电力系统电压的体液免疫学习控制

简要地介绍了生物体体液免疫应答的基本过程:提出了体液免疫电压控制器的基本结构;模拟体液免疫应答清除抗原的过程,给出了确定控制器参数的P型和强化学习算法,应用提出的学习方法确定了体液免疫电压控制器的参数。学习过程表明,该方法具有较好的收敛性和鲁棒性。算例采用了装设有两个STATCOM的新英格兰系统, 对STATCOM的电压控制作用进行了仿真。数字仿真证实了控制策略的有效性。仿真结果表明:所提出的体液免疫电压控制器不仅能够在系统正常运行情况下保持控制器装设点的电压在指定的参考值,而且能够在紧急运行情况下极小化或消除邻近母线出现的电压越限。

免疫系统建模及其在电力系统电压调节中的应用

随着人工智能科学和技术研究的迅速发展 ,来源于生态信息处理系统的各种方法 ,如神经网络、遗传算法等 ,在电力系统中的应用已获得了广泛重视。最近 ,出现了将免疫系统应用于反馈控制系统设计的研究。为此 ,在介绍了免疫系统基本原理的基础上 ,提出了以电力系统电压调节为应用目的的免疫系统的基本模型 ,演示了应用于

电力市场稳定性及其风险管理

介绍了风险管理的基本理论 ,比较了确定性分析、概率分析及风险分析方法 ,综述了电力系统与电力市场中风险管理的研究和应用情况 ;从传统体制到市场环境之间义利重构的角度 ,探讨了电力市场稳定性和风险管理的问题 ;

紧急情况下二次电压的多代理协调控制

基于多代理协调机制研究了紧急情况下的二次电压协调控制 ,拓展了代理的覆盖范围 ,使其不仅包括代理所在节点 ,而且包括与代理相邻的节点 ,改善了紧急情况下系统的电压管理能力。相应地提出了应用有限状态机表示的多代理协调协议。以装设 2个 SVC和 2个STATCOM的新英格兰系统为例进行的数字仿真和有限状态机分析证实了该方法的有效性和灵活性。