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。     

基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis-tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虛拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob-jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。     

含分布式电源配电网供电适应性分析

针对含有单个或多个主电源并在负荷侧有大量分布式电源接入的双端供电配电系统结构特征和运行方式,提出含分布式电源和主电源的双端供电配电系统潮流计算的方法。在潮流计算的基础上,考虑并联电容器和负荷侧变压器运行方式的影响,从主电源和负荷侧分布式电源联合供电两种运行方式对含分布式电源和多主电源配电网供电适应性进行了分析。结合某区域配电系统的实际情况进行实例计算。     

基于强化学习布谷鸟搜索算法的应急无人机路径规划

无人机可以在灾后救援中分析灾情,搜寻人员,提高救援的效率。为保证无人机在受灾区域的飞行安全,建立了较为全面的路径模型并提出了高效的求解算法：考虑路径长度、风险成本、高度成本和平滑程度四个指标,建立应急无人机路径规划模型;提出一种基于强化学习的布谷鸟搜索算法对模型求解。实验结果表明：提出的模型和算法能够更加有效地解决应急场景下的无人机路径规划问题,提升无人机在受灾区域飞行的安全性,为应急管理决策者规划出高质量的无人机救援路线。     

含分布式电源的配电网络重构

配电网络重构是一个复杂、非线性的组合优化问题。在考虑分布式电源的情况下,以网络损耗最小和电压节点偏差最小为优化目标,建立了一个多目标的配电网络重构数学模型。针对二进制粒子群优化(Binary particle swarm optimization,BPSO)算法容易陷入局部极值点、发生早熟等缺点,提出混沌二进制粒子群混合优化算法(CBPSO),引入混沌理论(Choas theory)对二进制粒子群优化算法的惯性权重进行调整。IEEE33 节点测试系统的算例表明,该算法较BPSO 算法具有较强的全局收敛性能,能够有效地解决计及 DG 出力的配网络重构优化问题,提高了电能质量和系统运行的经济性。     

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。     

含多种分布式电源的微电网经济调度

针对含多种分布式电源的微电网经济调度问题,以微电网各机组的出力和蓄电池、电动汽车的电量为约束条件,考虑微电网中设备的投资费用、运行维护费用、燃料消耗费用和能量交易费用,以微电网在一个完整的调度周期的总运行费用最小为目标函数,建立微电网经济调度模型,采用粒子群优化算法对燃气轮机的每小时输出功率进行优化。仿真结果表明:该模型能有效降低微电网的运行成本,其粒子群优化算法与其他算法相比具有简单、易实现、精度高等优点。     

微电网中典型分布式电源建模及控制策略研究

为了实现对微电网的电压与功率的控制,针对微电源类型的差异性,通过对光伏及燃料电池等分布式电源建立数学模型并进行仿真分析,研究其对微电网的影响。提出了基于电压外环、电流内环和功率环等反馈控制器和改进的下垂控制方法的微电网分布式电源分层控制策略。利用 Matlab/simulink 仿真系统,通过在并网和孤岛两种模式中微电网的运行特性及各分布式电源在不同工作环境下微电网的功率、频率和电压曲线的变化规律的分析,验证了分层控制策略的有效性。结果表明:分层控制策略能够使各分布式电源之间较好地协调,满足微电网对其运行稳定性和电能质量的要求。     

含多种分布式电源的微电网分层控制策略

随着分布式电源接入微电网数量的增加,微电网系统的稳定性受到了很大的影响;微电源的运行特性及控制方法、微电源的接人点和容量、微电网运行方式和控制方法、电力电子装置、储能设备和负荷特性等都会影响到电能质量。为了改善微电网的电能质量,提出了包括上层中心控制器及下层分布式电源信息交互的微电网分层控制策略。微电网中的分布式电源控制由下垂控制、功率控制、电压和电流控制组成。通过Matlab/simulink仿真,对微电网运行中各分布式电源的功率、电压和频率的变化规律进行了分析。仿真结果表明:分层控制策略能使各分布式电源之间较好地协调,满足了改善电能质量的要求。     

分布式电源对配电网静态电压稳定性的影响

为研究分布式电源(Distributed Generation,DG)的接入对配电网电压稳定性的影响,利用一种新的前推回代潮流算法分析配电网各节点的静态电压稳定裕度指标,并通过对 IEEE33 系统的计算,分析 PQ、PV 型 DG 以不同方式并网对配电网静态电压稳定性的影响。分析结果表明:利用本算法可实现配电系统负荷按相同比例增长,正确判断系统所能承受的负荷增长     

一种基于微分的改进电压跌落检测算法研究

电压检测算法是动态电压恢复器(Dynamic Voltage Regulator,DVR)关键技术之一,但其响应能力和补偿精度无法同时兼顾的问题制约了 DVR 的发展与应用。为了达到改善该问题对 DVR 的影响的目的,通过深入分析基于瞬时无功理论的 dq0 检测法和单相瞬时电压的 dq0检测法,并引入了微分提取直流分量法,得到一种基于微分的改进电压跌落检测算法。Matlab 仿真结果表明:此算法不仅能够提高响应速度,还大大改善了检测的精度。     

基于改进模糊聚类法和CPSO.-ISSVM的母线负荷预测

针对大型冶金企业专用母线负荷种类多、分布不均、规律性弱等特点,利用自组织特征映射神经网络(self-organizing feature map, SOM)对模糊聚类法进行改进,以选择待预测日的相似日,通过db4小波对相似日负荷数据进行分解、去噪和重构处理后作为后期预测模型的训练样本;采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)对最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)算法的惩罚参数和核函数覆盖宽度进行优化,构造了基于CPSO和LSSVM的母线负荷预测模型。仿真结果表明:该负荷预测模型,将预测结果的相对误差降低到1.998%,预测精度达到了97%,提高了专用母线负荷预测准确性。     

基于同调分群的解列配置和措施配合研究

针对常规解列装置的配合存在误动和拒动的问题,以东北电网2013年500 kV线路相间短路故障为研究对象,根据 DBSCAN 算法原理,提出了基于同调分群的解列配置及配合方法。结果表明:相对于常规解列方法,基于同调分群配置的解列及配合方法可有效避免电网中布置多套解列装置后,各装置相互间出现的异常动作。     

种适用于分布式电源管理的新型智能开关

分布式电源改变了配电网的运行模式,对配电网的运行管理提出了新的挑战和要求。针对这种情况,运用一、二次融合的设计理念,提出了一种适用于分布式电源管理的新型智能开关设计,应用结果表明:该智能开关采用电子式互感器采集全部运行数据,具备三段式过流方向保护、零序方向保护、电能量计量等功能,可以很好地解决分布式电源管理及多电源线路的故障判断与故障隔离等问题。