基于最小割集的配电系统可靠性评估算法

为使配电系统可靠性评估更加合理和有效,本文采用最小割集理论,提出一种通用性的适于计算机实现的配电系统可靠性评估算法。该算法考虑了影响系统可靠性的诸多因素,其计算结果为配电系统规划和运行提供大量有效信息,有利于工程技术人员发现配电系统的薄弱环节并采取相应的增强措施。     

基于故障影响遍历的配电网可靠性评估算法研究

提出一种基于故障影响遍历的中压配电网供电可靠性评估改进算法．算法将熔断器故障影响和负荷支路因熔断器拒动而对外界的影响并入该负荷支路所在馈线进行处理,同时考虑故障后负荷点由主电源恢复供电和备用电源恢复供电的区别,扩展了故障影响类型．改进算法更适用于实际配电系统,是一种较实用的评估算法．算例验证了所提算法的正确性和有效性．     

基于自动区域故障模式与后果分析法的配电网可靠性评估

提出了一种基于配电块的简化网络可靠性FMEA算法.根据不同开关的功能,以自动开关装置为边界形成自动区域,将配电网络简化为只含开关、配电块及负荷的等效网络,每个自动区域仅含一个自动开关和若干个手动开关,由自动区域特性可知与该区域直接相连的所有支路的负荷点有相同的故障率,对于和自动区域直接相连的负荷而言,区域内元件故障对负荷点造成的故障停运时间相同.基于配电块的故障模式后果分析法,提出了形式化的简化配电网络可靠性评估算法.该算法只需一次枚举大大减少了重复枚举的数量,通过RBTS算例分析,证明了该方法的有效性.     

一种基于区域模型的中压配电网可靠性评估算法研究

提出一种基于馈线分区的复杂中压配电网可靠性评估的统一矩阵算法.根据开关的功能,将馈线网络分为自动隔离区域和手动隔离区域;根据开关的位置,将区域分为具有切换功能的区域和不具有切换功能的区域.根据馈线区域的划分思想形成配电网络的区域节点模型.基于区域故障模式及故障后果分析法,提出了形式化的配电网络可靠性评估的统一矩阵算法.该算法适用于带子馈线的中压配电网的可靠性评估.通过对RBTS算例的计算,证明该算法的有效性.     

复杂配电系统的可靠性评估

提出了一种将最小路法和等值法结合的复杂配电系统的可靠性评估算法。该算法首先通过对网络的分层处理,应用可靠性等值原理将复杂配电系统逐步等值为简单的辐射形配电网,再应用最小路方法计算方法的可靠性指标,从而提高了评估效率。实例计算验证了该方法的有效性。     

基于二叉树模型和遍历技术的配电网可靠性评估算法

提出了一种基于二叉树模型的配电网可靠性评估算法．根据配电网络中任一元件位于馈线或分支线这一特点，将整个网络的元件组合成馈线节点和分支线节点两种集合元件，从而将元件故障等效为相应的节点故障，实现对配电网络模型的简化，采用二叉树模型作为算法的数据结构，易于实现对整个网络节点的遍历及节点的搜索．该算法在可靠性评估过程中没有进行任何近似，计算结果是准确的．     

适应屋顶光伏接入的低压配电系统故障测距新方法

随着新型电力系统的不断建设,新能源大规模接入低压配网是中国能源转型的重要方向。在电网故障条件下,快速准确确定故障位置对提升新能源利用率和改善低压配网可靠性至关重要。目前,现有故障测距研究主要针对输电网和中高配电网,但对于低压四线制配电系统相关研究较少。在大规模建设屋顶光伏的背景下,低压四线制配电网是消纳新能源的重要场景。针对此,面向有源低压三相四线制配电系统提出一种新型故障定位方法,首先建立三相四线制系统接地故障下故障距离计算模型和屋顶光伏故障等效模型;然后,建立了屋顶光伏故障计算模型与故障线路靠近屋顶光伏端的电压关联模型。在此基础上,联合所建立的关联模型、屋顶光伏故障等值模型,以及三相四线制系统故障距离计算模型,通过迭代计算方法求解故障距离。最后,基于仿真算例对所提算法进行了验证,结果表明：所提算法具有良好性能,研究成果有效提升了屋顶光伏接入后的低压配网三相四线制系统故障定位水平。     

