计及接地阻抗及含多种分布式电源的中低压配电网三相潮流计算(一):模型

现有的配电网三相潮流计算模型和算法大部分是在基于中性点理想接地假设的Kron简化基础上,由单相潮流计算方法直接扩展得到,分析的精度和适用的范围有一定的局限性。该文摒弃以往基于Kron简化的三相潮流计算框架,提出精细化的三相潮流计算模型和算法。建立一个能够囊括中低压配电网络各种拓扑结构的、计及各元件接地阻抗的统一模型。模型中将支路元件和端点元件统一采用端口的I-F(U)方程进行描述。给出了构成支路元件的线路、变压器更为精确的模型,并通过在相线变换矩阵中引入附加矩阵项的方法解决了D型变压器的Y参数矩阵奇异问题。将端点元件分成负荷和分布式电源二类,负荷采用IEEE推荐的ZIP模型,分布式电源按各相是否独立控制分为三相控制和单相控制。单相控制方式分为PQ、PI两种。三相控制方式采用三相功率总和为恒定量的模型,并进一步细分为PQ、PI、PV共3种。

计及接地阻抗及含多种分布式电源的中低压配电网三相潮流计算(二):算法和算例

该文给出基于注入电流的牛顿–拉夫逊潮流计算方法和算例分析。叙述各端点元件的潮流方程的构建方法,详述三相分布式电源6个控制方程与节点注入电流不平衡量方程的结合方法,同时推导雅可比矩阵元素的计算公式。在Matlab平台编制计算程序,采用多个IEEE测试系统对所提模型和算法进行验证。与现有文献及多个商业软件比较计算精度,并分析低压配电网络中接地阻抗对中性点电压和中性线电流的影响。在IEEE 37节点的三相三线制系统基础上构建一个包含三相三线制中压配电网和三相四线制低压配电网及多个类型分布式电源的混合中低压配电系统,运用所构建的混合中低压配电系统进一步验证所提出的方法,并分析配电变压器零序励磁阻抗对系统不平衡度的影响。

采用最优模糊C均值聚类和改进化学反应算法的配电网络动态重构

针对配电网络动态重构中的开关操作次数约束难以处理的问题,提出采用最优模糊C均值聚类技术对时间区间的配电网络运行状态按其负荷的内在相似性进行聚类,将配电网络动态重构转换为以聚类中心表示负荷状态的多个静态重构问题。从提高寻优效率的角度,对化学反应算法进行了改进,提出了一个更适合求解配电网重构的改进的化学反应算法(improved CRO,ICRO),并将其应用于求解以聚类中心为代表的静态重构问题。每个时间点的优化网络结构由对应的聚类中心的重构结果决定,从而得到配电网络重构操作的时间点和需要操作的开关。以IEEE 33节点配电系统的负荷数据为基础,构建了1周的负荷数据并对IEEE 33节点系统进行了动态重构,验证了方法的有效性。

基于概率统计的含间歇性分布式发电的配电网无功优化

以有功网损期望值最小为优化目标,以节点电压的合格概率大于一定的阈值为约束条件,建立了同时考虑风能、太阳能分布式发电出力和负荷随机波动的配电网无功优化模型。目标函数和约束项中所涉及的概率潮流由一种结合传统解析法的基于全概率公式的计算方法求得。使用化学反应算法对所建优化模型进行求解。在同时接入风能、太阳能分布式电源的33节点和69节点系统上对所提方法进行了验证,得到了具有概率统计意义的最优方案。通过与包括遗传算法(genetic algorithm,GA)、Stud GA(stud genetic algorithm)、生物地理学算法(biogeography based optimization,BBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在内的多个智能算法对比,验证了所构建的化学反应算法在求解上述无功优化模型时性能更加稳定。

并网光伏发电置信容量评估

提出了一种应用含衰老和竞争机制的粒子群算法(Particle Swarm Optimization with Aging and Challenging Mechanism,ACM-PSO),分别从负荷侧和电源侧求解并网光伏发电置信容量。在构建了以常规机组类型数为系统状态变量的基础上,将ACM-PSO算法作为一种系统状态扫描及分类工具筛选出对发电可靠性指标有贡献的系统故障状态集。定义了负荷比例增加方式,以光伏发电接入前后系统电力不足期望(loss of load expectation,LOLE)保持不变为原则,分别从负荷侧和电源侧构建了目标函数,应用ACM-PSO算法求解光伏发电的有效荷载能力和等效常规机组容量。应用改进的IEEE-RTS79测试系统验证了所提方法的有效性。

