基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

美国政府环境保护公众参与政策的经验及建议

美国联邦环境保护局于1981年制定了《美国环保局公众参与政策》。该文件历经修订并沿用至今,对帮助联邦环保局和州环保局正确应对公众参与政府环境管理起到了很好的指导作用。本文基于英文原件,介绍《美国环保局公众参与政策》的主要内容,分析并总结了该政策的特点,并参照该文件提出了关于我国政府有关部门研究制定《环境保护公众参与政策》的建议。     

环境治理中地方政府环保履职的完善与制度保障

地方政府既是我国环境治理中的环境规制者,又是经济发展的领导者和规划者。本文总结了地方政府在我国环境治理体系中角色定位的现状及问题,导致这些问题出现的主要原因有:地方政府发展观偏差导致对官员生态环境保护履职激励偏差;政府环境责任未落实导致惩罚威慑不足;行政权力运行缺乏约束与监督导致政府短视与权力滥用。因此,需要树立绿色发展理念和正确环保政绩观,完善地方政府及其官员作为环境质量责任者的激励制度;落实政府及其官员环境责任,完善其作为环境治理责任者的惩罚制度;规范行政权力运行,完善环保履职的第三方主体监督制度。     

架空输电线路温度和最大允许载流量计算

针对传统方法不能有效求解架空输电线路温度和允许载流量的不足,提出了一种基于有限元技术求解输电导线径向温度和最大允许载流量的方法。建立了输电导线温度场的数学模型和JL/LB1A-300/50型钢芯铝绞线输电导线有限元模型,并通过有限元ANSYS软件对该模型在不同环境条件下进行仿真计算,验证了输电导线存在径向温度差,以及径向温度分布受输电线路载流量、空气对流散热、光照强度以及风速等条件的共同影响。结果表明:该方法能够有效求得在不同气象环境条件下输电导线的径向温度值和最大允许载流量,有利于提高输电线路运行安全稳定性,实现输电线路动态增容,提高线路输电能力。     

基于改进布谷鸟算法的分布式电源优化配置

针对布谷鸟搜索算法在处理多目标优化问题上的不足,基于混沌映射、非支配排序等多目标优化策略,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索(improved muti-objective cuckoo search,IMOCS)算法,对分布式电源多目标优化配置问题进行求解。为增加初始种群的多样性,利用logistic混沌映射产生初始解;自适应改变搜索步长,以提高算法的寻优能力和收敛速度。仿真结果表明:IMOCS算法寻优能力强,收敛速度快,能够有效求解分布式电源的多目标优化配置问题。     

基于排列熵重构的EEMD-RVM短期光伏功率预测

针对光伏功率序列周期性非平稳特性,难以准确预测的问题,提出一种基于排列熵重构原则的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的短期光伏功率预测新方法。仿真结果表明:该方法不仅能够有效提高短期光伏功率预测的准确性,而且缩短了预测时间,提高了光伏功率预测效率,适用于光伏功率短期在线预测。     

基于改进纵横交叉算法的多目标无功优化

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题.提出了一种用于多目标的改进纵横交叉算法。该算法采用纵向和横向两个不同方向的搜索机制,摒弃基础纵横交叉算法的竞争算子。在纵向交叉后采用目标序列排序建立虚拟个体适应度,再对粒子虚拟适应度大小进行比较选择精英粒子,而横向交叉之后不进行粒子比较。与传统的NSGA-II相比,该算法能够使粒子在收敛的过程跳出局部最优,提高粒子多样性,同时提高效率。最后引进非支配选择和拥挤距离计算,产生Pareto前沿。通过和NSGA-II在IEEE 14节点系统、IEEE 57 节点系统多目标无功优化上仿真对比,结果验证了所提方法收敛精度更高,其Pareto前沿分布更加均匀,范围更加广泛,能够很好的解决电力系统多目标无功优化问题。