用最优潮流分析实时电价下的传输拥挤管理

研究了在电力市场联营交易模式下,采用节点实时电价机制时的传输拥挤管理问题．用基于最优潮流的节点实时电价算法及软件,分析了用户侧可中断供电管理和电网无功补偿设备对消除传输拥挤的作用,并与通过传输拥挤合同的管理方式进行了比较．对一个５ 节点简化系统的全面数值分析表明,所提模型和算法的实用性．     

计及不确定性的虚拟电厂竞标模型

电力市场的电价具有不确定性特征,虚拟电厂参与市场竞标时如何处理不确定性因素的影响值得深入研究。为此基于集合经验模态分解和相关向量机的区间预测(EEMD-RVM)模型实现电价的区间预测,应用鲁棒优化的方法处理电力市场电价的不确定性,从而建立计及市场电价不确定性的虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析讨论了电价不确定性对虚拟电厂(VPP)竞标的影响,以及不同节点电价对VPP与外部电网能量调配的影响。算例结果验证了所提模型的有效性和实用性,说明文章提出的鲁棒优化模型可以实现VPP的优化竞标。     

电力信息物理系统易损性分析方法

针对电力信息物理系统（CPS）体系复杂、网络耦合、易损性分析困难这一现状,以近年来国内外电力系统毁伤相关研究成果为基础,构建了电力CPS的毁伤树模型.根据电力CPS节点重要性与故障级联毁伤特性,提出了一种基于节点重要性的电力CPS易损性分析方法,构建了易损性评估模型,并结合实例进行了分析说明.结果表明,该模型可用于电力信息物理系统的生存力研究,为目标抗毁伤结构设计提升提供支撑.      

带神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正控制

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿,线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型·基于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正控制和带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正ＰＩＤ控制·这些方法适用于非线性对象,具有较强的鲁棒性和较好的控制精度·     

分布式信息共享环境中的信息合作模型

提出了分布式环境下的信息合作模型,研究了基于CORBA/IIOP的分布式对象管理,包括分布式对象的定义,以区域为单位的对象管理体系结构,及相应的元数据管理·该信息合作模型提供了一个通用的和动态的方法,解决分布式环境下的信息合作问题·通用性体现在网络上任何节点都可以映射为不同的分布式对象,可以分别从属于角色层和信息层;动态性体现在该模型支持分布式对象的即插即用,不同对象具有不同的生命周期·目前,已应用到一个面向虚拟企业的信息集成系统ViaScope中·     

电力市场中基于供给需求原理的安全电价体系

针对电力市场条件下,电力系统运行的安全性和经济性存在矛盾,并可能影响电力系统健康发展的现实情况,提出了基于微观经济学中供给需求原理的安全电价体系,并以此为基础建立了一种以社会福利最大化为目标的新型容量市场交易机制,保证电力系统运行安全性与经济性相协调。算例分析表明,该安全电价理论和市场交易机制可以保证合理的系统装机水平,同时指导发电商对电源的投资。     

热轧调度并行处理策略的多旅行商模型

研究了钢铁企业热轧工序的生产调度问题·对于热轧调度,传统的研究和开发方法是采用串行策略:一个班次内的轧制单元计划是依次制定的·这种串行策略实质是一个贪婪程序,所以可能导致局部最优·与这个串行策略相反,从全局最优观点提出了一个并行策略:能够同时产生一个班次中的Ｍ个轧制单元计划·使用并行策略,基于实际生产约束的热轧调度问题可以作为一个多旅行商模型·为了求解这个问题,多旅行商模型变换为单旅行商模型·     

基于潮流分布矩阵的电力系统碳排放流计算方法

电力系统是我国碳排放的主要来源。研究电力系统的碳排放理论、提高碳流分析结果的准确性,是完善碳交易市场建设、促进电力碳减排的重要前提。本文提出了一种基于潮流分布矩阵的电力系统碳排放流计算方法,旨在解决现有方法过于粗放、无法准确实现功率与碳流分摊的不足。其主要思路是结合精确潮流计算结果,采用比例分配原则,通过分析功率在网络中的流动过程,构造潮流分布矩阵,从而准确建立机组功率与节点流过功率之间的联系;然后根据发电机组类型的不同,考虑其技术水平与运行状态等因素影响,构建火电机组的精准碳排放模型。基于该模型,利用碳排放流依附于潮流的特征,将机组碳排放分摊到各节点负荷、各支路功率以及网络损耗,成功实现了电力系统碳排放流的准确追踪与溯源。采用4节点和30节点系统进行测试,测试结果验证了本文方法的正确性和有效性。     

低碳经济背景下的峰谷分时电价建模及福利分析

为研究峰谷分时电价对社会福利的影响,提出了一种考虑用户滞后响应的峰谷分时电价模型.首先,将发电企业和电力用户分为不同的类型,构建了基本的电力市场网络结构;其次,通过引入滞后弹性参数和非价格影响参数,建立了基于用户响应的单一价格模型和峰谷分时电价模型;然后,在保证发电企业收益和用户需求的前提下,分别求解了2种模型的电价和各时段负荷;最后,采用泰勒级数近似法估算了消费者支付意愿的变化,并分析了峰谷分时电价对用户行为和社会福利的影响.仿真案例表明,本模型具有一定的可操作性,对峰谷电价的实施以及评估其对社会福利的影响具有重要的参考价值.     

