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尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。 相似文献
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电力系统机组启停优化问题的改进DPSO算法 总被引:13,自引:5,他引:13
该文从微粒群优化算法的原理和机组组合问题的特点出发,提出了一种适合机组启停优化问题求解的改进的离散二进制微粒群优化算法(DPSO):文中结合机组启停优化问题的特点,采用改进的DPSO算法对机组的开停机状态进行优化组合,利用随机的顺序投入法初始化原始种群,将无希望/重希望准则引入搜索过程,通过重新初始化机制与变异操作克服DPSO易于陷入局部最优的缺点,并保证机组的开停状态组合满足单机约束和系统约束。保证搜索在问题的可行域进行。对2个算例系统的仿真计算及与其它方法的比较表明,该算法在搜索精度和搜索速度方面均具有很大的优越性。此算法兼顾了收敛速度和收敛精度2个方面,具有很好的适应性。这种寻优的方式不仅为机组肩停优化问题带来了新的解决思路,对于求解更广泛的组合优化问题亦具有普遍的意义。 相似文献
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提出了交直流混合系统的无功优化模型,优化控制变量不仅包含传统的交流部分的发电机无功输出、补偿电容器容量、变压器分接头,而且还引入直流部分换流器的控制电压、控制电流、控制功率以及换流变压器变比。模型运用PSO算法进行优化求解。引用IEEE中9节点算例表明该模型是正确的,该算法是收敛、有效的。 相似文献
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提出了用相似性原理和BP神经网络来预测日前市场出清电价的新方法,该法尤其适用于只能获得有限原始数据的情况。运用相似性原理对人工神经网络的训练模型进行选择,使其有与预测日相似的负荷特征。用选择出的相似训练模式对选定的BP神经网络进行训练,通过BP神经网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阀值,实现对未来24 h市场出清电价的有效预测。对周末和节假日采用了峰值处理步骤后,此方法更加完整。最后以美国宾西法尼亚州、新泽西州和马里兰州公布的2002年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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随着中国电力现货市场建设进程不断加快,风电等新能源参与现货市场竞争已成为趋势,风储一体化电站作为未来风力发电站的一种发展形式,可以通过合理调控实现最大化收益。基于中国电力现货市场初期,双结算模式和偏差考核长期并存的结算规则,综合考量发电商在日前市场的投标收益以及在实时平衡市场的机会收益,建立了考虑储能寿命影响的风储一体化电站参与日前市场投标模型和实时平衡市场滚动自调度模型,以实现现货市场全出清尺度的决策优化。然后,采用随机-鲁棒相结合的建模方法描述日前、实时电价和风电出力的不确定性以优化决策效果。在此基础上,研究了储能寿命模型、鲁棒控制系数和发电预测能力对收益的影响,算例结果验证了所述模型与方法的有效性。 相似文献
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文章采用电力系统谐波潮流计算程序来分析变电站的电流放大问题。通过对电力系统谐波电流的计算,判断变电站并补支路在不同参数配置方案下是否发生谐波谐振,从而为合理的参数配置提供理论依据。对桂花和滴水井变电站进行的计算表明,该计算程序是正确和有效的 相似文献
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