FACTS的PCH模型与自适应L增益控制（一）理论篇

采用预置反馈方法，将电力系统中存在的一类仿射非线性系统转换为标准的哈密顿系统，从而导出了单机无穷大电力系统下SVC的PCH（端口受控哈密顿）模型。针对系统的外界干扰和参数不确定性问题，设计了相应的自适应L₂增益控制规律。文中直接采用哈密顿函数作为存储函数，不仅保证了数学上的严密性，且具有明确的物理意义。仿真结果表明SVC采用自适应L₂控制规律，不但可以确保系统渐近稳定，而且可以有效抑制干扰，对系统的工况具有自适应性。     

数学形态学在电力系统中的应用综述

数学形态学是一种非线性信号处理和分析工具,对电力系统信号的特征提取完全在时域中进行,且幅值不偏移和相位不衰减,很多性质优于小波分析理论,其发展正在受到越来越多关注,但是系统的总结该技术的应用及研究并不多见.文中阐述了数学形态学的基本理论,并介绍了电力系统常用的一些形态学方法,在将形态学与小波分析进行比较后,综述了数学形态学在电力系统中的应用,如暂态信号谐波分析、奇异点检测与消噪、电能质量检测、故障诊断、继电保护与故障测距,分析了其与电力系统中其他理论或方法如小波变换、分形理论、神经网络等的结合.结论提出了若干需要解决的问题,并展望了其在电力系统中的应用前景.     

基于模糊神经网络的故障类型识别

提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别。该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确。     

FACTS的PCH模型与自适应L2增益控制(二)应用篇

采用预置反馈方法,首先推导了TCSC与STATCOM的PCH（端口受控哈密顿）模型,接着基于受控哈密顿（Hamiltonian)系统理论,采用自适应L2增益控制设计方法分别设计了单机电力系统中相应的自适应L2增益控制器。仿真结果表明,通过与传统PID控制器以及不同的干扰抑制比相比较,所设计的控制器具有较强的鲁棒性。     

同塔双回不换位线路电压不平衡度研究

在线路走廊特别紧张的地区,部分线路可能没有条件采用完全换位,而同塔多回输电线路中采用不换位架设将导致电力系统三相参数不对称。针对这个问题,以某地区一条750 kV同塔双回线路为例,对该线路不平衡度计算进行了理论推导,并应用PSCAD/EMTDC软件从杆塔类型、相序排列方式、回间距离、线路长度几个方面对线路不平衡度进行了仿真分析。仿真结果表明,输电线路较短时采用同塔同窗逆相序方式架设并适当调整回间距离,能将电压不平衡度控制在一定范围内。输电线路过长时则需采取换位措施,避免对系统造成不良影响。     

基于SVM-MOPSO混合智能算法的配电网分布式电源规划

针对分布式电源(Distributed Generation,DG)并网给电力系统带来的随机扰动,综合考虑配电网运行效益,计及风光时序特性,以经济性、电能质量及环保性为目标,搭建了机会约束规划模型。采用混合智能算法求解,即基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法模拟优化变量到目标函数以及约束条件映射的不确定性函数,运用多目标粒子群算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)求解模型,得出Pareto非劣决策集并给出典型解及理想解。算例结果表明,该规划方法考虑到DG的随机性特征、时序特性和并网概率分布,能提高算法执行效率,证明了所提方法的合理性和有效性,且Pareto前沿的引入,给决策者充分选择空间,更具有工程性。     

基于引力搜索算法的含分布式电源配电网重构

分布式电源接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和缺供电量为目标,以可调度DG的有功输出和开关状态为优化变量,建立多目标协调优化的配电网络重构的数学模型。将引力搜索算法、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。通过对IEEE33节点测试系统的仿真结果,表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化,并且在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。     

改进教与学方法在电力系统无功优化中的应用研究

以多负荷水平的全年能量损失最小为目标函数,提出一种改进教与学优化方法求解电力系统无功优化问题。教与学方法是一种新颖的无控制参数的群智能算法,包括教阶段和学阶段。为了克服局部收敛,改进教与学方法在此基础上提出一种基于自适应小波变异策略的改进阶段改善算法的性能并在IEEE-30节点系统进行仿真。结果与其他算法进行比较,验证了该算法的优越性。表明该方法是大规模电力系统可推广使用的有效方法。     

基于人工蜂群算法的多目标最优潮流问题的研究

以污染气体排放量、网损最小为目标,建立多目标电力系统最优潮流数学模型,并提出一种基于人工蜂群的多目标算法对其进行求解。该算法利用外部存档技术来保存进化过程中已经找到的Pareto最优解,并在每次迭代后更新。最后根据模糊集理论从Pareto最优解集中选取最优折衷解,为决策者提供科学的决策依据。通过IEEE-30节点系统及IEEE-57节点系统的仿真,验证了该算法在求解大规模电力系统多目标问题上的有效性,相比其他多目标算法能有效避免局部收敛。     

一种新型MAS的配电网保护和控制方案

基于MAS技术设计了一个新的配电网保护和控制方案,结合现代IT技术和自动化设备,可以有效地进行配电网的故障探测,隔离和重组.设计了智能代理的行为规则,定义了代理的预备知识,描述了代理的运行状态和重组算法,论述了代理通信行为.通过一个案例仿真,结果表明其具有异步协同工作的能力,也验证了所提出代理方案的有效性和合理性.