PMU电力系统状态估计算法

研究了多区域互联电力系统的状态估计问题,提出了基于灵敏度分析的互联电力系统的状态估计方法。该方法将互联系统联络线两端子系统状态估计独立计算所得线路功率不匹配量作为各子系统的虚拟变化量测量,基于各子系统量测量、状态量和功率估计值之间的灵敏度关系,计算修正各子系统状态量和功率估计值,迭代求解互联系统状态估计解。仿真试验结果充分说明该状态估计方法计算结果准确、速度快,且在互联系统计算中心无法获得部分子系统数据情况下,能够最大限度地准确给出互联的可观测系统状态估计解。

在测点真值未知的情况下,如何对状态估计结果进行科学合理评价,是进行状态估计研究首先而且必须要解决的问题,也是现有状态估计研究的难点。文中分析了造成这一困难的原因,基于测量不确定度理论,提出了测点正常率概念,证明了测点正常率较大的状态估计结果更具合理性。给出了衡量状态估计结果合理性的具体方法。对测点正常率与日常运行中常用的测点合格率之间的关系进行了研究。对真值已知情况下状态估计结果评价指标的选取进行了较为详细的讨论。

第28卷第19期电网技术vol.28no.19 2004年10月powersystemtechnologyoct.2004 文章编号：1000-3673（2004）19-0014-06中图分类号：tm715文献标识码：a学科代码：470·4054 粒子群优化算法在电力系统中的应用 袁晓辉1，王乘1，张勇传1，袁艳斌2 （1．华中科技大学，湖北省武汉市430074；2．武汉理工大学，湖北省武汉市430071） asurveyonapplicationofparticleswarmoptimization toelectricpowersystems yuanxiao-hui1，wangcheng1，zhangyong-chuan1，yuanya

随着电力系统规模的日益扩大和电力市场改革的实施，保证电力系统安全、经济、稳定、可靠地运行越来越重要。本文对pso算法在电力系统中应用的研究现状进行了较为全面的总结，主要包括在电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、网络状态估计、参数辨识、优化设计等方面的应用研究成果。

以配电网系统最优化运行为目标，在保证配电网各节点电压满足电压质量要求的前提下，以最高的供电可靠性来确定网络的连接状态，采用改进的自适应遗传算法进行配电网络重构。通过ieee典型算例rbtsbus2系统的验算黠果表明了该算法的有效性和可行性。

电力系统分析(2005-1)电力系统潮流计算

多样化的电力系统通信设备构建双向传输的数据网络,为电网高效可靠运行提供通信保障。本文结合云南电网电力通信设备运行检修工况,提出一种通信设备状态评估方法。该方法对通信设备的设备运行因素、环境因素和辅助因素三方面进行评分,根据综合得分评估该设备的风险等级。该方法简单可行,可为电力系统通信设备的运维、检修、更换提供参考依据。

数字化变电站文献综述 0前言 由于传统变电站具有功能重复，缺乏统一化设计，对变电站综合自动化系统 的工程设计缺乏规范性要求(尤其是系统各部分接口的通信规约)等缺点，鱼待需 要解决，数字化变电站应运而生，数字化变电站是以变电站一、二次设备为数字 化对象，以高速网络通信平台为基础，通过对数字化信息进行标准化，实现信息 共享和互操作，并以网络数据为基础，实现继电保护、数据管理等功能，满足安 全稳定、建设经济等现代化建设要求的变电站。 所谓数字化变电站就是使变电站的所有信息采集、传输、处理、输出过程 由过去的模拟信息全部转换为数字信息，并建立与之相适应的通信网络和系统。 作为一门新兴技术，数字化变电站从提出开始就受到了极大的关注，目前已成为 我国电力系统研究的热点之一。随着相关软硬件技术的不断发展和成熟，数字化 变电站将成为变电站技术的发展方向。 1实现数字化变电站的意义