一种基于差分隐私的峰谷分时电价激励方案

针对智能电网系统峰值负荷差值过大、电力供给短缺等问题，提出了基于差分隐私的峰谷分时电价激励方案。方案将差分隐私和峰谷分时电价模型进行结合，在保证用户数据隐私的前提下对峰谷分时电价的定价策略进行优化。通过施行差异化的电价策略对用户的用电行为进行引导，激励用户形成错峰用电习惯，进而实现电力系统整体用电负荷的均衡。最后，通过实验对引入差分隐私后的数据效用进行分析，并对所提机制的运行效果进行评估。实验表明，本方案在实现电网整体用电负荷削峰填谷的同时对用户的数据隐私进行了保护。     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

基于竞争算法的配电网络优化规划方法

提出了一种基于竞争的配电网络优化规划算法。以规划期内系统总投资收益率为目标函数，考虑网络建设费用、运行费用、配电网络连通性、供电可靠性、电压限制和网络损耗的约束条件，通过潮流计算和竞争排序，完成配电网架规划。在网架规划基础上，再进行网络分段开关和联络开关的优化规划。解决了单电源和多电源网络规划、线路交叉点及线路导线截面选择等问题。实例规划结果表明，该规划方法是可行的。     

基于功率控制的传感反应网络任务招标策略

针对无线传感反应网络中事件频发区域内执行器节点能耗过大的问题,提出一种基于功率控制的动态任务招标策略.利用拍卖机制,考虑事件发生频率和先验数据,确定2类候选节点数目,其中基本候选节点由任务元数量决定,而冗余候选节点数量由事件发生频率和候选节点不足导致的重新招标次数决定,并利用功率控制技术实现招标范围调整,使得参与事件处理的节点随着事件发生频率而动态变化.仿真实验表明:该策略下任务由多个执行器节点并发协作完成,实时性和网络能耗均衡性都得到改善.     

高速集成电路电源网络的电容参数提取

提出一种基于矩量法的加速计算均匀介质中高速集成电路电源网络分布电容参数的方法。利用电源网络中电源线与地线交替分布且具有一定周期性的特点，引入周期单元，通过在适当的位置添加电壁和磁壁，可以显著减小求解空间。单元的格林函数解具有无穷级数的形式，收敛缓慢，采用Pade逼近对其进行加速。计算结果表明，该方法有效提高了电源网络电容参数的提取效率，且具有较高的精度。     

配电网潮流的混合模型降规模计算

为了减少大规模配电网潮流分析的计算量,在分析了等效电压降落模型法(VDM)和等效线损模型法(LLM)的基础上,提出了二者相混合的配电网潮流算法.该方法的计算精度比较高,可大大减少参与迭代计算的节点数,而且各负荷点的电压以及配电网的线损不需迭代就可以直接计算得到,从而精确得到整个配电网的线损.经过对IEEE中30节点的实际配电网的计算,验证了该方法的有效性.     

基于网络编码的无线传感器网络功率管理

无线传感器网络中进行数据采集及其运算时均采用电池驱动,能耗便成了无线传感器网络设计时最应考虑的关键因素.采用网络编码时,中间节点发送的数据包是其接收信息的线性组合,传输一定大小数据包时最小化数据传输次数,传输次数越少,功率消耗也越少.分析了网络编码时无线传感器网络传输过程及其节能的原理,比较了是否采用网络编码的2种无线传感器网络传输方式的能效.结果表明,采用网络编码技术,可以有效地减少传输总功率,延长无线传感器网络的生存时间.     

基于前推后代法解决环网的配电网潮流计算

基于叠加原理计算少环配电网潮流的方法,将少环配电网络分解为两个网络:纯辐射网络和纯环状网络.对两个网络分别进行求解潮流,再将两个网络的计算结果叠加后再迭代求出整个网络的潮流.最后的程序开发和数据演算,验证了该计算方法具有收敛速度快、迭代次数少、节省内存的优点.     

Improved Approximate Minimum Degree Ordering Method and Its Application for Electrical Power Network Analysis and Computation

Electrical power network analysis and computation play an important role in the planning and operation of the power grid, and they are modeled mathematically as differential equations and network algebraic equations.The direct method based on Gaussian elimination theory can obtain analytical results. Two factors affect computing efficiency: the number of nonzero element fillings and the length of elimination tree. This article constructs mapping correspondence between eliminated tree nodes and quotient graph nodes through graph and quotient graph theories.The Approximate Minimum Degree(AMD) of quotient graph nodes and the length of the elimination tree nodes are composed to build an Approximate Minimum Degree and Minimum Length(AMDML) model. The quotient graph node with the minimum degree, which is also the minimum length of elimination tree node, is selected as the next ordering vector. Compared with AMD ordering method and other common methods, the proposed method further reduces the length of elimination tree without increasing the number of nonzero fillings; the length was decreased by about 10% compared with the AMD method. A testbed for experiment was built. The efficiency of the proposed method was evaluated based on different sizes of coefficient matrices of power flow cases.     

基于区域扩展的绿色业务量疏导算法

针对全光网络中传统绿色业务量疏导算法阻塞率高的性能缺陷,提出一种全光网络中基于区域扩展的绿色业务量疏导算法。该算法基于W+5分层图模型,生成一个仅包含部分网络节点的区域性辅助图,通过灵活扩展辅助图的方式,寻找最佳路径,避免了形成过长路由。仿真结果表明,与传统绿色业务量疏导算法相比,基于区域扩展的绿色业务量疏导算法能够有效地降低业务阻塞率,并且在高负载的情况下,网络的平均功耗最低。     

基于盲数BM模型的电网灵活规划方法

介绍了盲数BM模型及其特点，采用了盲数描述电网规划中各种不确定性信息，提出了基于盲数BM模型的电网规划模型，并利用成本效益分析方法求得具有最佳经济性和可靠性的电网灵活规划方案，算例分析表明，基于盲数BM模型描述和处理不确定性信息获得的电网灵活规划方案具有更好的灵活性、适应性。