基于全概率公式的含风电配电系统概率潮流计算

针对风电出力不满足正态分布的特点,对风电出力分段离散化,并将多个风电场的离散化结果进行组合得到系统风电出力状态的所有组合,将问题转换为求解风电注入功率确定的多个条件概率分布问题。利用全概率公式整合多个条件事件的原点矩以计算系统状态变量的期望和方差。基于所有条件概率分布满足正态分布的特点,将所得的多个Gauss函数按全概率公式累加的方法得到同时考虑风电随机性和负荷随机性的概率密度函数,摒弃了传统的Gram-Charlier级数拟合概率密度函数的方法。以IEEE 33节点配电网络接入多个风电场为例对所提方法进行验证,并与多个抽样规模的蒙特卡罗模拟法进行对比,结果证明所提方法具有与千万次抽样的蒙特卡罗模拟法等同的精度。

基于生物地理学优化算法的输电网络规划

随着栖息地居住条件的变化,生物物种在各个栖息地之间不断迁移。将根据自然界物种迁移规律构造的生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)应用于求解输电网络规划问题。针对BBO算法开采能力较强而搜索能力偏弱的特点,采用排重操作对其进行改进。以18节点系统为算例,对各种机制作用下的BBO算法的寻优能力以及与遗传算法的性能差别进行了对比分析。结果显示包含排重操作的BBO算法为兼顾了开发能力和搜索能力、可与遗传算法比拟的寻优方法。

无重访遗传算法及其在输电网络规划中的应用

将无重访的遗传算法(non-revisiting genetic algorithm,NrGA)应用于求解输电网络规划问题。NrGA通过空间二叉分割(binary space partitioning,BSP)和相应的二叉分割树(BSP tree)数据结构对遗传算法搜索过的历史位置进行记录,能够快速检测遗传操作产生的新解是否在BSP tree的历史存档中,对历史存档中已有的新解使用基于BSP的自适应变异机制进行操作,实现遗传算法的无重访搜索。此外,针对输电网络规划问题的具体特点,从编码、交叉、惩罚方法等方面对算法进行改进。最后通过一个典型算例对所提出的方法进行验证。与普通遗传算法相比,NrGA算法具有参数设定区间宽泛、收敛到最优解的概率高等多方面的优势。

一种具有直观经济性特征的配电网重构方法

提出了一种具有直观经济性特征的配电网重构方法。首先,采用经济性评价方式构建了具有直观经济特征的、兼顾网损和可靠性的优化模型。其次,为快速方便地计算配电网可靠性,提出采用面向对象思想中的类描述配电网分块后得到的元件块,并按网络拓扑生成元件块的树形结构。最后,将生物地理学优化算法应用于求解配电网经济性重构模型。IEEE16节点系统的重构结果验证了所提方法的可行性和适用性。

配电网区间线性三相潮流的非迭代仿射求逆计算方法

现有配电网区间潮流计算大多是以迭代法为基础扩展得到的,需要进行多次区间迭代以获取收敛的潮流解,因而存在收敛性和计算效率低下问题。为此,文中将线性三相潮流算法与仿射求逆方法相结合,提出了一种配电网区间线性三相潮流的非迭代仿射求逆计算方法。所提方法采用仿射数描述区间变量间的相关性,将潮流方程转化为仿射线性潮流方程,并引入仿射矩阵求逆方法对其进行求解。该方法无须迭代,不存在收敛性问题。最后采用多个三相不平衡系统作为算例,通过与其他3种方法的分析比较,验证了所提算法的性能。结果表明,所提算法兼具高效性和低保守性优点,且性能稳定。

基于八种智能算法的配电网络重构计算平台及其性能

采用8种基于群体的智能算法构建了一个求解配电网重构问题的计算平台,以期寻求到一个适合于求解该问题的智能算法。平台中不同算法之间仅算法主体部分不同,配电网重构模型和基本环路搜索等模块完全一致,种群规模、精英数量等公共参数也完全相同。文中给出了各种算法的基本原理和求解步骤,以IEEE 33节点系统为例测试了算法参数的敏感性,对比了各种算法的性能差别,并使用IEEE 16节点和PG&E69节点测试系统对算法的适应性做了进一步比较。测试得到的目标函数平均值、收敛到最优解的比例、计算时间以及对系统规模适应性等方面的结果表明:螺栓遗传算法(Stud GA)性能最优、生物地理学优化算法(BBO)次之、其他算法在不同的测试系统中表现的性能不一致。Stud GA具有操作简单、参数少、收敛到最优解的概率高、计算时间短等优点,适合用于求解配电网重构问题。

