考虑暂态电压稳定的二级电压紧急控制

建立暂态电压稳定分析的微分代数方程组,并提出应对暂态电压稳定问题的二级电压紧急控制策略.该紧急控制策略在常规二级电压控制的基础上减小二级电压控制的时间常数,并将系统发生故障后电压失稳最严重的负荷母线的电压偏差引入到二级电压控制的目标函数中,采用有效集法求解紧急二级电压控制的二次规划模型.在PSAT仿真环境下建立含二级电...     

基于最优潮流的最大传输能力计算

针对电力市场环境下最大传输能力(TTC)的计算问题，提出了一种新的基于最优潮流(OPF)的TTC计算方法．该方法建立了考虑发电机优化调度以及系统负荷变化模式的用于TTC计算的数学模型，并采用基于信赖域内点法的OPF算法求解，由多步中心校正原一对偶内点法连续求解线性规划子问题，通过信赖域决定线性化步长的选取．对IEEE30节点系统在不同数学模型下计算结果进行比较，验证了提出的TTC计算方法的有效性和实用性；与连续潮流(CPF)计算结果进行比较，结果表明OPF方法可以避免CPF计算TTC较为保守的缺点．     

基于遗传算法的最优潮流

提出一种基于遗传算法的最优潮流模型。该模型以节点电压幅值和网络拓扑图的一个支撑树的各支路两端节点电压相角差及可调变压器变比为编码对象，采用实效染色体编码法和改进两点交叉，成功地解决了基于遗传算法求解最优潮流问题。算例结果表明该模型的有效性。     

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．     

基于遗传算法的FACTS网络最优潮流计算

基于遗传算法建立了一种新的含有FACTS元件的网络最优潮流模型。该模型引入了两种不同的FACTS元件，通过ward＆Hade-6节点系统进行仿真计算，得出用遗传算法选择最佳调节状态可较快达到系统总网损最小，且潮流都在安全极限内。该算法具有较好的实用性。     

基于改进遗传算法的电力系统最优潮流

电力系统最优潮流问题（OPF）是多目标、多控制变量的混合非线性优化问题,能否实现离散变量的精确处理,将直接影响其计算。结果是否真正符合电力系统的实际状况．能否指导实际电网运行方式的规划问题。遗传算法是解决多目标混合优化问题的全局优化算法,可以实现离散变量的精确处理,其不足是优化时间长、易于收敛于局部极值点等。为解决传统遗传算法的搜索时间长,易落入局部极值点的不足,本文对传统遗传算法的一些遗传操作做了一些改进,经IEEE30节点标准电网数据计算分析,证明其优化结果比传统遗传算法更优。     

电网无功电压控制模式的演化分析

为了分析不同电压控制模式之间的联系,从一个理想化的最优控制模式出发,通过在时间、空间和目标3个方面所进行的合理简化,逐步将其演化为各种实用的电压控制模式,并利用时间-空间-目标三维分类的方法对各种电压控制模式进行了对比.得出了理想化最优控制模式、 2层电压控制模式、保优电压控制模式、 3层电压控制模式的数学模型.指出各种控制模式之间存在着内在的演化关系,不同的电压控制模式有不同的适用条件,其中3层电压控制模式更加适合现阶段中国电网的特点和需求.     

基于微分进化算法的电力系统最优潮流

将微分进化算法（Differential Evolution,DE）应用到电力系统最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）问题中,以系统总发电成本为目标函数,除平衡节点外发电机节点有功功率、发电机节点电压幅值和可调变压器变比作为控制变量,建立了DE-OPF的数学模型．基于增广拉格朗日函数法,将状态变量约束考虑入优化的目标函数中．以IEEE30节点测试系统进行了测试,仿真结果表明,与两种遗传算法和一种改进的粒子群算法：传统遗传算法（canonical genetic algorithm,CGA）、自适应遗传算法（adapive genetic algorithm,AGA）和全面学习粒子群算法（CLPSO）相比,DE算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地解决最优潮流问题．     

基于混沌优化算法的电力系统经济调度和最优潮流

针对电网及电厂经济运行的要求，依据混沌运动的遍历性、规律性、随机性等特点，采用了一种改进的混沌优化方法对电厂与电网进行经济调度。该方法利用混沌变量进行搜索寻优，能不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度，从而有较高的搜索效率，仿真结果表明，本方法搜索速度快，求解精度高，且使用方便。     

