一种多源异构配电网实时调度优化模型的研究

针对多源异构配电网的实时调度不能积极消纳分布式电源的问题,在日前调度模型的基础上提出一种基于实时调度优化模型,该模型在负荷预测的前提下充分利用分布式电源和储能设备的供电能力,降低了在用电高峰期对主网供电的依赖,并采用基于帝国竞争算法对优化模型进行求解。经过仿真试验验证,基于该模型的实时调度能够高效利用分布式电源和储能设备的供电能力降低主网用电峰值,使得配电网的运行成本降低2.59%。     

基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法

为降低主动配电网运行网损与成本,提升其分布式电源消纳能力,研究了基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法。设计包含终端设备层、边缘计算层、信息管理层与云计算层的主动配电网自动管理平台,实时监控主动配电网各设备的运行状况,运用边云协作模式实现平台对设备信息数据的采集、存储及预处理,并结合最低线路总网损目标函数,由云计算层建立双层规划主动配电网功率自动补偿模型,通过边缘计算层运算该模型后,完成主动配电网功率自动补偿。实例分析结果表明,该方法可有效降低主动配电网的总线路损耗,提升其运行的经济性,改善分布式电源消纳水平,运算的收敛性能好、精度与效率较高,CPU消耗量低,可保障主动配电网的低成本与安全稳定运行。     

混合粒子群优化算法的新能源电网规划研究

以合理规划新能源电网,降低电网电能损耗,提升新能源消纳能力,设计了混合粒子群优化算法的新能源电网规划方法。以最小电能损耗与最大新能源消纳为目标函数,潮流功率、容量、线路输电能力、风能与太阳能出力为约束条件,建立新能源电网规划模型;通过结合自然选择机理与粒子群算法,设计混合粒子算法,在混合粒子群算法内引入混沌扰动与变异策略,避免惰性粒子陷入局部最优,优化混合粒子群算法,利用优化混合粒子群算法求解规划模型,获取最佳规划方案。实验表明,该方法可有效获取最佳规划方案,降低电能损耗,提升新能源消纳能力,提升电网断面利用率;规划后的电网日累计发电量显著提升、碳排放量显著下降。     

基于改进PSO算法的铜电解12脉波整流电源的优化控制

针对铜电解电源整流系统的对象本身具有非线性时变特性,提出带有变异算子的改进粒子群(PSO)算法,以保证粒子群算法的全局最优性。并对12脉波整流电源稳流控制器的PI参数进行优化,经仿真实验研究表明,采用改进的PSO算法优化稳流控制器的PI参数,将使铜电解整流系统具有较好的稳态和动态性能,获得满意的效果,改进PSO算法是一种非常有效的PI参数优化方法。     

分布式电源对配电网供电可靠性的影响

大量分布式电源接入电网,给传统的配电网规划带来了实质性的挑战。当馈线上发生故障时,电网会出现孤岛运行的运行方式。针对该情况,在综合分析配电系统可靠性指标及模型的基础上,采用基于广度和深度搜索相结合的控制网闭合环自动搜索算法,快速求得最优的孤岛划分方法。并结合孤岛运行的方式,提出了“改进最小路结合区间运算”算法,同时为了防止过估现象,引入反演公式,使评估结果更加符合配电网运行的实际情况。通过对IEEE-RBTS BUS6系统主馈线F4算例的分析及计算,验证了数学模型的合理性和科学性。     

改进粒子群算法求解煤场配煤优化问题

针对成本最小的煤场配煤优化问题,采用改进的粒子群优化算法求解。结合问题特点,对粒子采用二进制进行编码。为确定掺配煤种,在Kennedy提出的依据粒子速度函数的概率来离散粒子位置值的基础上进行了改进。数据试验表明改进算法是有效的。     

露天矿山运输调度系统粒子群优化

结合露天矿山运输调度系统实际,考虑到计划产量、生产能力、质量要求和运输过程等方面的约束,建立了一个通用性较强的露天矿山运输调度系统模型。该调度模型以总的运营成本最低为目标函数,采用惩罚函数法把诸多约束条件化为无约束,构建优化系统中粒子群算法的适应度函数。通过引入自适应变异程序对粒子群算法进行改进,避免算法过早收敛,提高了收敛效果。运用改进后的自适应变异粒子群算法对露天矿山运输调度系统模型优化求解,并采用Matlab软件对求解过程进行仿真,研究结果表明该算法能够快速得到当前班次的车辆调度的满意方案,提高了露天矿山运输调度的效率,进而提高露天矿山生产率,为数字化矿山建设提供一定参考。     

瞬变电磁粒子群优化反演研究

瞬变电磁反演是复杂的非线性问题,通过对非线性反演方法中比较新的粒子群算法进行研究,结合前人研究成果提出了一种新的改进策略。经过函数测试证明,所提出的改进策略较明显地提高了粒子群算法的寻优能力。建立电模型,进行瞬变电磁反演计算,计算结果表明算法反演精度较高。利用改进型粒子群算法反演程序对瞬变电磁实测资料进行反演计算,结果证明其反演效果较好。     

分布式电源配电网络系统故障诊断方法优化设计

针对分布式配电网故障诊断过程中因信号丢失导致的诊断准确率下降问题,以分布式电源配电网络故障定位拓扑结构为基础,采集不同时段不同区段故障发生后的配电网络节点信息,形成故障信息数据集群,并对其数据特性进行分析,提取故障特征量,最后,采用粒子群寻优算法对支持向量机模型参数进行参数寻优,在Matlab仿真平台构建了分布式配电网络故障诊断算法模型,其中对区域故障信号因子进行反馈校正,剔除非区域故障的冗余计算。仿真结果表明,该故障诊断策略提升了配电网络的故障诊断运算速度和准确率。     

