检索结果-内蒙古大学图书馆

高压电器 2025年第05期 291-301页

作者：傅国斌孙海斌王海亭宋锐杨国金黄涛马嘉昊国网青海省电力公司电力科学研究院国网青海省电力公司国网青海省电力公司经济技术研究院华北电力大学电气与电子工程学院

随着新能源在电力系统中的比例不断增加，其难预测特性使得新型电力系统的电压稳定性面临严峻挑战。为此，提出一种于高比例新能源馈入下计及系统静态电压稳定的无功优化方法。首先，通过分析无功补偿容量与电压静稳L指标的关系，推导综... 详细信息

随着新能源在电力系统中的比例不断增加，其难预测特性使得新型电力系统的电压稳定性面临严峻挑战。为此，提出一种于高比例新能源馈入下计及系统静态电压稳定的无功优化方法。首先，通过分析无功补偿容量与电压静稳L指标的关系，推导综合L-Q灵敏度指标（comprehensive L-Q sensitivity index），使系统于等量无功注入时电压支撑强度提升。同时，兼顾系统运行安全及经济运行构建多目标无功优化模型，采用多目标差分进化算法（multi-objective differential evolution algorithm,MODEA）求解基于TOPSIS的Pareto最优解。最后，用改进IEEE39节点模型测试，验证了所提方法在计及系统静态电压稳定的无功优化问题处理中的显著优势。

关键词：新能源多目标无功优化 L-Q灵敏度差分进化算法

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计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化

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电网技术 2020年第5期44卷 1892-1899页

作者：刘梦依邱晓燕张志荣赵长枢赵有林张楷智能电网四川省重点实验室(四川大学) 四川省成都市610065

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史... 详细信息

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。

关键词：分布式电源 PSO-BP神经网络相关性多目标无功优化

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一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用

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电工技术学报 2010年第7期25卷 137-143页

作者：李鑫滨朱庆军燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 河北省数学研究中心石家庄050000

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量... 详细信息

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出,并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则,使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数;对调节后粒子新位置的优劣,则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。最后,采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。IEEE30节点和IEEE118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。

关键词：粒子群优化多目标无功优化模糊自适应模拟退火

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分散式风电场不同时间等级的多目标无功优化控制

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电机与控制学报 2016年第11期20卷 46-52页

作者：邢作霞颜宁肖婉秋厉伟沈阳工业大学电气工程学院辽宁沈阳110870 国网沈阳市于洪区供电公司辽宁沈阳110141

针对具有一定动态无功调节能力的双馈式风力发电机组构成的分散式风电场,为解决其经济稳定运行,提出一种包含风功率预测的不同时间尺度多目标无功优化控制方法。考虑风速变化相关性分组-单机预测风电机组无功输出情况,通过风电机组和SV... 详细信息

针对具有一定动态无功调节能力的双馈式风力发电机组构成的分散式风电场,为解决其经济稳定运行,提出一种包含风功率预测的不同时间尺度多目标无功优化控制方法。考虑风速变化相关性分组-单机预测风电机组无功输出情况,通过风电机组和SVC共同补偿电网无功需求;根据风电预测无功功率信息,采用多目标无功控制快速有效调节其输出功率以跟踪无功补偿指令。为减少风电场内设备动作次数,选取不同时间级的控制,目标为分钟级无功控制以有功网损最小为优化目标,秒级的无功控制以电压偏差最小、电压稳定裕度最大、短时闪变最小为综合优化目标,毫秒级的无功控制以机组变流器的瞬间最大无功支撑能力为优化目标进行无功分配。工程算例证明所提策略有效的降低网损、提高电压支撑能力并保证电网正常的运行。

关键词：分散式风电场功率预测多目标无功优化不同时间尺度模拟退火-粒子群算法

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利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化

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高电压技术 2007年第9期33卷 115-119页

作者：冯士刚艾芊上海交通大学电气工程系上海200030

为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收... 详细信息

为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。

关键词：强度Pareto进化算法 Pareto最优解静态电压稳定裕度多目标无功优化电力系统 IEEE30节点测试系统

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网络化控制多目标无功优化的进化算法

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中南大学学报（自然科学版） 2012年第8期43卷 3073-3079页

作者：彭可盘清琳李仲阳兰浩湖南师范大学工学院湖南长沙410081

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的... 详细信息

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的数学模型,进而引入去冗-保持处理方法。其次,给出一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,通过对约束条件的可行和不可行双群体处理,解决多目标优化过程中陷入局部最优的问题,并改进变异和交叉操作以提高优化速度与性能。最后,利用IEEE 30节点系统进行仿真计算及分析。研究结果表明:该算法不仅能保证系统达到次优状态,而且收敛速度、均匀性及逼近性等方面均有较大提高。

