远距离交直流并联输电通道联络线的有功优化分配

针对远距离交直流互联多区域电力系统分层分区调度的特点,在已知各区域电网间总电力交换计划的前提下,提出一种远距离交直流并联输电通道联络线有功功率优化分配方法,优化模型以交直流联络线的总有功损耗最小为目标,考虑交流联络线输电断面的安全约束,并考虑直流联络线功率调节范围和调节次数限制的约束,优化得到交直流联络线的输送功率计划.针对直流潮流模型计算长度达数百公里的省间交流联络线功率误差偏大的问题,提出了一种简化交流潮流模型以提高计算精度.通过改进三阶段法求解优化模型,使直流联络线计划既满足功率调节次数限制,又满足每一个输电功率状态的最小持续时间限制,同时实现优化模型各个时段的解耦求解和各个时段子优化模型的并行计算.最后以某一实际大型交直流互联多区域系统为例,验证了所提模型和求解方法的正确性、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．     

利用增量二次规划和启发式方法的电力系统动态无功优化

针对电力系统动态无功优化数学模型存在优化过程长、收敛稳定性差的问题,导出了以控制变量增量为求解变量的电力系统动态无功优化的二次规划模型,并以具有有限次迭代收敛的Lemke算法求解,这样的动态无功优化控制计算量小,非常适合于对计算速度和算法稳定性要求高的动态无功优化控制问题.针对控制变量控制次数约束,采用启发式归并方法对其进行约束限制,有效避免了将控制变量动作次数约束纳入优化过程的复杂性.实际算例表明,文中方法不仅运算速度快,且收敛稳定性好.     

动态无功优化的混合智能算法

针对存在离散控制设备动作次数约束的动态无功优化问题,提出免疫遗传算法和非线性内点法的混合算法.首先忽略控制设备的离散性和动作次数约束,采用非线性内点法求解初始优化解;然后按照控制变量的性质将原问题分解为连续优化与离散优化2个子问题迭代求解.在离散优化问题中,保持连续变量不变,采用免疫遗传算法优化离散变量,通过特别的编码方式使抗体自动满足动作次数约束;在连续优化问题中,保持离散变量不变,采用非线性内点法优化连续变量.混合算法充分结合了免疫遗传算法和非线性内点法的优点,能较快求解动态无功优化的近似最优解.IEEE14节点系统的仿真结果验证了混合算法的有效性.     

交直流混合电力系统的无功优化研究

本文对交直流混合电力系统的无功优化问题进行了研究．建立了交直流混合电力系统的无功优化数学模型,该模型的目标函数为交流网络的有功损耗和直流网络的有功损耗之和,优化控制变量考虑到混合电力系统中交流部分以及直流的影响．针对交直流混合系统的特点,提出了适合求解混合系统无功优化问题的实用算法．     

最小连通支配集问题的分解算法

在无线网络设计中,连通支配集(CDS)有着广泛的应用。针对最小连通支配集问题(MCDSP),提出了基于Benders的分解算法进行最优求解。将原问题分解为较易求解的最小支配集主问题和连通性子问题,其中主问题能够生成最小支配集,子问题负责判断所生成的最小支配集的连通性。若不连通,生成相应的Benders cut对主问题进行修正和进一步限定。在上述Benders算法中,主问题与子问题均为纯整数规划。在此基础上,分析了最小连通支配集问题的上下界性质,通过构造容易求解的辅助问题,并结合二分法思想进一步降低问题的搜索空间,设计了改进的Benders分解算法,加速算法收敛速度。通过计算实验与现有文献中的分解算法进行对比,证明了所提分解算法的优越性。     

基于奇异摄动的多馈入直流附加控制器的研究

基于奇异摄动理论设计多馈人高压直流输电系统的附加控制器,把电力系统整体优化问题分解为子问题,深入到系统动态的本质,分解后所得到的快系统和慢系统是分离的,相应的子问题也是相互独立的,既不存在协调问题,也不存在协调迭代问题,达到了简化运算的目的．仿真实验结果表明,该控制策略能够较好地提高交直流互联系统的暂态稳定性．     

HVDC Light系统动态建模及控制策略研究

建立了轻型高压直流输电系统动态模型,依据此模型提出了基于空间电压矢量技术的双环解耦控制策略,应用MATLAB/Simulink软件对轻型直流输电系统进行动态仿真分析,研究了在所提控制下的交直流系统相互作用,仿真结果表明,在该控制下系统具有较好的动态响应特性,同时可以实现有功和无功的独立调节.     

交直流电力系统的潮流计算

提出了一种能实现直流输电系统多种控制要求,兼备快速性和灵活性的算法.这种算法利用交直流系统间的“柔性”联接,设置中间变量以简化直流系统方程,同时又限制中间变量的值域,使解答合理可行.     

基于时段解耦的含特殊负荷的配电网动态无功优化

针对特殊负荷的扩大化趋势导致配电网中潮流分布不确定、电压波动范围增大、无功电压调控困难的问题,提出一种含特殊负荷的配电网动态无功优化方法.基于随机潮流计算对含特殊负荷的配电网潮流不确定性进行描述;针对离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出一种时段解耦策略来实现原问题的解耦并将其转化为逐时段连续优化决策;基于电压概率分布信息及设备调节能力分别设计了电压质量和设备动作罚函数,优化目标充分计及网损、电压概率分布以及设备调节能力的共同作用,根据优化进程中的控制变量及状态变量信息实现配电网无功电压的趋优控制.最终,以IEEE33节点配电网进行实例分析,验证了文中所提方法的有效性.     

