华东电力
華東電力
화동전력
EAST CHINA ELECTRIC POWER
2014年
5期
886-892
,共7页
成煜%杭乃善%苏毅%黄珑%韩靖华
成煜%杭迺善%囌毅%黃瓏%韓靖華
성욱%항내선%소의%황롱%한정화
云模型%线性网络%电压分区%中枢母线%粒子群算法
雲模型%線性網絡%電壓分區%中樞母線%粒子群算法
운모형%선성망락%전압분구%중추모선%입자군산법
cloud model%linear network%voltage partition%central bus%particle swarm algorithm
提出了利用云模型并以线性网络中节点电压实部与节点注入电流无功部分之间的线性灵敏度为基础实现二级电压控制分区.提出了考虑优化对象预处理的中枢母线优化选择方法,并由人工智能优化算法实现.把每个待分区负荷节点从无功源控制空间经云运算形成对应云滴,通过概念提升,由云模型的模糊性与随机性解决了电压分区的软划分问题.将节点负荷权重与可控性相结合进行优化预处理并由改进粒子群算法实现,增强了优化结果的可信度,提高了全局寻优的效率.经IEEE 39节点输电网络仿真测试,验证了所提方法的有效性.
提齣瞭利用雲模型併以線性網絡中節點電壓實部與節點註入電流無功部分之間的線性靈敏度為基礎實現二級電壓控製分區.提齣瞭攷慮優化對象預處理的中樞母線優化選擇方法,併由人工智能優化算法實現.把每箇待分區負荷節點從無功源控製空間經雲運算形成對應雲滴,通過概唸提升,由雲模型的模糊性與隨機性解決瞭電壓分區的軟劃分問題.將節點負荷權重與可控性相結閤進行優化預處理併由改進粒子群算法實現,增彊瞭優化結果的可信度,提高瞭全跼尋優的效率.經IEEE 39節點輸電網絡倣真測試,驗證瞭所提方法的有效性.
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