频率相关的电力系统网络等值新方法

针对实际大电力系统电磁暂态仿真耗时长问,本文出了一种频率关外部系统等值新方法,以加快电磁暂态仿真速度.该方法从外部系统端口纳混合矩阵出发,设计有效算法把端口纳混合矩阵函数行列式直接转成端口纳多项式;进而出了分步求解措施,实现对实际大系统端口纳多项式函数求解.在此基础上,对二端口网络纳函数重根特点进行了研究,了应命;基于此命及留数定理,把由端口纳函数行列式转化而纳多项式函数进一步化成纳有理函数式,基于此有理函数式而简化系统,作为外部系统等值系统.本文算法计算复杂性与外部系统节点数具有近似性关系,对于其他方法而言,具有比较快计算速度.因外部系统混合矩阵包含了外部系统所有信息,故本文方法所端口纳有理函数式,能够反应外部系统全频域特性,而具有很高等值精度.此外,由于本文方法求有理函数式即为稳定无源网络传递函数,因而不会出现不稳定极点情况.文中多个算例及与其他方法比较证实了本文方法有效性.     

基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法（adaptive immtme algorithm,AIA）和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法．先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善．将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2．0s,优化后网损下降2．27％;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322s,优化后网损下降14．29％．这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进．     

基于可行解搜索和自适应免疫算法的配网重构

为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法（adaptive immune algorithm,AIA）用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ（genetica algorithm for numerical optimization of constrained problems）算法对AIA进行改进,提出了对不可行解进行修复的AINOCOP（adaptive immune algorithm for numerical optimization of constrained problem）算法用于配网重构,该方法综合了AIA的双层优化特点以及GENOCOPⅢ的可行解搜索方法;在基因的编码技术上,基于启发式规则,采用方便的十进制编码策略．将多种方法用于69节点系统的配网重构计算,GA、IA、AIA和AINOCOP的平均迭代次数分别为300、30、25次和12次,连续运算50次,AIA和AINOCOP在50代内可得到最优解的次数分别为8次和15次．     

电力系统脆弱支路及临界割集的辨识

为了克服人为选定割集以及没有考虑故障后系统轨迹的缺点,提出了一种基于支路势能的电力系统暂态稳定最脆弱支路及临界割集的候选集辨识方法,并结合改进的综合指标来辨识临界割集．该方法把故障后电力系统在势能最大值处的拥有最大支路势能的支路作为最脆弱线路,以此线路作为基本线路形成候选集,再根据改进的综合指标来确定临界割集．该方法无需等时域仿真结表后就能确定最脆弱线路及临界割集．仿真研究表明,这种方法N部分计及了故障后系统的轨迹而提高了辨识准确度,辨识速度也由原来的5S缩短为现在的0．35S．     

基于自适应免疫算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题，提出了根据各个抗体之间的距离测度自动调节参数的自适应免疫算法（adapted immune algorithm，AIA）．该算法在群体多样度的基础上，调节选择率α、克隆半径r和突变半径R，在快速收敛和保持群体多样性以避免陷入局部最优解之间进行优化．算例表明：自适应免疫算法使计算速度和收敛性均达到最优；对于IEEE14节点系统，与遗传和免疫算法相比，该算法的收敛效果提高8％，计算时间缩短55S；与改进的免疫算法相比，其收敛效果提高2％，计算时间缩短0．5S；对于IEEE118系统，与遗传和免疫算法相比，该算法的收敛效果提高5％，时间减少分别为493S和336S；与改进的免疫算法相比，其收敛效果提高3％，计算时间缩短26S．     

电力系统短期负荷预测

应用经济学中市场需求预测的季节性交乘趋势模型预测城市电网的电力短期负荷，与线性递推最小二乘法估计的ＡＲ模型ＡＲＭＡ模型，分解组合模型和基于卡尔曼滤波的状态空间法比较的结果表明，其计算精度和效率均较优，在此基础上，结合我国电网运行的实际情况，提出一种新的法定节假日的预测方法－基础年选择法，获得满意计算结果。     

含分布发电配电系统的孤岛划分

提出了一基于背包问（tree knapsack problem,TKP）含分发电（distributed generation,DG）配电系统最优孤岛划分新模型;并利用深度优先动态规划算法（depth-first dynamic programming algorithm,简为DPA）进行求.该模型及了负荷优先级、可控性/不可控性,以及功率平衡、电压、设备载流量约,符合实际工程要求.所算法将含多DG的配电系统孤岛划分问分成多个TKP,然后利用DPA逐个对这些问进行求,并经过孤岛合并过程而找到最优孤岛划分方案;最后通过可行性校验和调节而到最孤岛划分方案.本文算法具有较强理论基础,算时间复杂度低,能够在有限时间内找到近似最优.算例算果验证了本文算法有效性.     

计及保护的电力系统暂态稳定性评价

在电力系统暂态稳定性分析和评估中计及保护系统的动作特性，使系统暂态稳定性评价的结果更为实际有效．为此，提出了一种利用投影法求解计及保护的电力系统暂态稳定性评价的临界能量新方法，此临界能量为关键线路上相应保护（关键保护）动作面上的最小势能．该方法采用势能梯度在关键保护面上的投影作为搜索方向，通过控制变量——发电机角度求解相应的网络节点电压及角度，使潮流方程得到满足，当沿着这个方向搜索到的点的相应势能值最小时，即为临界能量．以4机11节点系统（WCSS）和10机39节点新英格兰系统为算例进行了验证．结果表明，所提出的基于梯度投影的求解计及保护的电力系统暂态稳定性临界能量新方法在收敛性及准确性上均优于两阶段法．