基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略研究

随着电网规模的扩大,大停电引发的后果愈发严重,黑启动是重启瘫痪电网的有效措施,网架重构是黑启动过程的重要环节。为提高大停电后电力系统的黑启动效率,充分利用分布式黑启动电源在网架恢复过程中的优势,本文提出了基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略。首先,借助图论中的Kruskal算法,以节点和支路权重为导向对待恢复网架进行图抽象,并以网架恢复时间最短为主要目标,构建黑启动网架重构优化模型。然后,在排挤和预选择的双机制作用下,采用改进小生境遗传算法对该模型进行求解,在此基础上融入串并行配合的恢复策略实现小生境协同互联。由上述求解过程,达到对网架重构过程的优化调节。最后,通过与改进前方法的对比,用恢复时间、电压偏移量和有功损耗的指标对IEEE39仿真结果进行评价,结果表明所提方法能有效提高网架重构速度,保证协同互联的稳定。同时,借助江苏省镇江市局部电网数据,证实了所建模型的有效性和可行性。     

基于量子遗传和核模糊聚类的低压台区户变关系识别

户变关系对于营配融合、线损分析等业务的开展具有重要作用。为了得到准确的户变关系,提出一种基于量子遗传和模糊聚类的户变关系识别方法,该方法根据不同台区电能表的电压过零偏移特征不同,采用核模糊C均值聚类对电能表电压的过零偏移进行分类,通过与变压器端的过零偏移比较,实现户变关系识别。主要创新点为:采用量子遗传算法对模糊C均值聚类的聚类中心和核参数进行优化,提高聚类精度和效率;提出一种基于类间距离和类内距离的适应度函数构造方法;引入小生境协同进化策略、动态调整策略、Hadamard门变异策略,提高算法寻优能力。通过对Benchmark函数和UCI数据集特征的仿真测试,验证了所提出方法比标准核模糊C均值聚类具有更高的聚类精度和运算效率。采用文中方法对实际的台区变压器和电能表数据进行归属识别,结果表明,所提出方法得到的结果与真实户变关系一致,具有较好的应用效果。     

城市暴雨强度公式拟合方法研究

为了寻求精度更高的暴雨强度公式,提出嵌入共轭梯度的自适应小生境遗传优化算法,该算法基于绝对均方差最小准则和相对均方差最小准则构建暴雨强度公式参数优化模型.通过标准遗传算法中引入小生境技术提高了种群多样性,同时与共轭梯度算法相结合增强了算法的局部搜索能力,使得遗传算法全局搜索能力强和共轭梯度法局部搜索能力强这2个优势有效结合,并应用于暴雨强度公式参数的优化计算.以北京、广州和郑州的降雨资料为基础进行暴雨强度公式优化研究,并将本文算法与传统方法和标准遗传算法进行比较.结果表明：运用本文算法对暴雨强度公式参数进行优化时,优化结果较好且能满足规范要求.与传统方法和标准遗传算法相比,优化结果具有更高的精度,为暴雨强度公式的推求提供参考依据.

     

电动公交车光储充电站的分层分级充电优化控制策略

为实现电动公交车光储充电站对光伏能源的充分利用,降低大规模电动公交车充电对配电网系统运行带来的负面影响,提出了电动公交车光储充电站的分层分级充电优化策略。首先,从光储充电站的系统结构、电动公交车的运营特性和充电站的电能补充模式三个方面分析电动公交车的充电场景;然后,基于上述电动公交车的充电场景制定光储充电站分层分级充电控制策略;最后,以购电成本最低和光伏利用率最高为目标建立多目标优化模型,并通过小生境粒子群算法进行求解,验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种改进的遗传算法在系统参数辨识中的应用

文章分析了传统遗传算法存在的缺陷,以及它们产生的原因,提出了解决这些缺陷的方法.该文通过合理选择编码方式,改进初始种群选择策略、复制、交叉和变异策略得到一种综合的改进遗传算法,并将其应用于模型参数辨识.实验证明用基于排序法的新的选择算子和多个交叉、变异概率,能有效维持种群的多样性,克服算法早熟现象.在对下一代个体的选择中用到精英保留策略和模拟小生境方法,有效加快了收敛速度.同时在系统辨识的过程中,本文结合先验知识,对模型阶次的辨识进行指导,从而大大的提高了搜索速度.     

基于最小欧式距离(1+1)小生境遗传算法的无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了利用最小欧氏距离下(1+1)竞争小生境遗传算法,克服了小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善了遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过对IEEE30节点测试系统进行无功优化计算,验证了该算法全局搜索能力强、效率高。     

考虑DG接入与设备运行成本的配电网无功优化

以配电网综合运行成本最小为目标并考虑DG接入,提出了一种改进的配电网无功动态优化算法。分析了主要运行设备对配电网综合运行成本的作用机理并建立了以配电网运行综合成本最小的配电网无功优化数学模型;通过在迭代过程中依据电压偏差对DG注入无功量进行实时修正建立了改进的配电网前推回代潮流算法;建立了可兼顾处理状态量和离散量的混合粒子群算法并引入小生境操作以加速配电网无功优化过程;设计并研制了对应的配电网无功优化系统,并以此为平台进行了算例研究。算例结果表明,所提出的配电网无功优化算法能够进一步提高配电网运行的经济性,且对应的优化方案具有更强的可操作性。     

遗传模拟退火和小生境遗传算法在水库优化调度中的比较

根据溪洛渡水库的具体情况,建立了以发电量最大为目标的水库优化调度非线性数学模型,并利用遗传模拟退火算法（GSA）和小生境遗传算法（NGA）分别求解模型。结果表明,GSA和NGA的收敛速度和计算结果都明显优于基本遗传算法;且两者相比,GSA的收敛性更强,但计算时间较长。而在求解水库长系列优化调度问题时,各遗传算法占用机时太多,且收敛能力较差。     

喀斯特区植物叶片研究

本研究选择了贵州荔波茂兰喀斯特原始森林生态系统作为对象,通过选择几种具有代表性的植物种,对其叶片δ1 3C值进行研究探讨:1)喀斯特地区不同植物种叶片δ1 3C值的季节变化;2)不同生境植物叶片δ1 3C值的变化。从这两个方向上探讨植物的水分利用效率,研究影响其变化的主要环境因子。