基于混沌粒子群算法的采煤机优化设计

介绍了混沌粒子群算法的基本原理及其优化算法,构建了采煤机螺旋滚筒的优化模型,并将混沌粒子群算法应用采煤机螺旋滚筒优化之中,通过实践发现,优化后的采煤机工作稳定,能够有效提升采煤机性能。     

改进的粒子群支持向量机预测瓦斯涌出量

提出一种基于改进的粒子群参数优化的支持向量回归机算法(IPSO-SVR),该方法引入混沌映射及网格分区寻参思想,能避免粒子群算法(PSO)陷入局部最优解。使用IPSO-SVR算法建立瓦斯涌出量预测模型,结果表明基于IPSO算法寻优参数建立的瓦斯涌出量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果。与粒子群优化参数的支持向量回归机(PSO-SVR)模型、广义回归神经网络(GRNN)模型进行比较,IPSO-SVR模型预测效果明显优于PSO-SVR和GRNN模型,可用于瓦斯涌出量的实际预测,表明所提出的IPSO算法是选取SVR参数的有效方法。     

基于价格弹性理论的新能源消费时段和电价组合优化方法

新能源电力接入电网的比例正逐渐增加,促进新能源的消费对于保证电网安全运行、提高能源利用效率具有重要作用。为此,提出了一种促进新能源消费的时段和电价组合优化方法,从价格弹性理论出发建立了用户反应模型,提出了一种新的能耗模型;以新能源消耗的最大化,以及用户用电成本最小化为优化目标,建立了时段和电价组合优化模型;采用粒子群算法进行求解,最后通过一个仿真模型对本文提出的方法进行了验证。仿真结果表明,本文提出的方法能够在有效促进新能源消耗的同时（新能源消耗增加8.63%）,降低用户的用电成本（降低6.02%）,验证了本文方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的主动悬架模糊PID控制研究

以1/4车体为对象分析了主动悬架的数学模型,针对传统的粒子群算法的缺陷改进了粒子群算法,设计了基于改进粒子群算法的车辆主动悬架的模糊PID控制器,利用MATLAB软件进行了仿真分析,结果表明新的控制方法有利于车辆稳定性的提高。     

基于改进粒子群优化SVM的通风机故障诊断

针对支持向量机在故障诊断中参数的选取问题,提出一种改进的粒子群优化算法,对支持向量机的惩罚因子与核参数进行优化。为了克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷,提出一种惯性权重自适应调整的粒子群优化算法,建立基于粒子群和支持向量的通风机故障诊断模型,通过样本数据对模型进行训练与测试,实现了通风机故障的识别,结果表明该模型对通风机故障的诊断是可靠的。     

粒子群算法在机械优化设计中的应用

介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用该算法对机械优化的一个实例:压缩圆柱螺旋弹簧的优化设计模型进行了优化设计,优化计算结果表明,基于粒子群算法的优化设计切实可行,为复杂的机械优化设计提供了新的思路和方法。     

基于改进粒子群算法的带式输送机滚筒的优化设计

根据带式输送机滚筒的工作原理确定了相应的优化数学模型,分别定义了目标函数、设计变量和约束条件。讨论了传统粒子群算法的基本原理,并且对算法进行了改进。利用改进粒子群算法对带式输送机滚筒进行了优化设计,优化结果表明利用改进粒子群算法能够较好地对滚筒进行优化。     

基于共轭梯度和粒子群的机器人路径规划

为了提高井下救灾机器人的搜救效率,减少救援时间,提出了一种结合共轭梯度和粒子群算法的救灾机器人路径规划算法CGPSO。共轭梯度算法规划出起点到终点的最短路径;去除路径中在障碍物内的点,采用粒子群算法重新规划该子路径。仿真实验表明该算法可以有效地提高粒子群的规划效率和可靠性。     

鑫龙北部矿区供电网络设计及可靠性分析

为满足矿井日益增长的用电需求,鑫龙煤业公司以新建110 kV变电站为供电枢纽,对各矿原供电电源加以利用改造,构建多电源支撑的输配电网,提高矿井供电的安全可靠性.详细介绍了110 kV鑫龙变电站的具体规划,并对其进行了安全评价.结果表明,北部矿区输配电网的形成降低了电能消耗,增大了供电范围,其应用效果良好.     

计及协同调峰的新能源供电出力调度模型设计

考虑当前模型在新能源供电出力调度中存在难度大、经济性差的问题,设计了计及协同调峰的新能源供电出力调度模型。利用协同调峰的方式,规划居民的用电时段,根据不同的时间尺度,制定了新能源供电出力调度计划。采用非参数估计方法,拟合处理了储能额定功率和最小容量,使用粒子群算法,寻找储能配置目标函数的最优值,得到新能源供电系统中蓄电池的使用寿命,完成新能源供电系统的储能容量配置。以供电系统的最小运营成本为目标函数,构建了新能源供电出力调度模型,通过柯西变异算法改进了粒子群算法,实现了新能源供电出力调度。算例结果表明,文中调度模型在新能源供电出力调度中能够降低调度难度,有效提高新能源供电出力调度的经济性。     

岩土工程弹塑性反分析的改进粒子群算法

为了克服常规粒子群算法(PSO)应用于岩土工程弹塑性反演时搜索效率较低、计算工作量大的缺点,通过对算法中适应值比较方式和粒子运动模式的深入分析,指出了其中存在的制约搜索效率的内在因素,并提出相应修改策略,在此基础上形成一种新的改进粒子群算法(IPSO);将新算法用于岩土材料弹塑性参数反演,结果表明,与常规粒子群算法相比,改进算法明显提高了参数的搜索效率,利用较少的迭代次数就能得到满足精度要求的结果,从而减小了岩土工程弹塑性反分析的计算量,是一种可行的参数反演方法.