系统可观PMU最优配置和分阶段配置方案的研究

以电力系统配置同步相量测量单元（PMU）个数最少为目标，全网可观测、系统有最大量测冗余度为约束，提出了PMU最优配置模型．针对PMU价格昂贵，很难一次性安装上所有所需PMU的实际问题，提出系统不可观测度的概念，以每阶段安装相同个数的PMU能够最大限度地提高系统量测冗余度和最终完成安装后满足系统可观测的最优配置为约束条件，提出PMU分阶段的最优配置模型．在此基础上，     

系统可观测同步相量测量单元最优配置和分阶段配置

以电力系统配置同步相量测量单元（PMU）个数最少为目标,全网可观测、系统有最大量测冗余度为约束,提出PMU最优配置模型.针对PMU价格昂贵,很难一次性安装上所有所需PMU的实际问题,提出系统不可观测度的概念,以每阶段安装相同个数的PMU能够最大限度地提高系统量测冗余度和最终完成安装后满足系统可观测的最优配置为约束条件,提出PMU分阶段的最优配置模型.在此基础上,采用改进自适应遗传算法求解此模型,保证全局最优.在陕西49节点实际电网的PMU安装地点优化计算中,基于文中模型的算法不仅给出了14个PMU、120个量测量的最优配置方案,而且给出了优化的三阶段安装步骤,目前此方案已在实际电网中得到应用.     

基于蚁群算法的配电网谐波量测点优化配置

谐波量测点的优化配置能有效提高配电网谐波状态估计的可观性和准确性。结合配电网特性,确定配电网量测装置配置原则,基于配电网拓扑数学模型计算系统状态的可观性。综合考虑配电网的节点状态可观测度和冗余度建立谐波量测点优化配置的数学模型,提出应用蚁群算法求解达到同一优化目标的多种量测配置优化方案,为规划设计结合现场实际情况择优选择。算例分析结果验证了该算法的有效性,PMU配置位置的优化减少了节点冗余度,增加了可观节点数目。     

基于免疫遗传算法的PMU优化配置

针对电力系统状态完全观测下的相量测量装置(PMU)配置优化问题,提出了一种新的基于免疫遗传算法的优化配置方法.给出了免疫算子的构造、控制参数的选取以及利用系统信息与先验性知识来构造和接种疫苗的具体步骤.算例系统的研究结果表明,免疫遗传方法可以提高求解PMU优化配置问题的效率和准确性.     

考虑关键节点和重要线路的电力系统PMU优化配置

相量测量单元（PMU）是一种测量电压和电流的设备,随着电力系统的规模和结构越来越复杂,PMU的数量也大幅增加.利用改进蝠鲼觅食优化算法（IMRFO）对PMU进行了配置,使电力系统在正常运行、考虑关键节点和考虑重要线路时都能完全可观测,同时使PMU配置数最少.在蝠鲼觅食算法的基础上增加了混沌映射以提升算法的收敛速度,增加了跳跃因子以提高算法的勘测能力,从而避免算法陷入局部最优.通过度、特征向量和接近度三种指标,利用TOPSIS综合评价寻找系统的关键节点,利用线的中间中心度判断系统的重要线路.对IEEE-14和IEEE-69节点系统进行了实验仿真,结果表明：IMFRO算法与未改进时相对比,在配置时所需的PMU数和迭代次数均有一定的减少,验证了所提方法对解决PMU优化配置问题的有效性和优越性.     

基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究

随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。文章首先构建了以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明,文章所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。     

部分节点引入相量测量的状态估计

基于GPS的相量测量装置(PMU)可以直接测得节点电压相量,包括电压有效值和相角,在状态估计一般模型的基础上,建立了部分节点电压相量可测时的状态估计模型,并针对不同的相角量测精度,采用不同的状态估计模型,PMU精度较低时,在增加量测量冗余度的同时,PMU所在节点的电压相量仍然作为状态变量参与迭代;PMU精度足够高时,直接将PMU的量测值作为状态估计的状态解,算例验证了方法的有效性和相量测量对状态估计的改善作用。     

基于BPSO算法电力系统故障可观的PMU配置

针对电力系统故障可观状态下的PMU最优配置,提出了使用二进制粒子群优化算法(BPSO)进行处理.为了使用最少的PMU数目找到电力系统网络任一支路的故障,首先使用线性整数规划(ILP)对系统进行建模,再将BPSO算法引入进行优化,最后将该算法应用到IEEE-14,30和57节点标准测试系统,其优化过程亦考虑了零注入节点的影响.结果表明:该算法快速有效,适应用电力系统各种问题的优化.     

基于PMU的电力系统状态估计算法研究

本文针对PMU技术以及当前WAMS和SCADA系统量测并存的现状,研究基于PMU的状态估计算法。首先在动态估计中利用PMU量测进行边界协调;然后利用滤波步得到的状态变量值和PMU量测值进行一次线性估计,将非线性动态估计和线性估计结合起来,最大限度利用了PMU数据。     

基于改进遗传-禁忌算法的PMU优化配置

针对PMU最优配置问题,把改进遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法应用到电力系统优化问题。首先通过初始化配置,给定初始值,然后保留两个算法各自的优点进行全局优化,使优化精度提高,适应性更强。并对IEEE14和IEEE39节点进行优化,算例表明该方法求解PMU最优配置问题能使配置的数目和配置的位置达到最优化组合,同时也可提高最优解的多样性。     

