负荷凹陷敏感度最佳平方逼近估计法

提出了基于最佳平方逼近法来评估敏感负荷电压凹陷敏感度的新方法。该方法利用勒让德多项式来拟合敏感度参数的概率密度函数,并采用累积求和的方式评估敏感负荷凹陷敏感度。与传统的概率评估法相比,最佳平方逼近法直接根据样本信息来推断概率分布模型,避免了主观假设方法的不足,使得评估结果更加合理、客观。通过对4种典型概率分布与相应的最佳平方逼近概率模型的逼近检验,结果表明所得到的逼近多项式有很好的拟合性能。利用该方法对PC机进行凹陷敏感度评估,结果证明了其正确性和有效性。     

敏感负荷电压凹陷敏感度的最佳平方逼近评估法

敏感负荷电压凹陷敏感度评估的关键在于电压耐受曲线随机分布规律的确定。文章以勒让德多项式为基函数,提出一种通过最佳平方逼近法确定敏感负荷电压凹陷敏感度特征参数随机分布的概率密度函数的方法,该方法无需主观假设,忠实于样本特征,具有原理简单、计算量小的特点。文中对概率密度函数的逼近算法、评估原理和过程进行了研究,以PC机为例,通过蒙特卡罗方法随机模拟样本,用所提出的方法进行评估,证明了所提出方法的准确性和适应性。     

非黎曼空间测地逼近及其在电力系统非线性自适应控制中应用

电力系统是由输电线把许多发电机群联接起来的统一体，一般，其表征空间是非黎曼空间，空间的测地离差取决于空间的曲率和挠率。本文提出了测地逼近（轨线逼近）的概念并应用于电力系统非线性自适应励磁控制（ＮＡＥＣ）参数设计。设计过程包括两部分：首先在测地线（轨线）某些离散点上求得最佳励磁控制（ＯＥＣ）参数以保证测地线（轨线）稳定；其次，用非线性回归法求得沿测地线（轨线）的ＮＡＥＣ参数曲线实现测地逼近。数字仿真表明：所设计的ＮＡＥＣ可以大大提高系统的稳定性，所提出的方法是实用而有效的。     

递推富氏算法中衰减非周期分量的消除方法

提出了一种从不同数据窗的递推富氏算法中消除衰减非周期分量影响的新方法。新的校正方法是从滤波结果基础上严格推导得出的,对衰减时间常数τ未作假定和要求,理论分析和仿真验算证明算法原理是正确的,受分次谐波影响很小,补偿效果很好。     

电力系统谐波分析仪算法研究

针对谐波分析仪采用ＦＦＴ算法计算速度虽快但不能保证精度的缺点,提出了一种改进的傅里叶算法,该算法计算速度虽慢,但精度较高,能有效地克服非周期分量对谐波测量的影响。     

改进的相分量法求解电力系统复杂故障新算法

针对基于对称分量法的传统故障分析方法求解复杂故障尤其是参数不对称电力系统复杂故障时,序网连接复杂、难以求解的问题,提出了一种基于多端口理论与优化的相分量系统网络模型求解具有不对称参数的电力系统复杂故障的新算法。该方法利用矩阵的对角化变换对传统相分量法进行优化,以减小计算量,并与多端口理论相结合,推导出一种既适用于各种类型简单故障,又适用于多重复故障计算的计算机通用数学模型。模型简单实用,通用性强。对比编程计算结果与EMTPE仿真结果,证明该算法准确有效。     

下限分析中屈服面的最佳线性逼近问题

目前下限分析中往往采用内接正多边形来逼近屈服面以保证解的下限性质.从数值分析角度来看,采用其它拟合方式也能够从下方逼近极限荷载.本文研究了以下几种屈服面的多边形逼近方式:外切逼近、等面积逼近、最佳平方逼近、最优一致逼近、等周长逼近和内接逼近.计算分析表明:最优一致逼近在保证下限性质和求解精度的同时收敛更快,提高了求解效率,便于工程应用.     

