河北省教育厅科研基金(2009483)
- 作品数:2 被引量:34H指数:2
- 相关作者:卢志刚杨丽君文莹孙继凯王浩锐更多>>
- 相关机构:燕山大学秦皇岛发电有限责任公司更多>>
- 发文基金:河北省教育厅科研基金河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:电气工程更多>>
- 含异步风电机组的配电网故障恢复研究被引量:20
- 2010年
- 根据风电具有的随机性、间歇性等特点,建立了以风速为输入的风电场注入功率模型。考虑到风速的统计特性,应用多场景方法模拟了异步风电机组的不确定出力,确定了基于场景发生概率的故障恢复子目标。在此基础上,考虑到配电网故障恢复目标中的其它因素,应用自适应权重和的方法建立了含异步风电机组的配电网故障后恢复重构问题的综合目标函数;然后将随机生成树策略与蚁群优化算法相结合,用以解决配电网故障后恢复重构的网络优化问题,避免了搜索过程中可能出现的大量不可行解,加快了算法的搜索速度。IEEE-33系统算例验证了文中方法的有效性。
- 杨丽君卢志刚文莹
- 关键词:风电场配电网故障恢复
- 基于灵敏度分析的数据最优筛选与不良数据辨识被引量:14
- 2011年
- 以多时间断面的量测信息为基础,将图论和蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)结合起来,对数据进行筛选,对不良数据进行检测与辨识。首先将量测支路化,把全网数据等效为一张无向图,再利用ACO结合图论中最小支撑树的搜索方法对全部数据进行筛选,并在迭代过程中使用灵敏度分析法得到电网状态和量测的标准化残差,在迭代中实现数据标准化残差和系统状态的对比,以寻优形式找到系统最优量测组合及计算出当时系统状态,最后依据灵敏度分析法进行不良数据检测与辨识。整体算法在保持计算精度的同时,还避免了辨识中重复估计带来的时间损耗,提高了计算速度。最后,以IEEE14节点系统对所提算法进行了仿真验证。
- 卢志刚王浩锐孙继凯
- 关键词:不良数据蚁群算法状态估计