冯士刚
- 作品数：11 被引量：224H指数：8
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>
- 负荷建模的多目标优化被引量：9
- 2009年
- 改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。解决了以前算法只能辨识出一组参数的问题,便于决策者根据不同侧重进行参数选取。高效、高精度的并行算法为网格平台下的负荷建模做了前期准备。最后,对上海地区的负荷进行实测建模,结果表明所述建模策略的可行性。
- 郑漳华艾芊冯士刚徐伟华王伟凌晓波王冲
- 关键词：参数辨识多目标优化PARETO最优解并行遗传算法网格
- 一种谐波负荷建模的新方法被引量：17
- 2007年
- 精确的负荷谐波建模对于网络谐波分析具有重要意义。文中叙述了负荷谐波建模的研究现状,针对理论上通用的负荷谐波模型,根据函数最佳平方逼近的思想,提出了一种新的参数辨识方法,即利用模型中电压、电流之间的物理关系,通过对电流的最佳平方逼近辨识出相应参数。该算法简单易行,可对各种类型的负荷进行谐波建模。为检验算法的精确度,定义了误差分析函数。该算法与以往算法相比,具有更高的精度,验证了算法的有效性和可行性。最后,讨论了电压、电流的幅值和相角对辨识所得参数的影响。
- 冯士刚艾芊
- 关键词：负荷建模谐波分析参数辨识
- 基于多目标优化算法的动态负荷模型结构选择与参数估计
- 负荷建模是电力系统中公认的难题之一，长期以来，负荷建模的研究一直缺乏系统性和普遍性。本文提出三个层面的负荷建模思路，即：负荷建模的基础研究、综合负荷模型的结构研究以及参数辨识算法的研究。该研究对负荷建模的实用化有重要意义...
- 冯士刚
- 关键词：电力系统负荷模型暂态稳定分析参数辨识
- 文献传递
- 基于瞬时对称分量的负荷谐波建模被引量：13
- 2008年
- 为解决现有谐波负荷建模方法存在的缺陷,提出了一种应用瞬时对称分量法进行负荷谐波建模的新方法——首先应用瞬时对称分量变换获得电压、电流的瞬时零序、负序和正序分量并由此建立各序分量的等效电路,然后推导出负荷在相坐标下的数学模型。该建模方法可用于各种类型三相负荷的谐波建模,且简单、快速,能用于在线计算。应用此思路对一三相不对称的非线性负荷进行谐波建模的算例结果表明了此建模方法的有效性。
- 冯士刚艾芊徐伟华凌晓波刘蓓王冲章启明
- 关键词：瞬时对称分量负荷模型参数辨识电力系统谐波分析
- 基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的多目标鲁棒PID优化设计被引量：5
- 2008年
- 现有的PID参数优化方法往往难以同时兼顾系统对快速性、稳定性与鲁棒性的要求,针对这一缺陷,提出了一种多目标PID优化设计方法——在满足系统鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并将NSGA-Ⅱ与PGA相结合对其求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好,决策者可根据实际系统的要求在Pareto解集中选择最终的满意解,这为快速性、稳定性与鲁棒性的权衡分析提供了有效的工具。仿真结果证明了本文设计方法的有效性和优越性。
- 冯士刚艾芊
- 关键词：并行遗传算法PARETO最优解PID控制
- 基于伪并行NSGA-Ⅱ算法的火电站多目标负荷调度被引量：15
- 2008年
- 为了克服以往负荷调度模型及优化算法存在的缺陷,提出了多目标负荷调度模型,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,并将带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.利用该方法对一电厂进行多目标负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,为经济性和环保性的权衡分析提供了有效的工具,分析结果验证了其思路的有效性和可行性.
- 冯士刚艾芊王伟徐伟华凌晓波刘蓓王冲
- 关键词：电厂并行遗传算法PARETO最优解
- 基于伪并行SPEA2算法的含风电场多目标负荷调度被引量：9
- 2009年
- 对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑系统的电压稳定程度最好、发电成本最小和污染排放量最少,提出了含风电场的多目标负荷调度模型,并将强度Pareto进化(SPEA2)算法和PGA算法相结合,用伪并行SPEA2算法用于最优求解.最后,通过算例分析计算了一含有风电场的系统不同穿透功率下的多目标负荷调度,验证了所提出算法的有效性和实用性.
- 郑漳华艾芊徐伟华韩利蒋传文冯士刚顾承红
- 关键词：风电场负荷调度多目标优化并行遗传算法电压稳定指标
- 基于伪并行SPEA2算法的多目标鲁棒PID优化设计被引量：2
- 2008年
- 现有的PID参数优化方法往往难以同时兼顾系统对快速性、稳定性与鲁棒性的要求,本文针对这一缺陷,提出了一种多目标PID优化设计方法——在满足系统的鲁棒性的前提下,以超调量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据实际系统的要求在Pareto解集中选择最终的满意解,这为快速性、稳定性与鲁棒性的权衡分析提供了有效的工具。仿真结果表明设计方法的有效性和优越性。
- 冯士刚艾芊王伟徐伟华凌晓波刘蓓王冲
- 关键词：并行遗传算法PARETO最优解PID控制
- 利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化被引量：21
- 2007年
- 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。
- 冯士刚艾芊
- 关键词：PARETO最优解静态电压稳定裕度多目标无功优化电力系统
- 火电站多目标负荷调度及其算法的研究被引量：21
- 2008年
- 对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性.
- 冯士刚艾芊
- 关键词：自动控制技术火电站并行遗传算法PARETO最优解