基于化学反应算法的配电网重构

化学反应(chemical reaction optimization,CRO)算法是从化学反应过程中得到的启发式算法,模拟了化学反应过程中分子相互作用最终到达稳定的低能量状态的过程。基于此,提出了配电网络重构方法。根据配电网络的特征,采用独立环路构造分子的结构,各环路中的开关编号作为分子结构中各特性的取值集合。结合所构造的分子结构的特点,设计了用于配电网重构的分子与容器壁之间无效碰撞、分子之间无效碰撞、分子分解、分子合成的详细规则。算例结果验证了该方法的有效性。

一种新颖的多路PWM式交流电加热调功器的设计

本文介绍了一种性能价格比较高的多路 PWM 式交流电加热调功器的原理及方案实现。其中89C2051单片机产生、输出 PWM 波并驱动 SSR,89C51完成控制运算并输出控制量。该方案具有成本低、应用灵活等特点,已成功用于温度控制系统。

基于神经网络模型的在线电压稳定裕度评估

为了在线快速评估当前电力系统稳定裕度,将回归分析和人工神经网络模型同时应用于电压稳定评估,用回归分析法来求负荷对电压稳定裕度的灵敏度,此种方法克服了传统潮流方法求取灵敏度的缺陷。为了改善神经网络模型的性能,根据预先设置好的灵敏度阀值来进行特征选择,从而减少输入变量的维数;然后设计了一个三层BP神经网络进行训练,求取电压稳定裕度,取得了很好的预测效果,最后在IEEE30节点系统上进行了验证。证明此方法的有效性。

基于人工鱼群算法的静态电压稳定评估

提出一种静态电压稳定裕度计算的新方法——人工鱼群算法,该算法就是根据鱼群觅食和生长特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为,从而实现寻优,能快速寻找到全局最优解,从而求得电压稳定裕度的最大值。运用该算法对IEEE14和IEEE39等节点系统进行仿真计算,计算结果与连续潮流算法和原-对偶内点算法比较,证明此算法的有效性。

InterBus现场总线控制系统的在线故障诊断

介绍了采用InterBus现场总线技术设计的汽车生产中物料呼叫控制系统,重点阐述了控制系统中在线故障诊断功能的软件实现.在线故障诊断软件包括在PCWORX编程环境中设计的诊断和自启动模块和利用OPC技术在上位机实现的可视化组态.在线故障诊断功能提高了整个控制系统运行的可靠性。

动态输电网络规划的组合编码遗传算法

针对动态输电网络规划过程中需要考虑时间决策量的问题,提出了组合编码方式。组合编码方式将多阶段输电网络规划中的时间决策量隐含在编码中,从而使得多阶段的动态输电网络规划问题能够转换成静态规划问题进行求解。该编码方式满足表现型和基因型的1对1映射,及表现型空间与基因型空间距离上的一致性,从而保证了遗传算法的搜索效率。此外,针对动态输电网络规划的特点,对遗传算法的交叉算子、变异方式、适应度函数、惩罚系数等方面进行了改进,进一步改善了遗传算法求解多阶段输电网络规划问题的性能。以19节点系统为例对算法进行了验证,结果表明能够在较短的进化代数内得到问题的最优解。

基于4G网络的妊娠母猪精准饲喂监控系统设计

为了解决目前国内外规模化猪场母猪自动饲喂系统侧重自动化而信息化功能较弱的问题,笔者设计了一套基于4G网络的妊娠母猪精准饲喂监控系统。该系统采用4G网络的数据传送模块(DTU)进行数据实时传输,结合可编程逻辑控制器(PLC)控制技术、数据库技术、云服务器技术和组态技术实现生产过程的远程展示;同时运用模糊控制算法以母猪妊娠天数和背膘厚度为输入,结合相关知识库建立控制规则,实现了精准饲喂;该系统在江西正邦科技股份有限公司种猪场进行了测试。结果表明:该系统饲喂精度为0.55%,工作稳定可靠,而且具有远程监控功能,提升了猪场信息化管理水平。说明该系统可在畜牧业方面推广应用。

基于ANSOFT的永磁同步电机有限元分析

采用ANSOFT MAXWELL软件建立了永磁同步电机模型,详细介绍在该模型下的建模方法,分析步骤与分析过程,并给出了瞬态电磁场有限元分析结果,并对结果进行了分析。

基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化

为增强家庭负荷优化调度策略的灵活性以及保证蓄电池的安全运行,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。然后,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提调度模型和调度策略的有效性和优越性。