收藏本站
《东北大学》 2009年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

电力系统中若干优化问题的研究

刘佳  
【摘要】:根据现代电力系统的特点和发展趋势,深入研究电力系统现代应用技术的特性,发展和完善现代电力系统优化模型和实用算法是当前电力系统研究和工程实践的重要课题之一。本论文针对现代电力系统优化中的若干问题及其实用算法进行了深入的研究,主要工作如下: 保证运行电压合格率和提高电压稳定性的前提下,为了使电网系统的有功网损最小,文中了建立了集安全性和经济性于一体的多目标无功优化模型。给出了解决多目标无功优化问题的多目标粒子群算法,针对Pareto最优解集中的解质量评价困难的问题,采用熵权决策法进行不同量纲的多目标优化整合,最终选择出满意的最优解。 提出了一种改进的人工免疫算法,算法中对质量不同的个体采用了不同的变异策略,对变异率和交叉率进行了自适应调整,使算法在搜索精度和搜索效率之间达到平衡。构造了基于DAIA算法的DAIA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,利用DAIA算法来优化BPNN的权值和阈值,克服了BPNN权值和阈值选择的盲目性。电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与人工神经网络及回归分析模型相比,本文所提出的方法具有更高的预测精度和鲁棒性。 以辽宁省电力有限公司线路检修计划为背景,根据图论中的图着色理论建立了电网检修优化模型,引入成本—效益分析概念,利用层次分析法加以分析研究,并提出了种改进的鱼群算法对其进行优化求解。文中算法采用轮盘赌的方法选择移动行为,并且自适应调整移动策略和行为参数,以克服基本鱼群算法收敛速度较慢和易于陷入局部最优解的不足。 引入居民不满意度概念,基于物理规划思想建立了多地区多目标错峰控制限电模型。模型中不仅考虑到电力分配的经济效益,而且考虑到其社会效益,更加合理可行。在此基础上,进一步根据模糊决策理论给出了相应的多地区多目标错峰控制限电分配策略协调控制策略。 文中对所建立的数学模型和优化控制方法均进行了仿真实验,实验结果表明所提出的各类模型和方法合理可行。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TM732;O224

