自适应进化规划及其在多目标最优潮流中的应用(Ⅰ)-自适应进化规划算法

针对实值优化问题,以常规进化规划为基础,从数学理论及生物进化机制角度出发,提出了一种自适应变异算子,设计出一种新颖的自适应进化规划算法.该算法中包含了两个重要部分:一是采用倒指数形式来描述方差σ2与适合度f之间的关系;二是在寻优过程中,变异量δ自适应发生改变.数值实验表明:这种新算法具有很强的自适应、通用性及逃脱局部极值的全局优化能力,且运算量小.     

自适应进化规划及其在多目标最优潮流中的应用(Ⅱ)--基于自适应进化规划的多目标最优潮流

电力系统多目标最优潮流是一个极其复杂的非线性规划问题,其解算方法目前仍处于研究阶段,而开发高效、快速、可靠的最优潮流算法是一项相当艰巨的工作。鉴于此,文中探讨了自适应进化规划在电力系统多目标最优潮流应用中的问题。在优化模型、遗传操作等方面进行了研究,进一步拓展了电力系统最优潮流计算方法的应用前景。通过30节点IEEE试验系统的算例表明自适应进化规划算法十分有效,具有广泛的应用价值。     

混合量子进化算法在110 kV变电站规划中的应用

针对城市电网中110 kV变电站规划这一组合优化问题,给出一种基于混合量子进化算法的变电站规划优化方法。该方法融合了量子进化算法收敛速度快,擅长全局搜索的优点和贪婪随机自适应算法局部搜索能力强的长处。将此方法应用到四川某县110 kV变电站容量规划中,计算结果表明该方法很好地完成了对该县变电站数量、主变容量的优化规划。结果符合该地区电力需求和未来电网建设形势,对该县电网下一步规划建设有重要参考意义,表明了方法的有效性。     

自适应进化规划及其在多目标最优潮流中的应用(Ⅱ)--基于自适应进化规划的多目标最优潮流

电力系统多目标最优潮流是一个极其复杂的非线性规划问题,其解算方法目前仍处于研究阶段,而开发高效、快速、可靠的最优潮流算法是一项相当艰巨的工作.鉴于此,文中探讨了自适应进化规划在电力系统多目标最优潮流应用中的问题.在优化模型、遗传操作等方面进行了研究,进一步拓展了电力系统最优潮流计算方法的应用前景.通过30节点IEEE试验系统的算例表明自适应进化规划算法十分有效,具有广泛的应用价值.     

基于加速进化规则的模糊神经网络理论在汽门控制器中的应用

本文提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规则算法,该算法是进化规划算法的一种改进,适合于多维高精度的数值优化问题。并用该算法优化模糊神经网络汽门控制器。经仿真验证,其寻优速度有了明显的改善,得到了较好的控制效果,提高了电力系统的稳定性。     

基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划

基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。     

自适应进化规划及其在多目标最优潮流中的应用（Ⅰ）：自适应 …

针对实值优化问题,以常规进行化规划为基础,从数学理论及生物进化机制角度出发,提出了一种自适应变异算子,设计出一种新颖的自适应进化规划算法。该算法中包含了两个重要部分：一是采用倒指数形式来描述方差σ＾２与适合度ｆ之间的关系;二是在寻优过程中,变异量δ自适应发生改变。     

量子进化算法在输电网扩展规划中的应用

量子进化算法是一种基于量子计算概念且具有量子染色体形式的进化算法,由于计算中融入了当前最优解的信息,同时采用全干扰交叉操作克服早熟现象,因此该算法具有更快的收敛速度和全局寻优能力.输电网扩展规划是复杂的大规模非线性组合优化问题.文章提出一种基于量子进化算法的电力系统输电网扩展规划模型,并对算法参数进行优化,提出了较适合本文研究问题的旋转门的旋转角取值.算例结果表明,该模型可靠有效,加入特殊算子改进后,可进一步提高计算精度和运算速度.     

蚁群算法在配电网规划中的应用

配电网规划是一个复杂的组合优化问题，传统的优化方法往往难以解决此类问题，但是近年出现的一些智能算法有效地解决了此类问题。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，研究表明该算法在求解组合优化问题时是有效的。算法中，蚂蚁之间通过信息素进行交流，相互协作，使得蚁群表现出智能行为，针对配电网络的辐射性特点，提出了基于蚁群算法的单期配电网优化规划方法，该方法避免了辐射性检查过程，提高了算法效率，算例表明该算法具有实用性和可行性。     

基于免疫优势算法的配电网规划

根据配电网的特点,提出了一种新的免疫算法用于配电网规划,以减小网络需要的费用.在配电网络优化规划过程中,免疫优势算法和树形编码的采用,提高了算法的效率和大大减少了优化规划所需的的进化代数,同时能有效维持群体的多样性和避免算法早熟收敛,算例结果表明该算法的计算速度比常规遗传和免疫算法的计算速度有较大的提高.     

