推广的变量带上下界内点算法及其应用

对变量带上下界的内点算法进行了推广，介绍了推广算法的实现，还对推广算法在电力系统无功优化中的应用进行了探讨，并给出无优化的实例，数值计算显示该算法的应用是成功的。     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

电力系统无功优化算法研究综述(下)

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型。系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较。针对各种优化算法的不同特征,提出了综合各单一算法优点的混合算法以求解无功优化问题。总结了近年来其它新型算法的无功优化应用情况。最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面。实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段．针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法．使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的．     

电力系统无功优化方法分析

介绍了无功优化的经典算法、梯度类算法、牛顿法、二次规划法和线性规划法,分析了人工智能方法在无功优化中的应用,指出了各种方法的优缺点,同时对无功优化算法的进一步发展进行了探讨.     

地区电网无功优化软件的开发与应用

针对地区电网无功分布及补偿情况，基于经典的简化梯度无功优化算法和计算二阶项的牛顿潮流算法，开发了一套完全采用面向对象概念及编程技术的电网无功优化计算软件．该软件简便实用，具有很好的通用性和可扩展性．现已应用于某市地区电网的无功优化，实际运行情况表明，其运行稳定、可靠，取得了预期的技术经济效益．     

智能优化算法应用于分布式电源配电网无功优化综述

由于分布式电源并网会给配电网潮流带来影响,所以DG并网后进行无功优化的必要性尤为凸显。将智能以及由此衍生的混合智能优化算法在含有DG并网的无功优化中的应用进行介绍,并针对配电网无功优化问题属于多变量,高纬度的非线性化问题;分析了在无功优化中,多目标的智能优化算法所带来的优越效果。最后,也对无功优化问题未来的方向进行了分析。     

电力系统实时无功优化的应用研究

本文根据无功调节对系统的影响及其调节特性，结合实时无功优化的应用特点及其影响因素，按EMS的在线应用要求设计了实时无功优化软件的体系结构，并采用了一种具有分解-协调效能的协同进化算法。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性.     

基于虚拟极值粒子群的电网无功优化研究

为解决电网无功优化中因控制变量种类多、维数高而导致优化结果精度低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于虚拟极值的粒子群算法对电网进行无功优化.该算法采用蒙特卡洛模拟技术对初始种群进行选择,保证取值的多样性;加入影响因子,根据控制变量的种类分区间制定不同的优化参数;引入虚拟全局极值,帮助粒子跳出局部最优.应用该算法对IEEE-14节点系统进行无功优化计算并与传统粒子群算法进行比较,结果表明虚拟极值粒子群算法在电网无功优化计算中具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度.     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配

通过研究粒子群(PSO)优化算法的基本原理,分析了该算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并将PSO优化算法应用于电厂机组负荷优化分配问题的研究。通过在3台机组系统的应用,验证表明较之遗传算法等传统优化算法,PSO优化算法在优化结果、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,能更好地达到或接近全局最优解。     

在线概率状态估计

从城市高压电网的实际特点出发,将量测量看作随机变量,一段时间内的波动特性用统计数字特征描述;在加权最小二乘(WLS)状态估计基础上,确定了相关算式,形成概率状态估计算法.所得估计结果可用于一段时间内城市高压电网最优运行网架的在线确定.将一段时间内的运行参数融合在一次计算之中,保证了结果的合理性和计算的快速性.该算法已应用于“城市电网智能决策支持系统”中当前以及将来任一时间段内的最优网架运行方案的确定.利用IEEE30节点标准算例和某城市电网进行分析,结果表明了方法的实用性与有效性.     

