低压大电流母线的绝缘设计与工程应用

介绍了低压大电流线性绝缘设计的一种新方法。该方法操作简便，制作成本低，绝缘材料投资少，特别适合于现场制作低压大电流母线的绝缘层。     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

计及阀点效应的有功功率经济分配

本文采用改进的粒子群算法（HPSO）对火电机组负荷进行经济分配,该算法考虑了实际电力系统中机组的阀点效应;以粒子群算法为基础,在此基础上将遗传算法的交叉思想引入到PSO算法当中,使其避免局部最优;借鉴混沌算法的可行化调整机制,用自罚应函数法处理等式约束;线性的改变惯性权重;重新初始化不合格粒子。本算例应用改进PSO算法与基本PSO算法进行仿真,结果表明：改进的算法寻优质量更好,效率更高,可望应用于更广泛的优化问题。     

基于自适应PSO算法的机组优化组合研究

提出了解决电力系统机组优化组合问题的一种新的方法——自适应粒子群优化算法(APSO)．PSO算法能解决许多遗传算法能解决的优化问题，但却只需要一些简单的参数就可稳定收敛得到高质量的解．将该算法应用到IEEE10机系统中，结果表明该算法用于求解机组优化组合是有效可行的。     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

PSASP在电力系统分析实验教学中的应用

电力系统分析是电气工程及其自动化专业的一门重要专业基础课,也是三峡大学的在建省级精品课程,其理论性与实践性都很强,为提高教学质量,将电力系统分析综合分析程序（PSASP）引入该课程的实验教学。文中重点讨论了PSASP在电力系统分析课程重要内容部分：潮流计算、短路电流计算、稳态分析中的实验教学应用。     

基于改进PSO算法的电力系统机组优化组合

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题，因此求解非常困难．粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域．采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题，用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题，并对最小开停机时间及启停费用进行了处理，使得运算速度大大加快．方法的可行性在10台机组系统中检验．模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点．     

绝缘测量用微电流传感器研究

对用于绝缘泄漏电流测量用微电流传感器的误差进行了详细分析,讨论了减少其误差的方法,并给出了一种改善其非线性的方法,实验表明该方法可以显著改善微电流传感器的非线性特性 .