基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识

为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整困难的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于静态负荷模型参数辨识的工程实例并与其他算法对比的结果表明,改进DE算法的全局搜索能力强,搜索精度高。     

交直流混合输电系统的无功优化

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.     

基于C-PSO的水火电混合电力系统电源规划

提出了一种粒子群算法与遗传算法结合的组合粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统电源规划问题。该结合算法引入的遗传算法成功地提高了基本粒子群算法的全局搜索能力,同时也比基本遗传算法的收敛速度更快。算例结果表明:对于短期规划,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,对于大型电力系统的中长期电源规划问题也可得到较好解。     

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000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。     

SA-PSO在水火电混合电力系统电源规划中的应用

电源规划是电力系统电源布局的战略决策,在电力系统规划中处于十分重要的地位。其核心问题是要确定在规划期内随着负荷的增长,系统应在何时、何地、建什么类型、多大容量的电厂。由于其本身的的复杂性,用传统的优化方法求解需采取简化措施,寻求一个满足各种约束条件和可靠性指标及环保要求的最优电源建设方案,以满足系统负荷发展的需要。为此,提出一种粒子群算法与模拟退火算法结合的模拟退火粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统(包含核电)电源规划问题。该组合算法在粒子群算法中引入了模拟退火算法成功的提高了基本粒子群算法的全局搜索能力。算例结果表明:该算法能可靠、快速的收敛到全局最优解,特别适合于大型电力系统的中长期电源规划。     

基于最小最大概率回归方法的中长期电价预测模型

中长期电价的预测无论是对于市场监管政策的制定,还是对于大用户和发电商的投资规划,都具有极其重要的意义。影响中长期电价的因素比较复杂,历史电价数据分布混乱增加了一般回归电价预测建模的难度。提出了一种基于最小最大概率回归方法的电力市场中期电价预测的新模型。在分析最小最大概率机(MPM)及其用于回归原理的基础上,使用最小最大概率回归(MPMR)方法对不同的训练样本集进行训练,并计算出预测期的预测值,取得了比较好的预测结果。训练样本的分割使中期电价预测模型更加准确。美国加州现货电能量市场的实例数据验证了所建模型及方法的有效性。     

基于混沌优化算法的电力系统无功优化

混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点 ,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化。应用该算法对IEEE6、1 4、30节点系统进行了无功优化计算 ,结果表明该算法是正确可行的     

基于混沌优化算法的电力系统无功优化

混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度.本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化.应用该算法对IEEE6、14、30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该算法是正确可行的.     

PGA在电力系统电源规划中的应用

目前,遗传算法作为一种基于人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用.然而其遗传操作繁杂、计算量庞大、早熟收敛等问题使其应用受到局限.本文提出一种自然分段式编码成功地将单亲遗传算法PGA引入电源规划中,通过使用该方法可以大大简化电源规划的计算量、避免早熟收敛、提高计算效率.算例结果表明:该算法可以成功解决包含各种类型电源的规划问题,并且还有广阔的发展空间.     

考虑谐波影响的配电网电容器优化投切研究

提出了考虑谐波因素并计及投切代价的配电网电容器优化投切模型,考虑节点电压畸变率的约束条件可使优化方案在避免谐波放大前提下降低网损.在模型的目标函数中计及补偿电容器的投切代价使动态优化问题对时间解耦,使优化既能具备常规静态优化计算简单的优点,又能有效避免电容器的频繁投切.对此模型提出了基于改进微粒群算法的求解方法.算例分析表明,该模型具有实用性、最优性和实时性.