随机规划问题的两种分解算法研究

以二阶段随机规划为例,给出了两种分解算法:基于内点的原始-对偶分解算法和基于Benders分解的算法,此两种算法都是通过将多阶段随机规划中的变量加以分解,生成一系列只含有单变量的规划问题,通过对这些小规模确定性规划问题的求解构造迭代过程,最终收敛到原问题的最优解。     

基于Benders分解的鲁棒最短路算法

为了研究路段行程时间不确定条件下的最短路问题,采用区间数据表示路段行程时间,介绍了鲁棒偏差和鲁棒成本的概念,并据此给出鲁棒最短路的定义,运用鲁棒优化中的min-max准则构建了鲁棒最短路问题的混合整数规划模型。通过固定路径决策变量将鲁棒最短路问题分解为子问题和主问题,同时结合对偶理论给出子问题的对偶模型。在此基础上设计出鲁棒最短路问题的Benders分解算法,采用AMPL编程实现算法并调用CPLEX进行求解。并在一个仿真网络中对本研究方法进行了验证分析。研究结果表明,相较于传统最短路Dijkstra算法,本研究方法求得的鲁棒最短路在不确定网络中具有更强的可靠性,设计的算法迭代效率较高,能迅速缩小迭代范围并找到最优解。     

基于矩阵型惯性投影神经网络的非负矩阵分解算法

提出一种基于矩阵型神经动力学优化的非负矩阵分解算法.将矩阵非负分解优化问题首先转换为两个矩阵变量凸优化子问题，针对其子问题分别提出矩阵型惯性投影神经网络；然后，采用交替迭代方案寻找矩阵非负分解优化问题的解.理论分析证明了矩阵型惯性投影神经网络能收敛于矩阵变量凸优化子问题的最优解，并且基于矩阵型神经网络的交替迭代算法可以收敛到矩阵非负分解优化问题的偏最优解.最后，所提出的基于矩阵型神经网络的交替迭代算法被有效地应用于人脸识别.     

基于模糊理论的变电站电压无功综合控制

采用模糊控制技术,给出了变电站电压无功综合控制九区图中输入输出变量的模糊子集的定义,设计了一种变电站电压无功模糊控制系统。仿真结果表明该系统能在各种负荷条件下确保电压合格和无功基本平衡,且能很好地满足变电站对分接头日调节次数和并联补偿电容器组的日投切次数的限制。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

直流输电对电压稳定性的影响

与弱交流系统相连的高压直流系统被认为是引起电压不稳定的一个因素,评价交直流系统电压稳定性的方法相当复杂.比较了研究交直流系统电压稳定性的几种方法的优缺点,提出了建立在延拓法基础上的交直流系统电压稳定性的耦合分析方法.该法可以计及直流的不同控制方式和运行状态.分析了直流输电及其控制方式以及换流站不同无功补偿措施对电压稳定性的影响.实例计算表明,换流站合适的无功补偿及直流控制方式有利于电压稳定.     

混合母线微电网的功率平衡控制策略

为提高微电网在模式切换等暂态条件下的动态响应性能,提出一种基于交直流混合母线拓扑的微电网功率平衡控制策略.将直流母线和交流母线分别作为瞬态和稳态的两级功率平衡点,使分布式电源组群与储能装置经直流母线相结合进行联合供电.在暂态条件下,通过稳定直流母线电压迅速地匹配供需双方的功率,相应地调整逆变控制策略来稳定系统电压、频率及调节电能质量.仿真结果表明:在微电网运行模式切换和受扰动时,该方法均能使微电网实时满足负载的功率需求;电压幅值和频率稳定在额定值,相对误差小于1％;电能质量符合国家标准,总畸变率(THD)小于2％;电压和功率参数响应时间仅为0.02 s左右.     

认知无线电系统基于动态功率控制的频谱分配

为研究认知无线电系统中下垫式共享方式下的资源分配问题,提出一种基于动态功率调整的子载波分配算法. 该算法根据授权用户的状态对认知用户在子载波上的功率进行动态调整,当授权用户接入时将认知用户的功率限制在干扰功率限之下,当授权用户离开时将认知用户的功率设置为最大发送功率;根据授权用户和认知用户的业务流分布以及认知用户在不同子载波上的信道增益进行子载波的动态分配. 仿真结果表明,与现有算法相比,基于动态功率调整的资源分配算法能够获得明显的吞吐量性能增益.      

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.     

多信道认知无线电频谱感知次用户和功率分配

为提高多信道认知无线电的吞吐量,提出了协作频谱感知子信道次用户和传输功率的联合分配算法.该算法基于主用户的存在状态,在约束次用户协作检测概率和总功率的基础上,以最大化次用户所有子信道的吞吐量总和为目标,通过交替方向优化获得子信道次用户和传输功率的联合分配.仿真结果表明:文中提出的联合分配算法通过较少的迭代次数就可以获得最优值,并且能够根据子信道状态动态地分配子信道次用户和传输功率,提高了次用户的吞吐量.