计及分布式电源的配电网双层优化重构

针对传统的含分布式电源(DG)配电网重构方法中存在DG安装位置、容量与重构无法兼顾的问题,提出一种计及DG的配电网双层优化重构策略;建立配电网重构的双层优化模型,其中上层优化模型以电压稳定性指标和DG并入配电网产生的网损变化量为优化目标,确定DG初始安装位置和容量,并将其作为下层优化模型的初始条件;在上层优化模型的基础上,以网损减小率最大和负荷均衡度变化量最大为目标函数对下层优化模型进行优化,确定重构后的拓扑结构;通过改进和声搜索算法对上、下层模型不断迭代实现双层优化;基于配电网重构与DG安装位置和容量存在相互制约的关系,采用6种优化场景对双层优化策略进行评估,以含DG的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析。结果表明,所提方法能使配电网重构和DG容量和位置均达到最优,有效减小配电网的网损,改善节点电压水平,提升DG的并网能力。     

考虑重构和分布式电源无功特性的主动配电网多目标日前调度

主动配电网的优化调度方案是配电网经济运行的核心,本文提出一种考虑配电网拓扑重构和分布式电源无功特性的主动配电网日前调度方案,建立配电网经济运行成本最小和系统网络损耗最小的多目标优化模型.该方案在资源优化配置时,考虑拓扑结构的改变对资源调度结果的影响,并且充分利用分布式电源的无功特性,尤其是常被忽视的风机和光伏的无功支持能力.通过该优化调度方案可确定配电网一天内各时段分布式电源的最优有功和无功出力、可中断负荷的参与量以及对应的各时段最优拓扑结构.该优化模型为非线性优化问题,采用万有引力搜索算法进行求解,最后通过修改的PG&E－69节点系统进行仿真验证.     

考虑线损电量优化分布的配电网线路最优组合模型

为了解决高耗能、低功率因数等负荷情况下传统降损措施难以满足线损率要求的问题,实现基于网络的线损管理方法,提出了一种配电网线路最优组合模型。阐述了线损电量优化分布方法在线损管理工作中的应用场景及解决的问题,并根据场景及应用需求,构建了线路最优组合模型。针对核心模块提出线路最优组合算法,以组合后线损率满足考核要求的线路数量最大化为目标,以线损率考核标准为约束条件,利用建模工具进行求解。算例结果表明:该模型能够有效确定配电网高损负荷的转移方向,为后续的网络重构、网络规划等工作提供可靠的依据。     

计及电缆温度约束的配电网重构研究

为克服传统配电网重构模型中将电缆载流量作为线路容量约束条件的不足,该文在电缆暂态热路模型基础上,分别以网损最小和维持供电的负荷量最大为目标,提出了计及电缆温度约束的配电网重构模型。该模型将线路容量约束改进为电缆运行温度约束,利用电缆温度裕量及其温升惯性过程充分挖掘线路供电能力,从而优化了配网重构决策,保证了配电网的节能与安全运行。     

基于最优潮流的配电网络重构

本论述在最优潮流的基础上考虑了配电网络重构问题,建立一个综合考虑最优潮流和配电网重构的优化模型。配电系统必须保证对辐射状配电网负荷的正常供电,因此除了考虑经典最优潮流的约束外,本论述在数学模型中加入简易可行的配电网的辐射状约束,并进行分析和算例验证。配电网络重构是一个含有0-1变量的混合整数非线性规划问题,本论述用分支定界方法,采用GAMS平台的SBB求解器,对此模型进行求解。通过对IEEE-33节点算例和美国PGE-69节点的测试系统仿真,结果表明此模型可以有效的降低系统有功网损,提高了系统的供点电压质量,保证配电系统的安全经济运行。     

基于配电网经济运行的馈线无功优化补偿

从配电网经济运行的角度 ,提出建立以降损效果最大为目标函数的模型 ,并将其分为单点补偿和多点补偿两种方式进行优化 ,确定配电网馈线电容器最佳安装位置和最佳补偿容量 .算例表明 ,对于 10kV带分支的长配电线路 ,经杆上无功优化补偿后 ,配电网的网损将进一步降低 ,经济效益可观 ,可推广采用 .     

基于最优化原理和分层模型的配电网负荷均衡

配电网负荷均衡是降低配电网线损、优化配电网运行的一个目标，随着配电网顶点数量的增加，可能的负荷组合数量急剧增加，基于传统电网模型的优化方法难以实现负荷最优组织，笔者分析了配电网负荷均衡的特点，并将该特点与最优化原理相结合，采用分层的拓扑模型为手段，提出了配电网各源点的负荷最优均衡的原理及原理的实现算法，从而将最优问题转为多阶段决策问题，并实现了配电网的负荷最优均衡。     

确定分级的区间直觉模糊多属性群决策方法

提出一种解决具有确定分级信息的、区间直觉模糊表达多属性群决策的粒计算优化模型,该模型以优势粒结构度量分析专家评价数据的一致度,从而确定专家权重,建立一致最优模型确定属性权重,从而很好地将决策评价数据与专家确定分级信息结合起来,实现了基于"数据驱动"的客观权重计算与专家主观偏好的有机统一.最后运用一个人才选拔实例说明了模型的有效性与合理性.     

