电力系统分布式计算机网络及并行算法

这是一篇综述性文章，文章首先概述了计算机网络的发展及其标准化的层次模型，接着指出 分布式计算机网络在电力系统分层控制和计算方面的使用前景。在举例说明并行算法概念的 基础上，肯定了开展并行算法的研究对分布式计算机网络使用的重要意义。文章最后提到了 上述方面的研究和实践中有特解决的几个问题。     

电力系统在线电压控制

本文提出了一种用于电力系统安全监视和安全分析的电压在线集中控制的方法。这种方法根据P-Q分解法的基本原理,首先计算电压灵敏度矩阵,然后取控制变量增量平方和为目标函数,在一系列约束条件下求使其为最小的控制变量增量。 由于电压灵敏度矩阵在这里是一常数阵,故这种方法计算速度快,适合在线应用。 文章例举了上述方法对一个5节点系统和IEEE14节点系统的计算结果。     

PDP-11计算机电力系统应用程序开发研究

本文叙述了在PDP-11微型计算机上从事电力系统应用程序开发研究的几点体会，扼要地介绍 了已开发的几个应用程序的基本功能和特点。     

一种饱和电力系统稳定器控制效果的判断方法

针对饱和线性系统，借助二次型Lyapunov函数，估计稳定域的一个严格子集。同时为了减少保守性，利用矩阵的Schur补性质，将如何选取该二次型Lyapunov函数的问题转化为标准的LMI凸优化问题。将该方法应用于电力系统，提出一种判断饱和PSS控制是否有效的方法。其主要思路是估计出饱和系统的稳定域，通过分析预想扰动的状态量是否位于估计的稳定域内，从而为判断此饱和PSS控制是否能有效镇定预想的扰动提供判据，利用算例验证了方法的有效性。     

约束优化问题的免疫混沌算法

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点，提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发，采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞，并将其作为全局近似最优解，然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查，从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理，即对新产生的候选解进行审查，保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试，与以往方法相比获得了更优的结果，表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法.     

粗糙集理论及其在短期电力负荷预测中的应用

影响负荷预测精度的因素众多,为了找到负荷值与各种外在因素之间的关系,利用粗糙集理论对各条件属性进行属性约简分析,在属性约简算法中采用遗传算法进行寻优计算,找到与负荷直接相关的因素,然后将它作为模糊神经网络的输入矢量进行负荷预测.经仿真分析证明预测精度和速度都得到改善.     

基于串联制动电阻的恒速风电机组故障穿越改善措施

介绍了利用串联制动电阻(SDBR)在故障过程中吸收恒速风电机组的过剩有功功率,并提升机端电压以提高恒速风电机组故障穿越能力的措施,针对典型风电场分别做了准静态分析和暂态仿真.结果表明,串联制动电阻能有效地提高恒速风电机组的故障穿越能力,且具有经济、可靠、易于维护等优点.     

电力系统断路器遮断容量实时校核

介绍了基于EMS的短路电流实时计算与分析,叙述了几种典型接线方式下,流经断路器的最大短路电流的求取原则,并说明了断路器遮断容量校核的方法和标准。     

变速恒频双馈电机风电场电压控制策略

提出了一种基于变速恒频双馈电机的风电场电压控制策略,该策略以风电场出口升压变压器高压侧电压为控制目标。介绍了该控制策略的总体结构,阐述了风电场高压侧电压控制的原理,并考虑风电场无功功率极限,研究了无功功率控制、分配和故障情况下紧急电压控制方案。针对风速扰动和电压骤降2种情况进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制方案与功率因数控制和传统的电压控制策略相比可以明显地提升风电场电压水平,且无需高压侧信号、经济有效。     

离群数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用

离群数据挖掘是数据挖掘的一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法,但它在电力系统中还未得到广泛的应用.文中通过对现有的主要离群数据挖掘算法的简要对比说明,针对电力系统的基本特征提出应用信息熵原则的电力负荷离群数据挖掘改进算法,然后应用Kohonen网提取相关负荷的特征曲线,并将其用于不良数据的校正,通过对电力负荷的仿真分析表明了该算法的有效性.