贪婪随机自适应搜索法在电网规划中的应用

基于贪婪随机自适应搜索法(GRASP)能有效地解决电网规划的组合优化问题,其每一次迭代包含构造和局域搜索两阶段.在构造阶段,以改进线路综合有效性指标为贪婪函数,采用比例法形成限制候选列表,并随机选择元素构成可行方案.根据线路的实际效用比剔除可行方案中的冗余线路,为局域搜索提供一个简练经济的初始网络,并采用1-1交换产生邻居集来拓展搜索空间寻找局优解.所有迭代中的最好方案作为电网规划问题的最优解.对于网络规模增大所引起的“维数灾”,提出5种邻居删减技术来提高算法的解算速度.算例分析证明了该方法的可行性、有效性.     

考虑出力调整和柔性约束的电网规划方法

在柔性约束规划概念的基础上，加入发电出力调整部分，分别对同步和异步规划这两种可能解决的方法进行建模、求解，并与传统的规划方法分别进行了比较．在证明其经济性、可行性的同时，分别讨论了它们的优缺点．     

基于盲数BM模型的电网灵活规划方法

介绍了盲数BM模型及其特点，采用了盲数描述电网规划中各种不确定性信息，提出了基于盲数BM模型的电网规划模型，并利用成本效益分析方法求得具有最佳经济性和可靠性的电网灵活规划方案，算例分析表明，基于盲数BM模型描述和处理不确定性信息获得的电网灵活规划方案具有更好的灵活性、适应性。     

考虑负荷动态的低电压切负荷

在分析低电压切负荷机理的基础上，提出了一种新的低电压切负荷控制算法，通过考虑负荷的动态特性，能快速地算出负荷的切除量，将系统稳定在指定的电压上，当电压失稳时，能有效地得出使系统电压保持稳定的负荷切除量，同时分析了负荷的切除量，切除时间同动态负荷参数的关系，及切除时间对控制效果的影响。     

多目标电网规划的一般最优化模型

针对现有电网规划中难以很好综合考虑经济性和可靠性的问题，在对电网规划进行数学描述的基础上，以供应方开发成本最小和需求方缺电成本最小为目标函数，提出了多目标电网规划的一般最优化模型，并直接在算法的寻优过程体现该最优化模型．同时以改进的混合遗传模拟退火算法为求解工具，来解决该多目标电网规划问题．算例证明了该模型的有效性．     

基于遗传算法的电力系统无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,成功地解决了无功优化中变量的离散问题,避免了常规数学优化方法的局部最优问题,给出的多种优化方案,为电力系统无功优化提供了一种新算法．该算法已用于ＩＥＥＥ５７节点系统,取得了较好的效果．     

考虑主动管理模式的多目标分布式电源规划

在考虑主动管理模式条件下,建立了多目标双层分布式电源规划模型.其中,上层规划以分布式电源年投资运行成本和网损最小为目标,下层规划以分布式电源出力切除量最小为目标,考虑风电光伏等间歇式能源出力的随机性及负荷的不确定性,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛模拟方法对风速、光照强度和负荷进行抽样,利用非支配排序遗传算法对上层规划模型进行求解,采用原对偶内点法对下层规划模型进行求解,以得到问题的Pareto最优解集,从而避免了传统加权求解方法中权重确定的主观性.同时,通过对33节点配电网算例的仿真和分析,验证了所建模型的合理性和算法的有效性.     

Reliability Assessment of Distribution SystemBased on Discrete-event System

IntroductionSincethemoderndistributionsystemisgettingmoreandmorelarge scaledandsophisticated ,ifaccidentshappenedandcouldnotbegotundercontrolintime,unexpectedtremendouslosswouldoccur .Therefore ,Thereliabilityassessmentofdis tributionsystemisnecessaryandimportant.Forreliabilityassessment,alotofworkhasbeendoneinrecent 30 years.Thethree statemodelwas presentedin1971[1] .Therearethreestates:(1)statebeforefault,(2 )stateafterthefaultbeforeisolation ,(3)stateafterisola tionbutbeforerepairiscomplet…     

潮流方程在静态电压稳定研究中的应用

对潮流方程在电力系统静态电压稳定研究中的应用状况进行了综述．总结了这方面的研究模型、计算方法和研究成果，并对完善静态电压稳定问题的研究进行了思考，提出了建议和一些新的观点．     

自适应神经网络在短期负荷预测中的应用

采用基于混沌算法的自适应预测模型,应用于电力系统短期负荷预测.选取重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络的输入节点数,适当选择非线性反馈项,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为.通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项.算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,精度高.