浅析配电网自动化系统线路故障及其应用

配电自动化技术是服务于城乡配电网改造建设的重要技术,配电自动化包括馈线自动化和配电管理系统,通信技术是配电自动化的关键。本文浅析了配电网自动化系统线路故障及其应用。     

基于改进二进制蛇优化算法的配电网故障定位

分布式电源(Distributed Generations,DGs)大规模接入给配电系统带来更多不确定性、随机性,系统运行方式更复杂,传统故障定位方法难以适应新型电力系统构建。本文提出一种基于改进二进制蛇优化算法（Improved Binary Snake Optimization,IBSO）的新型故障区段定位方法。利用SPM混沌映射生成高质量的随机数序列,以提高算法种群中个体的随机性,并引入了遗传算法的动态变异策略,根据不同的搜索状态和进化阶段来调整变异率和变异方式,提高算法的灵活性和准确性。通过仿真证明,该方法适用于在含有分布式电源的配电网中定位单一和多重故障区段,相比蛇优化算法、传统二进制粒子群算法以及遗传算法在收敛性、快速性和准确性方面更优。     

复杂配电系统的可靠性评估

提出一种基于最小割集的故障模式分析方法，对复杂配电系统进行可靠性评估。该方法将网络中的元件按照不同馈线进行组合，形成等效元件，并把等效元件作为评估的最小元素，在评估中将元素对负荷点可靠性的影响分为直接割集和间接割集，进行故障模式和故障后果分析。分析中考虑了分支线保护、隔离开关、计划检修、备用电源的影响，以及有无备用变压器的配电网络实际运行情况。通过对IEEE RBTS系统2的可靠性计算，验证了该方法的有效性。、     

数据分布特性对空调系统能耗预测的影响

空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满足正态分布特性,目前的研究鲜有涉及数据分布特性对空调系统能耗预测的影响。首先基于实际项目的空调系统能耗数据,从偏度和峰度两个指标分析了实际能耗数据分布与正态分布呈现出的偏离;然后通过对数变换对能耗数据进行数据变换,使能耗数据更接近于正态分布;接着以常见的4种能耗预测机器学习算法(广义线性回归算法、支持向量回归算法、人工神经网络算法、随机森林算法)对原始数据和经过数据变换后的数据分别进行空调系统能耗预测工作,分析负荷预测结果的RMSE和R~2统计量。结果对比发现,数据的分布特性对能耗预测有着重要的影响,合适的数据变换可以有效地提高空调系统能耗预测机器学习算法模型的预测效果。     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。     

复杂配电网的供电可靠性定量评估

为了快速而有效地分析配电网中可能出现的各种故障所产生的后果,提出了一种能较准确进行复杂配电网供电可靠性定量评估的故障遍历算法．该算法引入了数据结构中的深度优先搜索、广度优先搜索以及邻接表的概念．其中：将深度优先搜索方法用于搜寻故障失电区域以及可操作和不可操作恢复供电区域;用广度优先搜索方法寻找对非故障区恢复供电后潮流可能发生变化的线路;用基于邻接表的“前推后代”潮流算法校验供电恢复路径是否可行．算例分析表明,本文的方法能适用于对复杂配电网供电可靠性进行定量评估．     

配电网无功优化的新算法

根据油田配电网的特点,提出了一种计算配电网无功功率补偿的数学模型。分析了配电网的潮流,综合考虑了节约电能和设备投资两个经济指标,以配电网年运行费用最小为优化目标,运用该模型确定了合理而经济的补偿容量和最佳补偿位置。用这种算法可以实现配电网就地基本无功平衡,最大限度地减少配电线路上的电能损耗。实例说明,运用该优化补偿方案进行降损具有较好的经济效益。     

