的数据存储格式、可扩展性、高度结构化以及便于网络传输等特点,已经逐渐成为网络数据交互的标准。探讨了XML在实现电力系统异构数据交互中的应用,并以变电站视频监控系统为例阐述了具体的实现方法及其应用特点。

磁位计在电力系统继电保护中应用的可行性探讨

论述磁位计的工作原理并通过实验对其可行性进行了验证 ,证明并指出磁位计以其线性好、反应速度快、无磁饱和、体积小、重量轻等特点 ,有可能成为新一代数字化继电保护用电流互感器。

电力系统中感性负载直流电阻智能化测试仪的研制与探讨

介绍一种在电力系统中实用、新颖。快速测量感性负载（如变压器）直流电阻的高准确度智能化仪器的研制。整个测试过程由ＭＣＳ－５１系列单片机自动实现自检、过渡过程分析、数据采集分析和过热保护，并给出了产品的性能指标。

电力系统中无线自组网软件平台架构研究

针对无线网在电力系统中广阔的应用前景,进一步研究了无线自组网在电力系统中的应用,重点讨论了如何利用NDIS(network driver interface specification)中间驱动程序实现电力系统中的无线自组网软件平台架构,介绍了基于Passthru的程序框架、最优化链路状态路由协议及程序模块的实现原理,并讨论了网络平台的特性,展望了其应用前景。

图形化的电力系统规划自动化研究

介绍图形化的电力系统规划自动化支持系统GASP。系统开发采用了VisualC + + ,ODBC ,SQLServer等通用软件开发工具 ,具有图形化操作界面和数据库管理功能 ,功能全面 ,操作灵便 ,能够大幅度减轻规划计算人员的工作量。

进化算法在工程应用中的若干实用技术

总结了进化算法理论研究中具有重要应用前景的若干实用技术 ,其中包括编码技术、自调整技术、约束限制处理技术和多目标优化技术。文中总结了这 4类技术的最新进展 ,希望能为从事进化算法应用研究的电力工作者开拓一些新思路 ,为设计和开发具有更高性能、适用于电力系统运行与控制的进化算法提供参考。