一种融合分布估计的离散粒子群优化算法的配电网重构

将基于分布估计的离散粒子群优化算法运用于配电网重构,以降低网损为目标函数,对于新的种群,随机从概率模型和至今全局最优信息项中获取解信息。仿真实验结果表明提出的关于配电网重构的新算法优于其他几种优化算法。     

配电网重构方案Hopfield神经网络算法研究

针对配电网辐射状运行的特点,提出了以Hopfield神经网络为基础,以降低网损为目标函数的配电网重构方案算法:首先利用Hopfield神经网络来确定各个节点的入度,然后根据节点入度确定线路是否投入运行,并由此确定各联络开关的状态,最终确定配电网重构方案.给出了神经网络能量函数和求解方法,能量函数同时考虑到了辐射状运行、网损最低和某些线路可能无联络开关的问题.通过对IEEE一三电源电网进行计算,所得结果和遗传算法基本一致,而Hopfield神经网络通过解微分方程组确定最优解的计算时间相对较少.     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。     

Comparative Study of Emergency Logistics Path Planning

As natural disasters attract extensive attention worldwide,it is significant for governments and researchers to determine how to deliver emergency supplies after natural disasters.Considering the disaster victims' urgent needs for supplies after the disaster,based on the previous research,the path planning model from the shortest path and the optimal time was created in this paper.As in the actual road the outbreak of emergencies might cause some secondary disasters,including landslides triggered by heavy rain,paralysis of traffic together with a large crowd caused by earthquakes,the theory and method of the complex network to explore the topological structure characteristics of the whole network in the affected area were applied.Then,combining with the actual situation of the road network,the reliability analysis of the points,edges as well as topological structures were presented and a mathematical model based on reliability was proposed.Finally,two kinds of emergency logistics path planning models were compared and analyzed by some examples.The results showed that the relationship between time optimality and reliability was relevant.Emergency logistics path planning should not only consider the optimal transportation time of emergency logistics,but also pay attention to the reliability of transportation from a global perspective.     

基于遗传算法的人工神经网络优化设计

提出遗传算法新的编码方案，用于全局优化神经网络拓扑结构和权值参数，解决了神经网络拓扑结构的难确定性和权值训练的长时性问题，并且在遗传操作中采用自适应代沟的替代策略，改善其求解效率，获得了良好的优化结果。通过仿真实验显示了该算法的快速性和有效性。     

计及需求响应的主动配电网日前优化调度

主动配电网通过主动调度可调度资源达到配网的经济、安全、可靠、高效的运行;随着分布式电源在主动配网中渗透率越来越高,将需求侧资源纳入主动配网的调度中可以提高主动配电网消纳分布式电源的能力以及增加系统的经济性、安全性。由于用户负荷不止受电价影响,需求响应后的负荷存在不确定性,同时风光的出力也存在随机性的特点,在计及了源荷不确定性下,建立了基于机会约束规划的主动配电网优化调度模型,通过嵌入蒙特卡罗的粒子群算法求解,算例分析结果表明了所提模型的有效性。     

基于图形相似度的分布式能源接入配电网差动保护方案

针对传统配电网其拓扑结构和故障特性由于分布式新能源的接入，发生了一定改变，对配电网的继电保护带来了新的挑战，提出一种依据线路两端电流波形相似度的自适应差动保护方案。该方案通过分析线路两端的电流波形特征，利用Hausdorff距离算法计算电流的相似度，在此基础上构建电流差动保护的制动系数，对故障区域进行自适应判别。在PSCAD/EMTDC软件中搭建基于分布式电源的配电网模型，对所提保护方案进行仿真验证，仿真结果表明该方案能准确判别故障区域，抗过渡电阻能力强，且不需要电压信息和增加额外保护装置，具有同时兼容低成本与高可靠性，抗同步误差能力强等优点。     

多时间尺度恢复策略融合的电力系统弹性优化

电力系统在遭受灾害冲击后快速恢复供电的能力对社会稳定与国家安全起着举足轻重的作用。本文融合快速紧急调度和慢速装备修复两个不同时间尺度恢复措施，提出了新能源电力系统的弹性优化方案。首先，考虑新能源出力的波动性，建立了在给定拓扑上新能源电力系统的优化调度模型。其次，为了解决灾后连接所有未被损坏设备构成的拓扑不一定是最优拓扑的问题，使用遗传算法对灾后电力系统进行拓扑重构。最后，考虑受损设备的顺序修复过程，使用贪婪算法计算每个设备修复序列，即每次优先选择修复能使系统供电效益增量最大的电力设备。仿真结果表明所提出的综合优化方法能有效提升新能源电力系统受灾后整个恢复过程的总体供电效益。     

恐怖组织网络的实证研究

文章利用复杂网路分析方法,结合数据挖掘相关理论,对包含1998—2004年间世界范围内发生的3 411起恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,提取相关信息整理后按照一定规则建立起恐怖组织网络,绘制其网络拓扑结构图并计算其复杂网络特征参数,得出其符合小世界网络特征的结论,网络的度分布符合无标度特征,标度指数γ≈2.7。     

面向MANETs按需路由协议的黑洞攻击解析改进模型

传统移动Ad Hoc网络(mobile Ad Hoc network,MANETs)黑洞攻击解析模型存在网络拓扑结构固定、网络传输性能预测精确度低的问题.针对使用按需路由协议的MANETs网络,提出一种基于随机拓扑近似技术的黑洞攻击解析改进模型(improved black hole attack analytical model,IBAAM).IBAAM协议使用随机模型代替传统解析模型使用的n元2立方体模型,并将网络结构扩展至随机拓扑结构,使用最短跳距离概率描述表示网络拓扑结构的随机拓扑信息,再使用K均值聚类法实现跳距离文件配置以求解任意拓扑结构下的攻击概率问题,从而在不利用任何实际拓扑先验信息条件下有效预测MANETs网络平均丢包数目.IBAAM实验结果表明,在多种不同固定Ad Hoc拓扑结构下,IBAAM的网络丢包预测精确度在仿真结果的95%置信区间内,能够有效预测网络传输性能.