互联系统结构保留的频率慢动态仿真分析

大规模互联电力系统(LIPS)在长期动态中由于频率和电压的慢动态可能引发生存性危机,最终造成一些大停电事故.为此,作为LIPS慢动态频率控制器设计的第一步,文中对LIPS结构保留的频率慢动态进行了建模和仿真.在以区域惯量中心频率为区域均一频率的假设下,建立了LIPS结构保留的频率慢动态模型,并提出了时域仿真计算方法.将该方法应用于双区域4机系统和IEEE 30节点3区域系统,并在4机系统上与暂态稳定程序作比较,结果均表明相应模型和方法是可行和有效的.     

启发式进化规划及其在最优潮流中的应用

针对连续变量优化问题，将进化规划同传统的梯度寻优技术相结合，设计了一析的启发式进行规划算法。它在保留了原进化规划特点的同时，又具有有较高的解题效率，并将它用于解算电力系统最优潮流，在优化编码、适合度函数及变异一取值方面进行了研究，结果表明获得了近乎全局最优的解。     

进化规划在设计及阀点负载的经济调度中的应用

探讨了模拟进化优化方法中的进化规划用以求解带有阀点负载泊经济调度问题问题,在优化编码、适合度函数和变异量取值方面进行了研究,进一步拓展了电力系统经济调度计算方法的应用前景,最后给出一个６节点３机系统算例结果并与遗传算法进行比较,证明其有效和简捷。     

蚁群一条件禁忌混合计算智能算法的Petri网路径寻优

Petri网（PN）的路径寻优问题一直是PN研究与分析中的重点和难点,尤其是研究、开发大型复杂PN的路径寻优智能算法将面临更大的挑战。根据传统蚁群算法（ACO）路径寻优特点,结合PN变迁规则,提出一种蚁群：奈件禁忌（ACO—CTSJ混合计算智能算法求解Petri网路径寻优问题。算法中,Petri网中的令牌类比成AC0中的蚂蚁,令牌／蚂蚁在变迁的过程中将信息素留在所经过的变迁中,通过信息素调整、控制令牌／蚂蚁的变迁,最终找到最短时延的变迁路径。寻优过程中,引入TS算法,根据不同奈件通过禁忌最优解中的变迁,使令牌／蚂蚁在寻优过程中能跳曲局部最优解,从而有效防止ACO算法路径寻优过早陷入局部最优解．仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

电力系统实时动态安全评估及预警仿真系统的实现

以电力系统电网运行的动态行为为研究对象，提出建立以维持系统运行在安全区间、监视预想事故集下系统动态安全裕度以及确保系统安全可靠运行为目的的电力系统实时动态安全评估及预警仿真系统。该系统的设计框架是基于TCP／IP协议的C／S及B/S的运行模式，同时结合VisualStudio．Net、SQLServer2000、Shell编程、并行计算等软件平台及软件组件设计思想实现系统搭建。此系统不仅可灵活、方便地与现有的能量管理系统（EMS）进行集成，实现实时动态安全评估，而且可提供离线分析仿真平台，对系统进行更广泛、细致的分析研究。     

求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法

针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子 ;二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略 .数值模拟表明 :该算法可以有效地克服基本蚁群算法的计算时间较长和容易出现停滞现象的缺陷 ,具有更好的全局搜索能力 .此外 ,还对该算法中参数的取值范围及选取方法进行了研究和探讨.     

随机摄动蚁群算法的收敛性及其数值特性分析

从随机优化技术出发,针对基本蚁群算法,提出了一种随机摄动蚁群优化算法。并从理论上对该算法的收敛性及一些相关特性进行了探索性分析,指出该算法在有限迭代次数下以概率e-1(e 是一个很小的正数)找到全局或局部最优解(至少一次);而且如果迭代时间足够长,将以概率1收敛于全局或局部最优解。最后,以TSP问题为例,对该算法中若干参数的选取进行了仿真分析,提出了具有普遍意义的参数选取方法,并制定出各参数的最佳取值范围。     

进化规划在计及阀点负荷的经济调度中的应用

探讨了模拟进化优化方法中的进化规划用以求解带有阀点负荷的经济调度问题,在优化编码、适合度函数和变异量取值方面进行了研究,进一步拓展了电力系统经济调度计算方法的应用前景,最后给出一个６节点３机系统算例结果并与遗传算法进行比较,证明其有效和简捷。