一种消除非周期分量对非递推富氏算法影响的精确方法

提出了一种从不同数据窗的非递推富氏算法中消除衰减非周期分量影响的新方法。新的校正方法对衰减时间常数τ和数据窗长短未作假定和要求,是从富氏算法滤波结果的基础上严格推导得出的,理论分析和仿真验算都证明上述算法原理是正确的,补偿效果很好。新的校正方法还具有计算量小,只需在原算法基础上增加两个采样点,以及受分次谐波影响很小等特点,具有较高的理论和实用价值。     

基于最小二乘原理的电力故障录波器通道校正方法

为了保证电力故障录波器的测量精度 ,提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法。根据录波器模拟量采样电路的构成 ,采用线性数学模型来描述模拟量通道的输入输出特性 ,在此基础上采用最小二乘准则获得最小二乘意义下的变比参数 ,同时说明了通道相移的计算方法。所提出的算法具有简单、实用、精度高等特点。在WDGL IV型电力故障录波器上的实验结果表明 ,这一通道校正方法对提高录波器的测量精度是十分有效的     

电网电容电流的最小二乘法辨识算法

介绍一种测量计算电网电容电流的新方法。该方法不同于传统测量方法,是在信号注入法的基础上,结合系统辨识理论,从PT二次侧进行采样,通过输入和输出间的数学模型,采用递推式最小二乘法进行辨识计算,最终计算出电网电容电流。辨识算法的程序开发选用DSP芯片,采用C语言编程,能够达到较高的辨识速度和精度要求。最后,运用Matlab对电压互感器PT回路的建模,在CCS2.20中仿真运行递推式最小二乘法算法程序,通过试验证实了这种方法的精确性和实时性。     

应用改进GENOCOPⅢ算法求解无功优化问题

本文将GENOC0PⅢ(Genetic algodthm for Numerical Optimization of Constrained Problems)算法应用于以网损最小化为优化目标的电力系统无功优化问题中.该算法是一种求解含非线性约束的数值优化问题的协进化遗传算法.算法保持两个不同的种群并且使用不可行个体修正法来搜索可行点.文章最后以IEEE14节点系统为优化对象进行了计算,证明了GENOCOPⅢ遗传算法具有良好的性能.     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是一种通过在整个解空间多渠道同时搜索以找到全局最优解的寻优方法，已经在许多复杂优化问题上被证明是一种相当有效的方法。为此，就遗传算法在电力系统无功优化中的应用进行了介绍，并提出了遗传算法在大规模电力系统无功优化计算中的改进措施。     

消除非周期分量影响的改进傅里叶算法

傅里叶算法不仅具有滤除整数次谐波的能力,也具有很强的抑制非整数次谐波的能力,在电力系统信号分析中得到了广泛使用,但是传统傅里叶算法会受非周期分量的影响而产生较大的计算误差.在定量分析非周期分量可能造成的计算误差基础上,提出了一种改进傅里叶算法.先通过对两个不同工频周期下的采样值进行积分,计算出非周期分量参数,再从传统傅...     

采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度

为了增强含风电电力系统的安全性和稳定性,提出一种计及运行风险及备用成本的含风电电力系统环境经济调度新模型。在目标函数中加入了系统运行风险指标和正、负旋转备用成本;增加了系统可靠性约束条件,确保了较低的系统运行风险,并同时获取正、负旋转备用量。采用一种新型高效的场景生成技术来描述风电功率的随机性。基于花授粉算法及差分进化算法提出一种具有时变模糊选择机制的多目标优化算法。将所提模型及求解方法在具有一个并网风电场的4机组系统中进行仿真。分析了各参数变化对系统运行的影响,并与其他两种启发式智能算法进行比较,验证了所提模型及算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法与蚁群算法的电网规划

针对遗传算法求解到一定范围容易产生大量冗余迭代、求解精度低.蚁群算法初期信息素匮乏、求解速度慢的缺陷,在电网规划算法中,将遗传算法与蚁群算法融合,在网架规划初期采用遗传算法求解出最优解,通过最优解生成蚁群算法的初期信息素,确定吸引强度的初始值,建立强度更新的模型,从而得到满足电网规划的最优方案.最后通过18节点的算例证明,融合算法在收敛性与寻优性上均得到提高.     

辛几何算法在电力系统暂态稳定性分析中的应用

将辛几何算法引入电力系统暂态稳定性数值计算.以一个简单的电力系统为例,通过数值实验将新方法与电力系统分析中常用的隐式梯形积分法及传统的Runge-Kutta方法进行了对比分析.初步的数值实验结果表明,辛几何算法与传统算法相比,在计算精度和数值稳定性方面具有较为明显的优势,因而更适合于电力系统暂态稳定性及相似问题的数值计算.     

无功优化遗传算法中的潮流算法改进研究

分析了潮流计算的数学模型 ,介绍了快速解耦法求解潮流 ,提出了一些改进措施 ,借以避免每次潮流计算都要反复形成第一因子表的缺点 ,采取收敛精度可变的手段 ,可使无功优化计算时间下降 65 %左右     

多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用

针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解.该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题.以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中.