概率性序列及其运算理论

在电力系统中,一般使用离散的分布函数来表示发电机组在各种容量情况下的可用率。针对电力系统的这一实际需求,该文在一般序列运算的基础上,定义了一种特殊序列——概率性序列,并进一步详细探讨了其运算性质。从概率论的角度,定义了序列的期望值,并且详细给出了原始序列以及派生序列的期望值之间的运算关系。状态空间分析是该文的一个重要进展,经过对概率性序列的4种序列运算的状态空间分析,发现了其运算所对应的子空间具有明确的物理意义,这一结论对整个序列理论在电力系统中的应用具有重要价值。概率性序列的上述研究成果,成为后续的随机生产模拟研究的理论基础。     

现值法与年值法的等价条件

本文从理论上阐明：经济评价准则中现值法和年值法只有在一定的条件下才是等价的，通常在多个水平年规划中，年值法不可随意使用。本文导出了有关现值法的计算公式。论文所作结论和导出的计算公式已被作者用于长江三峡电源发展规划的优化数学模型中，并可以推广到其他工业部门的可行性研究中去。     

映射分裂方法及其在电力系统分析中的应用

为了求解复杂的非线性代数方程组,将线性代数方程组的矩阵分裂法推广至非线性方程组,提出了映射分裂法。该方法将复杂的非线性方程组的求解转化为一系列较简单的方程组的迭代求解问题,降低了解题复杂度。给出了映射分裂法的收敛性分析理论。介绍了映射分裂法在电力系统分析领域的应用成果,其中包括在潮流计算、状态估计和全局电力系统仿真建模中的应用。算例表明,各种基于映射分裂法提出的实用算法计算性能良好,能满足电力系统在线分析的要求     

应用启发式与逐步动态规划法进行机组最优组合

提出了一种机组组合优化的新型启发式方法，与现有的启发式方法不同之处是计及随时间变化的启停机费用对机组优先级的影响，并提出由开启机组决定所带负荷曲线；将该启发式方法与逐步动态优化法相结合进行机组最优组合，使计算时间大为减少，同时可保证得到最优解。计算结果表明，该法具有较好的实用性。另外，文中对现有的机组组合优化方法作了简要评述。     

灰色系统参数估计与不良数据辨识

针对序列中含有空穴或不良数据的情况，将参数估计与不良数据辨识理论作为数据预处理技术应用于灰色系统建模。以观测数据为依据进行参数估计，避免了常规模型将空穴处的生成数据与其余实际数据同等对待的弊端；对序列作检测与辨识，使剔除不良数据后的参数估计结果更为精确。在电力系统灰色负荷预测中的应用结果表明，这一方法在提高灰色系统建模精度方面有相当的优越性，预测结果比常规灰色模型有很大的改善。     

分块稀疏矩阵因子表的修正

结合稀疏矢量法中因子分解道路的概念，研究了对６×ｂ分块稀疏矩阵的因子表进行 直接修正及部分再分解的算法，在电力系统计算中两种算法能显著提高计算速度。在各 类与稀疏矩阵有关的工程问题中，本文导出的算法同样具有非常广泛的应用前景。     

伪量测在不良数据估计识别法中的应用

本文在不良数据估计识别法的基础上，讨论了增加局部伪量测以加强量测系统对可疑残差的搜索能力，从而简化了搜索系统。理论分析和模拟试验证实了应用伪量测的合理性和有效性．     

电力系统负荷预测的综合模型

电力系统负荷预测中,序列量一般采用多种方法进行预测,得到多种结果。基于这些结果,提出了以各时段残差平方和最小为目标函数的负荷预测的综合模型,并根据模型特点,给出了简捷直观的求解方法。进一步分析了模型的物理意义,提出了一个近似的综合预测模型,从而在保证一定精度的前提下减少计算量。研究了该方法在电力系统负荷预测中的应用,分析结果表明,这两种综合预测模型的拟合精度均明显优于各种单一模型,并能得到更好的预测效果。     

发输配全局状态估计

为了弥补传统状态估计中发输电系统和配电系统相互独立的局限性,提出了发输配全局状态估计这一新课题。它以全局电力系统为研究对象,能估计出一体化的发输配全局电力系统状态。建立了数学模型,构造了全局状态估计主从分裂法,自然地将规模庞大的全局状态估计问题分解成发输电估计和一系列小规模的配电估计子问题,发输电和配电可以采用不同的估计算法,能支持在线分布式计算。理论分析和数值试验结果均表明新方法具有良好的计算性能,能满足全局状态估计的要求。     

水电站群补偿调节计算的非线性网络流法

提出了水电站群补偿调节计算的一种新方法──非线性网络流法，该法以独特的寻优模式，显著地提高了计算速度；并提出了一种新的寻找最短路径的方法。利用水电站群与群之间水力的弱联系，将非线性网络流法与水电站群补偿调节计算的启发式方法相结合，缩小了计算规模，进一步提高了计算速度，克服了启发式算法自身的不足。理论分析和计算结果表明，文中提出的方法在计算速度和计算规模等方面，具有传统算法不可比拟的优点。