一种自动事故选择算法的研究——有功行为指数灵敏度分析

本文对用于电力系统静态事故评价的自动事故选择(ACS)方法中的行为指数灵敏度分析法进行研究,提出适用于任意重线路开断的有功行为指数增量计算公式,将该算法发展到多条线路同时开断的事故选择。根据该公式,计算得出的事故排队结果具有良好的准确性,其精度不低于快速解耦一次迭代潮流算法,而计算的时间消耗却比一次迭代法低大约两个数量级,文中给出公式的推导过程及数值试验结果。     

戈泽尔算法在信号功率谱计算中的应用与改进

戈泽尔算法是离散傅立叶变换的一种快速算法。文章主要研究了用戈泽尔算法进行信号功率谱的计算,讨论了如何减小频率误差,比较了用戈泽尔算法和FFT算法的优缺点,并针对工程中常见的DTMF信号功率谱的计算对戈泽尔算法进行了改进,最后进行了计算机仿真。仿真结果表明,用戈泽尔算法计算指定频点的信号功率谱与FFT算法所得的结果相差不大,而计算量大大减少。     

毫米波辐射器功率流密度测量算法

分析了毫米波生物学效应实验中使用的毫米波辐射器附近生物样品空间中毫米波功率流密度的确定方法．利用平面波展开技术,提出了通过在扫描平面上测量电场来计算生物样品空间毫米波功率流密度的方法,以及相应的利用开口波导的测量来计算毫米波电场的方法．在解析算法的基础上,应用采样定理和快速傅里叶变换,推导了分别适用于两种快速傅里叶变换子程序的数值算法公式,通过对一种毫米波辐射器的实际测量和计算对测量算法进行了整体检验．     

基于OFDM的认知无线电系统中功率分配算法

针对基于正交频分复用(OFDM)的认知无线电系统中,子载波功率分配的最优化算法中出现的迭代运算繁琐、不易实现的问题,提出一种基于幂函数分布的次优化功率分配算法.该算法采用线性约束的凸优化数值运算方法,对认知用户频带内子载波的功率按照幂函数的数值特性依次分配,该算法具有运算速度快、易于实现的特点,并且有效地解决了授权用户受到认知用户频带内子载波带外泄漏功率的干扰问题.通过使用MATLAB建模仿真,结果表明,提出的算法方案在满足授权用户干扰门限的条件下,使得认知用户频带内信道容量能够达到最大化,并且在同样条件下提高了现有功率分配方案的最大传输速率.     

一种变电站内无功电压优化控制的求解方法

为了实现变电站内无功电压优化控制,提出了采用禁忌搜索算法进行无功电压优化控制问题的求解。以最大限度地降低功率损耗、提高电压质量和减少变压器的调节次数及电容器组的投切次数为目标,建立了相应的数学模型,并考虑系统潮流、控制变量、状态变量、器件动作次数的约束条件。采用数值仿真的方法进行了验证,仿真结果表明提出的方法可以得到最优解,解的质量较高。     

二维线性对流扩散方程一种新的特征差分算法及收敛分析

文章讨论了二维线性对流扩散方程,将特征线法和有限差分法相结合,借助于双线性插值,给出了求解二维线性对流扩散方程数值解的一种新的特征差分格式,并分析了该算法的收敛性。此算法表明对于一类对流扩散方程,应用此差分格式,能更有效地消除数值振荡现象,从而极大地提高数值逼近度。     

Apriori算法的改进及其在电力数据挖掘中的应用

数据挖掘是近年来数据库领域的研究热点之一,在电力系统中有很好的应用前景．文章首先分析了当前Apriori算法及主要的改进算法,在此基础上提出了一种快速产生候选频繁项集的新的Apriori改进算法,并就Apriori算法在电力系统数据挖掘中的应用进行了分析．     

正交变换法电力系统状态估计

本文提出用豪斯霍尔德正交变换算法,求解电力系统的状态估计问题。它是通过豪氏变换阵,直接对量测方程的加权雅可比矩阵和加权残差向量进行正交变换,降低了采用法方程算法的条件数,提高了解的数值稳定性,适合于求解运行在病态条件下的电力系统的状态估计问题。