适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法

基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.     

基于伪并行SPEA2算法的多目标鲁棒PID优化设计

现有的PID参数优化方法往往难以同时兼顾系统对快速性、稳定性与鲁棒性的要求,本文针对这一缺陷,提出了一种多目标PID优化设计方法--在满足系统的鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据实际系统的要求在Pareto解集中选择最终的满意解,这为快速性、稳定性与鲁棒性的权衡分析提供了有效的工具.仿真结果表明设计方法的有效性和优越性.     

矩阵方法在交易管理中的应用

在竞争的环境下,可能存在不同形式的交易(或合同),市场根据发生在交易实体之间的双边交易的类型来定义交易网络。研究的目的是构造出一个数学模型去分析进而管理在开放的系统中的电能双边交易。通过回顾直流型潮流算法,研究了交易矩阵的方法在输电管理中的应用,考虑了多种情况下的简化运算程序,并就其中遇到的问题作了归纳。     

发电机神经网络模型用于电力系统暂态稳定计算

用递归神经网络建立发电机模型,多层输出反馈网络建立励磁系统和调速系统模型,并将此三部分集结构成为一个发电机组的详细模型。将此详细模型写入电力系统的网络方程,联立求解电力系统暂态稳定过程。详细模型写入暂态稳定程序中６机２２节点网络。暂态过程计算结果表明,由人工神经网络模型仿真计算与机理模型常规稳定计算比较,使用人工神经网络模型和机理模型的计算结果非常接近,说明人工神经网络模型可以用于电力系统暂态稳态计算,为今后人工神经网络并行、快速、在线处理电力系统实时计算提供应用途径。     

负荷建模和参数辨识的遗传进化算法

提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型.该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模.在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型.在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性.结果表明此方法在负荷建模中的优势.     

基于伪并行SPEA2算法的含风电场多目标负荷调度

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑系统的电压稳定程度最好、发电成本最小和污染排放量最少,提出了含风电场的多目标负荷调度模型,并将强度Pareto进化(SPEA2)算法和PGA算法相结合,用伪并行SPEA2算法用于最优求解.最后,通过算例分析计算了一含有风电场的系统不同穿透功率下的多目标负荷调度,验证了所提出算法的有效性和实用性.     

基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的火电站多目标负荷调度

为了克服以往负荷调度模型及优化算法存在的缺陷,提出了多目标负荷调度模型,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,并将带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.利用该方法对一电厂进行多目标负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,为经济性和环保性的权衡分析提供了有效的工具,分析结果验证了其思路的有效性和可行性.     

配电网中分布式电源最优布置

基于放射状链式配电网连续解析模型和离散模型,研究了多台分布式电源装置接入系统对沿线电压和有功网损的影响.讨论了分布式电源装置安装在配电网中的优化方法以及分布式电源装置对配网电压分布的影响和其安装位置的限制.改进的最优布置算法克服了一般方法不能有效解决分布式电源装置的安装位置,以及因电压分布的要求对分布式电源安装位置产生的限制等缺点.算例表明,本文方法所求出的分布式电源最优接入位置,在满足系统电压分布情况下可有效改善有功网损.     

自适应线性神经元在电能质量扰动诊断和频率跟踪中的应用

在分析电力系统电压质量扰动检测存在的问题和现有的检测方法后，提出了应用自适应线性神经元（ADALINE）进行电能质量扰动定位和频率跟踪的方法，并给出了该方法用于各种电压质量扰动诊断和频率跟踪模拟计算的仿真算例．结果表明：该方法计算简单，易于硬件实现，具有较高的应用价值．