电力系统原理——CH1电力系统基本概念

《电力系统分析》习题集 2011-02-24编辑 一、选择题 1．采用分裂导线的目的是（a） a.减小电抗b.增大电抗 c.减小电纳d.增大电阻 2．下列故障形式中对称的短路故障为（c） a.单相接地短路b.两相短路 c.三相短路d.两相接地短路 3．简单系统静态稳定判据为（a） a.d/dpe>0b.d/dpe<0 c.d/dpe=0d.都不对 4．应用等面积定则分析简单电力系统暂态稳定性，系统稳定的条件是（c） a.整步功率系数大于零b.整步功率系数小于零 c.最大减速面积大于加速面积d.最大减速面积小于加速面积 5．频率的一次调整是（a） a.由发电机组的调速系统完成的 b.由发电机组的调频系统完成的 c.由负荷的频率特性完成的 d.由无功补偿设备完成的 6.系统备用容量中，哪种可能不需要(a) a.负荷备用b.国民经济备用

电力系统负荷预测是电力系统中的一个重要的研究课题。对神经网络算法和时间序列预测算法进行加权融合,提出一种混合算法对eunite竞赛数据进行了短期电力负荷预测。实验结果表明负荷预测精度得到了很大的提升。

电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,分析传统bp算法的不足,提出一种基于levenbery-marquardt优化法的bp模型学习算法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同类型的负荷差异,并对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。

电力系统简介

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。

首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与bp神经网络的预测结果做了比较。

为提高电力系统短期负荷预测的精度,引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法,并将这种智能算法与bp算法相结合,形成了粒子群优化bp算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型.通过具体算例将此模型与单纯的bp模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求.

粒子群算法(pso)作为群智能算法的主要方法之一。自提出开始,便引起了众多研究学者的关注。pso算法属于进化算法的一种,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。在查阅大量文献的基础上,本文首先简单介绍了群智能的概念,简述了粒子群算法的基本原理。然后,详细叙述了pso算法在电力网络规划,经济调度等电力系统领域中的应用,并回顾了前人及当前的研究成果。最后,指出了pso算法未来的发展方向和研究重点。

文章首先对遗传算法的基本概念进行阐述,然后对文献中提出的各类遗传算法在电力系统中的不同应用进行述评,分析了它们在不同电力系统问题中的应用特点及改进措施,促进遗传算法在该研究领域的进一步发展。

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度。分析了如何采用bp多层感知器的隐层数及隐层单元数。最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度。

word格式可编辑 专业技术分享 第七章短路电流计算 shortcircuitcurrentcalculation §7-1概述generaldescription 一、短路的原因、类型及后果 thecause,typeandsequenceofshortcircuit 1、短路：是指一切不正常的相与相之间或相与地（对于中性点接地 的系统）发生通路的情况。 2、短路的原因： ⑴元件损坏 如绝缘材料的自然老化，设计、安装及维护不良等所造成的设备 缺陷发展成短路. ⑵气象条件恶化 如雷击造成的闪络放电或避雷器动作；大风造成架空线断线或导 线覆冰引起电杆倒塌等. ⑶违规操作 如运行人员带负荷拉刀闸；线路或设备检修后未拆除接地线就加 电压. ⑷其他原因 如挖沟损伤电缆,鸟兽跨接在裸露的载流部分等. 3、三相系统中短路的类型：

信息工程学院课程设计（论文） 信息工程学院 课程设计报告书 题目:电力系统短路电流计算机算法 专业： 班级： 学号： 学生姓名： 指导教师： 2010年4月28日 信息工程学院课程设计（论文） 信息工程学院课程设计任务书 学号学生姓名专业（班级） 电气工程及其 自动化 (030746) 设计题目电力系统分析短路电流计算机算法 设 计 技 术 参 数 取基值sb=120mv.a，vb=vav，各发电机电压标幺值e1=1.0,对于线路： 21xx=0.4km ，103xx,对于负载：2.11x，35.02x,所需变压 器及线路参数图中已给出。 设 计 要 求 在12条母线上求取各种短路情况下的短路电流 工 作 量 总页数：26页 注：可填写课程设计报告的字数要求或要完成的图纸数量