基于量子粒子群的最优潮流问题

电力系统最优潮流的求解一直是电力系统研究的重点。在分析最优潮流理论的基础上引入了量子粒子群算法计算发电成本,从而将其用于求解电力系统的最优潮流问题,并通过个体优劣比较准则处理约束条件。通过对IEEE30节点最优潮流的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

二次调节流量耦联系统功率匹配研究

根据二次调节技术的特点,提出了1种二次调节静液传动流量耦联系统,实现对制动动能和重物势能的能量回收与重新利用.介绍了该系统的基本组成、工作原理和特点.建立了用液压蓄能器子系统实现能量回收的二次调节流量耦联系统的数学模型,分析了该系统的功率匹配原理,并进行了试验研究.试验结果表明:该系统可以实现以系统消耗功率最小为目标的能量最优功率匹配以及以电动机性能最优为目标的电动机性能最优功率匹配.     

农网低电压治理的三级联调方式研究

在不改变电网规划的前提下提出了一种对变电站、线路、配变三级联调的新模式,通过构建数学模型对三级联调进行分析,并给出了三级联调的控制策略。在三级联合实时调压的同时进行无功补偿,提高了电压质量,降低了网损。最后通过工程实例验证了该方案的有效性。     

电力系统动态无功/电压优化控制的一种新算法

在动态无功／电压优化控制问题中，将不可导的控制变量动作次数约束条件和含有离散变量的功率平衡等式约束条件进行了可导化的等价转换．利用控制变量中的离散变量构造了二次罚函数并引入到原对偶内点法中，以实现离散变量在优化过程中的逐次归整，在此基础上，建立了完整的基于非线性内点法的动态无功／电压优化控制的数学模型．算例结果表明，该方法在动态无功／电压优化控制中的效率显著优于动态规划法和遗传算法，并且算法迭代次数不随网络规模增大而明显增大，同时该算法既适用于配电系统，也适用于输电系统．     

电力市场环境下的电压稳定分析

介绍了电压稳定分析方法的机理,探讨了电力市场环境下的电压稳定分析遇到的新问题以及解决措施。     

考虑电压稳定约束下的无功补偿

针对电力系统电压稳定问题,利用L_1指标研究了预防电压失稳的常用无功补偿手段。就系统电压稳定性的准确获取(电压稳定指标的选择与改进)、多场景下补偿点的选取、补偿方式(并联补偿或串联补偿)的选择和补偿量的优化选取等问题进行了深入的研究．基于上述研究,提出了一种新颖的解决方案．经New England标准验证系统检验,所提方案能够给出考虑多种运行方式的最佳补偿量,并对补偿方式的选择给出定性指导,为电力系统的规划提供有益的参考．     

在线电压静态稳定分析的快速连续潮流法

基于连续方法的基本原理及其在电压静态稳定性中的分析需求,推导负荷型、故障型、支路型连续潮流的应用模型,探讨参数选择、步长确定、负荷变化方式、临界点识别等关键技术的实现方法．通过研究负荷、发电机、线路等参数改变下电压的变化轨迹,准确地刻画了系统的稳定裕度及其临界点．IEEE-300节点标准测试系统的仿真结果表明,所采用的分析方法可以有效地协助调度员实时评估电压状况,为EMS的在线电压稳定分析与监控提供了技术支持．     

含静态电压稳定裕度约束的无功优化计算

提出了一种电压稳定裕度约束无功优化新方法,通过调节系统的控制变量,能真正有效地提高系统的静态电压稳定裕度,同时取得较小的网损。该方法将电压稳定裕度约束无功优化问题分解为非线性无功优化和电压稳定裕度及其对控制变量灵敏度分析两个子问题,通过两者的交替求解实现寻优。前者采用非线性原对偶内点法求解,后者则是以连续潮流计算为基础。该方法计算速度快,对多种系统具有一定的普适性。在IEEE 14、30、118节点系统的试验结果验证了它的有效性,并发现一个系统在特定的负荷增长方式下,由于无功潮流的改变其分岔类型可能会在极限诱导分岔和鞍结分岔之间转换。     

基于学习策略的遗传算法在最优潮流中的应用

最优潮流问题是电力系统中一个重要的问题,从数学角度上讲,它是一个非线性规划问题。提出了一种基于学习策略的遗传算法用于解决最优潮流问题。学习策略使得种群中的普通个体可以向优良个体学习其优秀的基因结构,从而提高了个体的适应度,加快了算法的寻优速度,增强了算法的搜索能力。该算法中还采用排挤策略来避免个体的过度拥挤,增强了算法的全局搜索能力。通过算例验证了算法的可行性和有效性。