微波击穿中压强对电子弛豫过程的影响

通过联立电子密度和电子能量随时间的演化方程构建全局模型,对不同压强下高功率微波(HPM)脉冲氩气击穿及电子弛豫过程进行了研究。计算了不同压强下的氩气击穿阈值,其与粒子模拟蒙特卡罗碰撞(PIC/MCC)法预测的结果符合得很好。通过引入复合率和扩散率的经验表达式,得到了不同压强下,弛豫过程中电子密度和电子能量随时间的变化。结果表明,氩气击穿发生后,电子密度先经历短暂的增长后逐渐下降,且压强越高,电子密度的最高值越低。在电子弛豫过程中,随着压强的增加,电子密度下降得更慢,而电子能量减小得越快。     

基于二阶锥规划的无功补偿器选址定容策略

针对动态无功补偿装置选址和定容策略存在求解速度慢、参数选择困难等问题，提出了基于混合整数二阶锥规划（mixed integer second order cone programming，MISOCP）的动态无功补偿器选址和定容策略。首先,以配电网优化周期内的有功功率损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数建立混合整数非线性规划（mixed integer nonlinear programming，MINLP）优化模型；其次,通过相角松弛和二阶锥松弛两步松弛法，将MINLP模型转化为MISOCP模型；然后,通过ε-松弛的方法将MISOCP模型转化为混合整数线性规划（mixed integer linear programming，MILP）模型，调用商业求解器求解；最后,在IEEE 33节点和IEEE 69节点的配电系统中进行测试，将模型求解时间、有功功率损耗量和节点电压偏差值作为评价指标，与运用求解器求解MISOCP模型、粒子群算法（PSO）和模拟退火粒子群算法（SA-PSO）求解MINLP模型的方法进行比较。结果表明,所提方法的模型求解时间和求解效果明显优于其他方法，验证了所提方法的可行性和有效性。所提出的多部松弛方法在保证得到最优解的同时简化了模型求解难度，缩短了模型求解时间，为配电系统的无功补偿提供了有效依据。     

含多微网的主动配电网双层分布式优化调度

随着配网中可再生能源渗透比例的不断提高，传统集中式调度面临潮流计算压力大、可再生能源消纳困难等问题，难以保证系统的运行品质。提出一种含多微网的主动配网分布式双层优化调度方法。上层建立以区域配网网损最小为目标的优化模型，运用二阶锥松弛方法以及同步型ADMM(alternating direction method of multipliers)算法求解各微网联络线调度指令；下层考虑碳捕获(carbon capture and storage, CCS)、电转气(power-to-gas, P2G)等能源耦合设备与柔性负荷协调调度，建立以提高经济性、降低弃风弃光、保证环保性等为目标的下层优化模型。基于实时数据库建立仿真验证平台，以IEEE33节点系统为例，验证了所提方法的有效性。     

电力巡检车载无人机协同作业优化

无人机以其安全、灵活和高效的特点已被广泛用于替代传统的人工巡检，但现有的车载无人机和保障车在电力巡检协同作业中面临重重困难，巡检成本较高且效率较低。针对车载无人机电力巡检的协同作业优化问题，构建基于时空网络的无人机与保障车时空路径协同优化模型；以拉格朗日松弛为主要框架，嵌入基于贪心规则的松弛解转换算法，提高模型求解的收敛速度和精度，经数值实验对比验证了该优化方法在求解较大规模问题时的有效性。此外，还通过敏感性分析实验研究无人机电池最大载荷对系统整体运行状态的影响。本研究为提升车载无人机电力巡检系统运行效率和降低管理成本提供科学的决策依据，为有效解决车载无人机电力巡检协同作业难题提供新方法。     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而, 对于大规模、高动态的卫星网络, 实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点, 本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题, 并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度, 该问题被近似地分解为两个独立的子问题, 包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题, 本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后, 针对第二个子问题, 考虑业务的优先级, 设计了一个低花费的路由算法。最后, 仿真结果验证了方法的可行性与有效性。