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.     

免疫算法及其在电力系统无功优化中的应用

提出应用一种新的智能优化算法——免疫算法(IA)来求解无功优化问题.该算法模拟了免疫系统的基本原理,具有抗原模式识别及记忆功能,抗体多样性,抗体自适应调节等优点.在分析无功优化的数学模型和免疫算法的特点的基础上,详细研究了用免疫算法求解无功优化问题的实现方法.对IEEE30节点系统进行了仿真计算,并将优化结果与遗传算法(GA)作了比较,结果表明免疫算法(IA)能有效的应用于电力系统无功优化,并有着更好的全局寻优能力及更快的收敛速度.     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚊群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的"早熟".将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

浅谈无功电压优化控制策略

本文在分析电力系统无功优化现状的基础上,依据电压优化控制的基本原则,建立了以动态无功优化为目标约束的控制模型,提出了基于混合遗传算法的电网电压无功优化的控制策略.     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

基于果蝇优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的无功优化。首先将该算法运用到无功优化问题中,并对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明,该算法对于求解复杂无功优化问题具有可行性和有效性,同时运用PSO优化算法对IEEE30节点进行了优化,对比结果表明果蝇优化算法具有更好的优化能力。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

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．     

基于免疫进化细菌觅食算法的无功优化

针对传统细菌觅食算法在优化过程中步长一致、收敛速度较慢的缺陷,提出了一种免疫进化细菌觅食算法(IBFO),并将其用于电力系统无功优化问题上.这种改进的算法赋予了细菌对搜索空间的感知能力,利用灵敏度的概念来调节步长,加快收敛速度;将免疫算法中的克隆选择思想引入算法中,对精英细菌进行克隆、高频变异和随机交叉,提高收敛精度.将IBFO算法在IEEE 14、IEEE 30节点标准测试系统中进行了无功优化仿真,结果表明:新算法较其它算法具有较强的全局搜索能力,且收敛速度快、鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径.     

小功率不间断电源

介绍由单片 CMOS备用电源集成电路和单片 AC/ DC电源变换器构成的小功率不间断电源的设计原理     

基于电子电力变压器的无功优化研究

EPT应用于配电系统原、副方无功功率可独立灵活调节,电力系统无功优化问题可以转化为局部网络无功优化问题,大大降低了求解规模和难度,从而容易实时实现全网无功优化控制。通过改进的遗传算法验证了配电系统采用EPT后,对无功潮流有更灵活的调节能力,在实现无功潮流优化调度时,具有比OLTC更好的效果。     

力量

一些细微变化开始引起直销从业人群的关注。鸡年初始，来自世界各地的18家跨国直销公司的CEO们来到了中国北京，WFDSA—CE0峰会(世界直销协会联盟首席执行官委员会峰会)由此拉开了帷幕。     

复合电源系统功率分配策略研究

从复合电源系统数学模型出发,选取电机需求功率、电量消耗模式与电量维持模式切换时动力电池的荷电状态、超级电容补电上限及动力电池恒放电功率这4个因子,提出了基于4因子法的复合电源系统功率分配策略。在分析超级电容能量利用率、插电式混合动力汽车运行环境及用电机制的基础上,采用控制变量法分别建立了基于离合器结合转速和混合驱动时超级电容充电状态的2种不同分配策略。试验表明,与基于电机平均功率分配策略相比,全程处于电量消耗模式下的策略其燃油经济性最好且提升了3.15%,从而验证了该策略的有效性。基于模拟退火算法的优化结果,得出了各因子对综合油耗的影响机理,以期为建立复合电源系统功率分配策略提供理论基础。     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

大学学术权力与行政权力关系——基于组织结构的视角

学术权力与行政权力是大学内部两种基本的权力表现形式,具有共存的合理性又存在冲突。任何组织都存在相应的组织结构用以表明组织权力模式、权力主体以及权力实施路径及作用范围,大学需要相应的组织结构来保障学术权利与行政权利共存的合理性,减少冲突。使用二维权力矩阵可以从组织结构的视角较好地审视大学学术权利与行政权利关系。     

光伏与市电联合供电系统的能量管理控制

选择市电作为补充能源,提出一种由太阳能光伏与市电联合的供电系统．该系统由太阳能电池、市电、DC—DC变换器和功率因数校正变换器组成,针对系统中存在两个供电电源问题,制定了合理的能量管理控制方案保证两个电源能协调工作,根据太阳能电池和负载的工作状态,确定控制系统合适的工作模式,以此来控制系统能量流,实验结果验证了所提出的能量管理控制方案的有效性.     

风电发展与风动专业建设

分析了风电行业现状、发展前景及对风电类专业人才需求,论述了高职风能与动力技术专业的培养目标及课程体系.提出了在本院开设风能与动力技术专业的构想.     

额定功率下光伏发电系统的功率控制研究

通过对光伏电池的分析,应用Matlab/simlink仿真软件工具,建立了光伏电池的数学模型和仿真模型.基于此模型,针对光伏发电系统效率低的问题,研究了在额定条件下光伏发电最大功率跟踪问题.分别对最大功率跟踪控制的两种方法PID控制与改进扰动法控制进行了仿真,并分析了这两种方法各自的优缺点.仿真结果表明,PID控制的振荡小,而改进扰动法的效率更高.     

火电机组工作与备用电源为两电网的厂用电切换

厂用工作电源和备用电源为不同电网时,电源间的相位角是随机变化的,其手动正常切换及事故切换都不能采用同一电网中的切换方式。通过分析厂用电母线电压衰减特点,并结合某电厂探索运用实例,总结出两电网的厂用电切换方式。