电力系统广域量测不良数据处理研究

随着我国经济的不断发展,电力系统规模日益扩大以及接线的复杂程度不断上升,为了安全有效的输送电能,需要保证电力系统的实时量测数据的准确性,同步相量测量技术是现代电力工业的最重要技术之一,基于GPS的时钟同步相量量测单元(PMU)使得电力系统的实时电压和电流相量的直接测量成为可能。由于PMU具有精度高、全网严格的时钟同步、采样周期短等优点,同步测量技术在电力系统状态估计方面发挥着越来越重要的作用。该文研究基于PMU的量测信息存在不良数据的情况,提出一种处理不良数据的方法,对当前量测相量逐维地与历史量测进行Kalman滤波计算,结合仿真计算,分析其在工程上的应用前景。     

串─并联系统可靠度与冗余度最优化的一种算法

针对串联、并联及串─并联系统，在给定的资源约束下提出了一种有效优化方法，通过对单元可靠度与冗余度的最优配置，可使系统的可靠度达到最大。     

碳排放约束下的水工隧洞施工机群配置优化

考虑碳排放约束条件,基于水工隧洞施工机群配置优化和碳减排双赢的改进路径,构建基于工期-成本-质量-碳排放量的多目标优化函数；选择模拟退火算法改进后的粒子群算法,参考施工机械台班费用定额和《IPCC国家温室气体排放清单指南》计算施工机械的台班碳排放量；将新型机械配置纳入碳排放因素,建立以工期、成本、质量和碳排放为一级指标和14个二级指标的水工隧洞施工机群配置目标偏好权重评价指标体系,并构建考虑碳排放的机群配置优化模型,以滇中引水工程万家隧洞3号支洞为例开展多目标约束下的施工机群配置优化分析。结果表明:建立的水工隧洞施工机群配置目标偏好权重评价指标体系可以较全面地考量施工机群对环境的影响性；计算得出该施工机群主要碳排放源为隧道多功能作业台车和混凝土搅拌站,碳排放量(以CO2计)达到1 000.kg/台班。改进后的粒子群算法可以有效增强全局寻优的搜索能力,识别施工机械中碳排放关键风险源,模型优化结果与现场施工情况相符,验证了模型的可行性。     

鲁棒极点配置方法

研究一类线性多变量系统的鲁棒极点配置问题，提出了一种基于极点配置和目标函数优化的鲁棒极点配置方法，基本思想是，利用极点配置的参数化表示结果，以系统输出的Ｌ∞范数作为极点配置寻优的准则函数，通过解优化问题的途径确定极点配置问题中的自由参数。     

串-并联系统可靠度与冗余度最优化的一种算法

针对串联、并联及串－并联系统，在给定的资源约束下，提出了一种有效优化方法，通过对单元可靠度与冗余度的最优配置，可使系统的可靠度达到最大。     

智能桁架振动控制中主动杆件多目标最优配置

在智能桁架结构机电耦合静／动力分析模型基础上，给出结构系统压电元件对变形的检测方程，并分析系统动态特性，除位移模态外，得到了系统电势模态。进一步采用独立模态空间控制方法对结构振动进行控制，并进行主动杆件多目标最优配置研究。除控制能量最小化外，对非控模态的控制溢出和观测溢出最小化是另外两个优化配置目标函数。算例表明了分析方法的可行性和有效性。     

鲁棒极点配置方法

研究一类线性多变量系统的鲁棒极点配置问题，提出了一种基于极点配置和目标函数优化的鲁棒极点配置方法。基本思想是，利用极点配置的参数化表示结果，以系统输出的Ｌ∞范数作为极点配置寻优的准则函数，通过解优化问题的途径确定极点配置问题中的自由参数。     

一种双阶段多目标优化的综合能源系统配置方法

为提高综合能源系统优化配置的实用性和准确性,提出双阶段多目标优化的综合能源系统优化配置方法.第一阶段,以生命周期内经济成本最优、二氧化碳排放最低为目标函数,获得设备的最优类型、容量和机组组合;第二阶段,以日运行成本最优为目标函数,应用分支界定法对系统运行成本进行优化.最后以北方某住宅小区为例进行仿真,仿真结果体现了本文提出的优化配置方法在经济效益和环境效益两个指标上相较于传统方法存在明显优势,能够有效实现协同优化,具有更高的实用性和准确性.     

基于NSGA-Ⅲ算法的区域水资源优化配置研究

为保证区域生产、生活与资源环境的协调发展,提高水资源配置效率,水资源优化配置已成为当前研究热点.以佳木斯市为研究区,基于社会、经济、生态环境效益构建水资源多目标优化配置数学模型,选取2020年为现状年,2030年为规划年,采用NSGA-Ⅲ算法求解pareto最优解,求得规划年4种水资源配置方案,即方案一优先考虑社会效益目标,方案二优先考虑经济效益目标,方案三优先考虑生态环境效益目标,方案四侧重于社会、经济、生态环境协同发展.结果表明：方案四为最优方案,相比其他方案,该方案既注重社会经济发展,又兼顾生态环境的保护与管理,促进社会经济与水资源系统的可持续发展.不同方案研究成果可为当地水资源优化配置提供科学依据.     

考虑环境因素的分布式能源多目标优化配置

建立了分布式能源多目标优化配置模型,考虑了环境因素,以最小化传统发电与分布式能源发电的环境成本与发电成本之和、最小化配电网络损耗为目标函数.改变传统将多目标优化问题转化为单目标函数求解的做法,将粒子群算法扩展为多目标粒子群算法,并以此算法作为优化工具求解分布式能源的多目标优化配置.采用IEEE33节点系统作为算例,考虑将微型燃气轮机并网的优化配置问题.算例结果表明,该多目标优化配置策略能够为决策者提供可供个性化选择的多样化配置方案,各种优化配置方案与没有分布式电源安置相比,可降低系统网络损耗、改善系统可靠性指标和电压水平并降低污染气体排放.