关键词：网络化控制多目标无功优化差分进化算法数据丢包时间驱动去冗保持处理

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基于适应性权重遗传算法的多目标无功优化研究

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电力系统保护与控制 2010年第6期38卷 1-7,25页

作者：陈得宇张仁忠沈继红高世伟哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学理学院黑龙江哈尔滨150001 天津电力公司天津300201

研究一种多目标无功优化问题的求解方法。基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化... 详细信息

研究一种多目标无功优化问题的求解方法。基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化和离散变量优化问题,并分别求解,迭代直至收敛的求解思路。鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法求解,重点研究了控制变量的编码方案以及选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对于多目标无功优化各个目标权重难以确定问题,又进一步引入了适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化算法能自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了文中所提的多目标无功优化求解方法的合理性。

关键词：多目标无功优化电容器投切变压器分接头调节机端电压设定适应性权重遗传算法

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基于免疫记忆克隆选择算法的多目标无功优化

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电力系统保护与控制 2012年第24期40卷 65-70页

作者：罗毅多靖赟华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

结合免疫记忆学说和克隆选择原理,提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择算法。该算法针对多目标无功优化问题的特点,采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式,实现了种群的扩张,保证了所得解集的均匀性;引入非一致性变... 详细信息

结合免疫记忆学说和克隆选择原理,提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择算法。该算法针对多目标无功优化问题的特点,采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式,实现了种群的扩张,保证了所得解集的均匀性;引入非一致性变异算子,使该算法同时具备全局均匀搜索能力和局部精确寻优能力;采用交叉重组算子实现了抗体间的协作,促进不同抗体间信息的交流;通过抗体群更新操作,一方面保证了算法的收敛速度,另一方面确保了所得解集均匀分布;引入记忆单元概念,可以有效抑制寻优过程中出现的退化现象,确保了种群的多样性。以IEEE-14和IEEE-118节点测试系统为例进行仿真计算,结果表明该算法可以有效提高系统运行的安全性和经济性,是求解多目标无功优化问题的有效方法。

关键词：多目标无功优化免疫记忆学说克隆选择原理免疫记忆克隆选择算法电力系统

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改进粒子群优化算法在电力系统多目标无功优化中应用

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电力自动化设备 2009年第11期29卷 31-36页

作者：刘述奎李奇陈维荣林川郑永康成都电业局四川成都610021 西南交通大学电气工程学院四川成都610031 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

采用自适应聚焦粒子群优化(AFPSO)算法对电力系统进行无功优化。以最优控制原理为基础,引入静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好以及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,并采用模糊集理论将此多目... 详细信息

采用自适应聚焦粒子群优化(AFPSO)算法对电力系统进行无功优化。以最优控制原理为基础,引入静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好以及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,并采用模糊集理论将此多目标优化问题转化为单目标优化问题。通过最小化各目标的隶属度最大值(指标差的隶属度值大),从而只提升差的指标,使系统整体性能提高。同时,采用罚函数的形式处理负荷节点电压和无功发电功率2个状态变量不等式约束。在IEEE57节点系统上进行测试,通过仿真测试及不同算法优化结果的对比,表明AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定,同时证明了AFPSO算法的有效性和优越性。

关键词：电力系统自适应聚焦粒子群优化算法多目标无功优化电压稳定模糊集理论群体智能

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含分布式发电的配电网多目标无功优化策略研究

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电力系统保护与控制 2013年第10期41卷 45-50页

作者：程杉陈民铀黄薏宸重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

为以最省的无功设备投资、最大限度地保证系统经济运行,增加解决问题的灵活性,研究了含分布式发电(DG)的配电网多目标无功优化策略,即构建含DG的配电网多目标无功优化模型。运用自适应多目标粒子群(AMOPSO)算法求解此问题,一改传统将多... 详细信息

为以最省的无功设备投资、最大限度地保证系统经济运行,增加解决问题的灵活性,研究了含分布式发电(DG)的配电网多目标无功优化策略,即构建含DG的配电网多目标无功优化模型。运用自适应多目标粒子群(AMOPSO)算法求解此问题,一改传统将多目标问题转化为单目标求解的做法。为验证所提策略,以含DG的IEEE 33节点系统为例,将AMOPSO应用于以最小化系统有功网损和最小化无功补偿设备容量(投资)为目标函数的多目标无功优化问题。仿真表明,采用该策略为决策者提供了可供选择的多样性解;优化结果验证了所建多目标模型的优越性和所提算法应用的可行性和有效性。

关键词：配电网分布式发电多目标无功优化多目标粒子群优化自适应惯性权重非支配拥挤距离

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