杨宏超
- 作品数：8 被引量：19H指数：3
- 供职机构：南昌航空大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省科技支撑计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信更多>>
- 链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置被引量：2
- 2017年
- 分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,提出一种考虑规划地区的24-h负荷时序特性和气候特点的24-h负荷变换情况下的DG优化配置;为了解决上述问题,采用链式多智能体遗传算法对其进行优化处理;首先通过算法对IEEE33节点系统进行测试,验证算法在分布式电源优化配置中的优越性,并对PG&E69节点配电网进行24-h时序的全过程模拟仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能在分布式电源配置上的有效性,同时提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选择上提供工程参考的实用性。
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- 关键词：微电网分布式电源有功网损
- 光伏组件内部参数辨识与输出特性研究被引量：7
- 2018年
- 基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确,一般的智能优化算法精度都优于数学解析法,但现有的粒子群参数辨识方法存在着易陷入早熟和迭代次数过多等问题。对此,提出了一种改进量子粒子群算法,对光伏组件内部5参数进行准确辨识,并对其外部输出特性进行预测。通过MATLAB仿真算例和实际测试数据对该方法进行验证,证明其准确性和适用性。
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- 关键词：光伏组件参数辨识量子粒子群
- 关于网络故障脆弱性优化评估仿真被引量：3
- 2018年
- 网络故障脆弱性优化评估即分析故障模式下的电网脆弱性变化,以降低故障影响及发生可能性,但传统的脆弱性评估中忽略了线路权重以及输电效率的影响,构造以线路电抗为权值的电网加权拓扑模型,定义综合考虑节点和边差异性的网络结构熵下降百分比指标和考虑路径长度的输电效率下降百分比指标,通过不同故障模式下的指标变化值,分析电网的脆弱性,最后对IEEE9节点系统进行仿真分析,实验结果验证了所提方法的有效性和正确性,且说明电网对关键节点的依赖大于普通节点,合理安排电网结构将有效提高系统稳定性能。
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- 关键词：电力网络脆弱性连锁故障
- 分布式电源的微电网及脆弱性评估研究被引量：2
- 2018年
- 微电网脆弱性评估即是找出电网自身的薄弱环节,增强安全稳定性。但传统的脆弱性评估忽略了电网本身结构特性以及分布式电源的接入和网络重构对微电网脆弱性的影响。有针对性地提出加权的综合脆弱性指标,其中结构脆弱性指标是基于节点度数和线路电抗值对网络结构进行评估;运行脆弱性指标包括各节点的电压质量和线路的有功功率平衡度,建立以网络损耗和综合脆弱度为目标函数的重构模型,运用量子粒子群算法的全局寻优能力求解最优方案。仿真算例验证了所提指标的有效性,且分布式电源的接入以及网络重构能够有效降低系统脆弱性,提高系统的安全性能。
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- 关键词：分布式电源量子粒子群算法
- 分布式电源接入对系统脆弱性影响分析
- 2018年
- 微电网脆弱性评估即是找出电网自身的薄弱环节,以增强其安全稳定性,但传统的脆弱性评估忽略了电网本身结构特性以及分布式电源的接入对微电网脆弱性的影响;基于此,对分布式电源(Distributed Generation,DG)加入系统前后节点的脆弱性进行了比较分析;有针对性的提出加权的综合脆弱性指标,其中结构脆弱性指标是基于节点度数和线路电抗值对节点重要度进行评估;运行脆弱性指标包括各节点的电压质量和线路的有功功率平衡度;对加入不同类型DG的IEEE33节点系统进行仿真计算,得出不同类型DG以及不同并网点的系统脆弱度,充分评估分布式电源加入对系统脆弱性的影响;仿真算例验证了所提指标的有效性,且不同类型分布式电源的接入能够有效降低系统脆弱性,提高系统的安全性能。
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- 关键词：分布式电源潮流计算
- 基于多智能体遗传算法的微电网优化策略研究被引量：3
- 2017年
- 分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,为此考虑有功网损和电压稳定性两个重要指标,将分布式电源接入微电网转化为分布式电源的接入位置和接入容量的双目标非线性优化问题。针对以上问题,提出了链式多智能体遗传算法。通过应用所提出的算法对IEEE-33节点配电网进行仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能有效提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选择上提供工程参考的实用性。
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- 关键词：微电网分布式电源有功网损
- 基于动态双组粒子群的短期负荷预测
- 2018年
- 为提高电网短期负荷预测的精度,提出一种有效的优化支持向量机参数的算法;该算法首先将初始粒子群适应度排序,然后根据适应度的大小将初始粒子群划分为两组,并同时运用不同的权重进行全局搜索和局部搜索;前期,全局搜索的粒子群数量远多于局部搜索,且使用全局搜索能力强的较大的惯性权重;局部搜索的粒子群使用较小的惯性权重;随着迭代次数的增加,全局搜索的粒子群数量不断减少,局部搜索不断增多,两组粒子数量动态变化;并且引入平均粒距和适应度方差解决粒子群容易陷入局部最优这一问题,最后用改进的动态双组粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数用于短期负荷预测,实验结果表明该方法预测精度更高,可行且有效。
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- 关键词：短期负荷预测全局搜索局部搜索支持向量机
- 基于光伏组件内部参数辨识的故障诊断模型被引量：2
- 2018年
- 光伏组件出现故障时,其内部参数应该最能反映其故障特性,基于此通过比较不同故障状况下的光伏组件内部参数特性,提取相应的故障特征;首先通过MATLAB建立光伏组件各故障模型,通过改进量子粒群算法对不同故障类型下的光伏组件进行参数辨识并获取相应的数据,利用数据建立BP神经网络故障诊断模型并对故障类型进行诊断;仿真结果证明所用参数辨识方法可以准确对光伏组件内部参数进行辨识,诊断结果也表明所选取的故障特征是合理的,通过此模型可以准确的对光伏组件故障进行诊断。
- 杨宏超程若发吕彩艳李家佳
- 关键词：光伏组件参数辨识量子粒子群BP神经网络故障诊断