基于LU分解的增广信息滤波机器人协同定位

在增广信息滤波机器人协同定位算法中,通常对联合分布的信息矩阵采用Cholesky方法进行分解。基于Cholesky分解的增广信息滤波对联合分布的信息矩阵的正定对称性要求很高,在联合分布的信息矩阵不满足正定对称性的情况下,求逆产生异常,影响联合分布的信息恢复,系统的鲁棒性下降。本文提出了一种基于LU分解的增广信息滤波算法,保证了机器人协同定位算法精度的同时,有效解决了联合分布的信息矩阵分解异常问题,最后对机器人系统可观测性进行分析。利用MATLAB软件平台对算法进行仿真验证。结果表明,该算法保证了机器人协同定位精度,提高了机器人系统的鲁棒性。     

基于多智能体遗传算法的配电网节能降耗综合管理系统

针对目前企业配电网节能技术的不足,提出了一种基于多智能体遗传算法的配电网节能降耗综合管理系统.结合遗传算法(Genetic algorithm,GA)和多智能体系统(Multi-Agentsystem,MAS)技术构造了一种GA-MAS算法,每一个多智能体相当于遗传算法中一个个体,相邻的多智能体相互作用,并结合遗传算法的进化机理进行全局最优求解.提出了该系统各节能设备智能体结构模型和高压/低压多智能体系结构模型,运用GAMAS算法,得出各个节能设备的最佳调节力度,使节能设备以最小的调节代价获得最大的节能效益.具体算例仿真及工程实际应用表明本文提出的配电网节能降耗综合管理系统能使总有功网损降低,电容器投入总组数减少,实现节能设备的最佳调节,同时表明GA-MAS算法收敛速度较快.     

含多微网系统的主动配电网分层能量优化管理

为实现含多微网系统的主动配电网的经济效益最优,通过引入自适应权重系数来进行动态优化.构建一种主动配电网层以发电机组运行成本最低,多微网系统层以经济成本和环境成本最低的分层能量优化管理模型.采用变异、杂交和竞争策略以及Lévy飞行策略改善麻雀搜索算法,提高算法的种群多样性和收敛精度.基于所设计的多微网系统混合配置运行策略...     

多因素约束下配电设备短期重复停电规避方法

规避配电设备短期重复停电时,需建立目标函数,传统方法选用的优化算法容易陷入局部最优,导致规避效果不佳。为此,提出一种新的多因素约束下配电设备短期重复停电规避方法。将配电设备可靠性指标期望缺供电量和风险指标看作优化目标,建立配电设备短期重复停电规避目标函数,在多因素约束下对其进行优化求解。优化求解依据粒子群算法,通过小生境粒子群算法实现,适应度按照小生境共享体系,引入共享度,结合配电设备短期重复停电目标函数计算,从而有效规避配电设备断电器重复停电。实验结果表明,所提方法规避结果整体风险低,效果优,选用优化算法全局寻有能力强。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网动态重构

针对风光荷不确定性的配电网重构问题,建立分布式电源和负荷出力模型,以系统运行成本和电压偏移构建多目标函数。提出一种改进粒子群算法融合K-means(improved particle swarm optimization and K-means, IPSO-Kmeans)聚类算法来划分典型日负荷曲线,将改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization, IHHO)算法应用于配电网重构,进行寻优计算。为了改善哈里斯鹰优化(Harris hawk optimization, HHO)算法种群分布不均、无法完整搜索到最优解空间范围、易于陷入局部收敛等问题,引入佳点集生成种群初始化,提高种群搜索空间的均匀性。将麻雀搜索算法中的探索者位置更新公式与哈里斯鹰优化算法探索阶段的位置更新公式结合,以提高算法的全局搜索能力。利用柯西-高斯变异扰动策略跳出局部最优解。最后在IEEE33节点配网系统仿真,结果表明所提方法的有效性。