电压崩溃临界点计算的改进零特征根法

为克服潮流雅可比矩阵在临界点处的奇异,零特征根法一般需对负荷水平λ作适当变换方可保证算法的收敛２性,但这又使雅可比矩阵原有的稀疏性遭到不同程度的破坏,为此提出一种新参数变换方法,并利用算法的设计技术,较好地保持了雅可比矩耻原有的稀疏性。与连续潮流法及非线性规划法的比较结果证明了该方法的正确性和有效性     

封锁脉冲运行方式下静止无功发生器直流侧过电压产生的机理及抑制方法

针对无功发生器（ＡＳＶＧ）的多重化逆变器结构,研究在封锁脉试上,静止无功发生器直注测电容产生过电压的机理并在此基础上,提出了防止过电压的对策。研究成果已３００ｋｖａｒＡＳＶＧ上得到成功应用。     

改动分隔屏对喷燃锅炉屏式过热器后速度偏差沿高度方向分布特性的影响

试验研究了在改动前分隔屏的工况下 ,四角喷燃锅炉屏式过热器后 ,左右速度偏差沿水平烟道高度方向的分布特性 ,改动分隔屏的各工况分别为 :向左侧偏转 30°、45°、6 0°;全部偏置在右侧以及各个前屏向左侧偏转不同角度的组合式偏屏。研究表明 ,屏式过热器后左右速度的偏差主要集中在水平烟道的下半部区域。在改动屏的各工况中 ,均能使这一区域的速度偏差系数有不同程度的下降 ,与标准运行工况相比 ,下降幅度为 2 0 %～ 5 0 %。     

超高压输电线路故障性质的复值小波识别

提出了一种基于复小波分析的电力系统单相自动重合闸的优化算法。该算法能正确区分稳态下的瞬时故障与永久故障;对记过程尚未结束就已经消失的瞬时故障,利用自适应整定方法亦能迅速正确识别,故不必诉自动重合闸方案,提高了线路重合闸的成功率。用ＥＭＴＰ仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验。结果表明：所提出的算法可以保证瞬时故障与永久故障的正确识别,其在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

高压线路方向保护新原理的研究

应用综合相量的概念,提出了一种高压输电线路故障方向判别的新原理,能在较短的数据窗内计算出电压、电流的相位差,从而达到判断故障方向的目的。该继电器的动作速度快于常规的基于工频电气量的方向保护,其可靠性优于行波方向保护,且具有较高的灵敏度。     

电力系统振荡中轻微故障识别的小波算法研究

提出了一种基于小波变换的电力系统振荡与故障的识别算法。该算法能正确区分纯振荡与故障,避免保护误动,在振荡过程中发生故障特别是轻微故障时,亦能迅速识别,其性能优于取传统的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验,结果表明所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,其在微机保护装置中具有实时应用的前景。     

三相变四相电力变压器的阻抗理论研究

分析了三相变四相电力变压器中性点接地条件及三相输入阻抗平衡条件,提出了设计这种变压器的绕组阻抗关系理论,并进一步讨论了这种变压器实施的绕组布置方案。     

用演化算法求解多阶段配电网规划问题

为了动态地考虑不同时间段的负荷变动情况,配电网规划常常要分成几个阶段进行。为此将演化算法应用于多阶段配电网规划问题的求解,提出一种能够自动保证方案可行的染色体编码策略。这种编码策略使得演化算法只搜索可行解区域,避免了辐射性检查过程,提高了寻优速度。算例证明了算法的有效性和优越性。     

静态电压稳定分析中的动态元件模型及其实现

阐述了用于静态电压稳定分析的动态元件模型及其实现。由于该模型计及了大规模电力系统的实际调节和限制特性,使得静态电压稳定分析更加符合实际。算例说明了所建立模型的实际意义和有效性。     

交交变频同步电机矢量控制系统网侧无功功率的研究

交交变频同步电机矢量控制系统在冶金、煤炭等行业的应用日益广泛,例如用于轧钢机和矿井提升机主传动上。采用这种变频调速方式,给用户带来很大的经济效益,但也给供电电网带来较大的无功冲击,影响了供电网的电能质量。为此,需要对该系统供电侧功率状况进行全面分析,以硬对供电网采取相应的治理措施。针对该系统电网侧无功功率和功率进行了全面深入的分析,包括理论研究和仿真实验。首先是对各种功率理论的讨论,确立适合于该系