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 黄宇腾;负荷形态分析与负荷管理优化研究[D];浙江大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李益华;林文南;;一种改进的Tabu Search算法及其在区域电网无功优化中的应用[J];电力科学与技术学报;2008年02期
2 高立群;于宏涛;李扬;张军正;;基于改进蚁群算法的电力线路检修的多目标优化[J];东北大学学报(自然科学版);2007年07期
3 方英武,孙毅,王轶,冯慧;渭河洪水错峰调度决策支持系统的研究[J];水电自动化与大坝监测;2003年06期
4 刘耀年,庞松岭,刘岱;基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测[J];电工电能新技术;2005年04期
5 聂宏展;吕盼;乔怡;姚秀萍;姚松;;基于人工鱼群算法的输电网络规划[J];电工电能新技术;2008年02期
6 王志锐;陈秋园;韩立国;范为;;电力市场环境下基于人工鱼群算法的无功优化研究[J];电气应用;2008年10期
7 黄玮;林知明;李波;;基于禁忌搜索粒子群优化算法的无功优化[J];电力学报;2007年04期
8 李星梅;乞建勋;杨尚东;;基于CC/BM电网设施检修流程优化模型研究与应用[J];电力建设;2006年04期
9 张粒子,黄弦超,舒隽,陶文斌;配电网检修计划优化模型设计[J];电力系统自动化;2005年21期
10 葛斐;吴迪;陈实;江山立;;电网检修试验限额自动监视软件设计[J];电力系统自动化;2006年08期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
2 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
3 吕岗;免疫算法及其应用研究[D];中国矿业大学(北京);2003年
4 侯云鹤;电力系统的群体智能优化及电力市场稳定研究[D];华中科技大学;2005年
5 孙宁;人工免疫优化算法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
6 莫愿斌;粒子群优化算法的扩展与应用[D];浙江大学;2006年
7 张利彪;基于粒子群和微分进化的优化算法研究[D];吉林大学;2007年
8 卢芸;短期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D];沈阳工业大学;2007年
9 李澄非;计算智能方法研究及其在流程工业中应用[D];北京化工大学;2007年
10 高玉芳;沿海缺水灌区地表水地下水联合调配理论及应用研究[D];河海大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 潘鑫;基于神经网络的短期负荷预测研究[D];河海大学;2004年
2 刘冰;人工免疫算法及其应用研究[D];重庆大学;2004年
3 陈浩;基于人工神经网络的电力短期负荷预测系统研究[D];昆明理工大学;2005年
4 杨艳云;免疫算法在交流电机矢量控制中的应用研究[D];太原理工大学;2006年
5 单晓娟;智能计算及其在网络优化中的应用[D];山东大学;2007年
6 李凯斌;智能进化优化算法的研究与应用[D];浙江大学;2008年
7 成立奇;关于优化配电网检修计划的研究[D];华北电力大学(北京);2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘铮;孙俊;王冬;费维水;;施工危险源辨识结果库知识的获取研究[J];四川建筑科学研究;2006年03期
2 黄险峰;;按隔声要求的组合墙体各构件面积反演[J];四川建筑科学研究;2008年03期
3 何广杰;;克隆选择算法及其在路基工程中的应用[J];四川建筑科学研究;2009年01期
4 田晓艳;;计算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期
5 董晓霞;李干琼;刘自杰;;农产品市场价格短期预测方法的选择及应用——以鲜奶零售价格为例[J];山东农业科学;2010年01期
6 亓雪龙;孙洪雁;陈进展;;基于灰色系统理论的山东省水果产量预测模型[J];山东农业科学;2010年03期
7 鱼静,戴宗友;一种基于免疫原理的入侵检测系统模型[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
8 尹峰,邓小鹏,许四毛;生物免疫机理在计算机安全领域的应用与发展[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
9 何芳;丁金嫚;;TS-PSO算法在电力系统无功优化中的应用[J];安徽电力;2011年02期
10 付彪,吴先良,李世雄;小波变换法求电磁波动方程的高频解[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨莉;基于可持续发展的我国电源结构优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王晓辉;中国产业结构的动态投入产出模型分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 孙晓华;基于聚类的文本机会发现关键问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 闫培雷;考虑隔墙影响的框架结构非线性地震反应分析及地震灾场模拟[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 朱怡;潜艇航行训练模拟器模型简化与参数优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱志斌;基于金属材料的扰动磁场检测技术研究[D];南昌航空大学;2010年
2 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
3 孙明;深井底板突水判别和预测系统开发研究[D];山东科技大学;2010年
4 纪二云;基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究[D];山东科技大学;2010年
5 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
6 陈林;基于GIS的流域水文数据的时空分析[D];山东科技大学;2010年
7 王顺岩;灰色系统理论在间歇式染色中的应用研究[D];浙江理工大学;2010年
8 肖小城;粒子群算法求解作业车间调度问题的研究[D];郑州大学;2010年
9 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
10 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑晓雨;马进;贺仁睦;唐永红;;基于模型激励响应的负荷分类及泛化能力[J];电工技术学报;2009年02期
2 段青;赵建国;罗珂;;基于形状相似的日负荷曲线多重聚类分析及其应用[J];电气应用;2008年20期
3 胡兆光;需求侧管理在中国的应用与实施[J];电力系统自动化;2001年01期
4 康重庆,夏清,张伯明;电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨[J];电力系统自动化;2004年17期
5 张晓星,程其云,周湶,孙才新;基于数据挖掘的电力负荷脏数据动态智能清洗[J];电力系统自动化;2005年08期
6 林舜江,李欣然,刘杨华,罗安,金群,刘艳阳,陈辉华,唐外文;电力负荷动特性分类方法研究[J];电力系统自动化;2005年22期
7 刘健;王双虎;明正峰;;需求侧负荷管理中最优错峰计划的生成[J];电力系统自动化;2006年08期
8 鞠平;陈谦;熊传平;黄丽;方朝雄;陈峰;赵红嘎;戴琦;鄢安河;付红军;;基于日负荷曲线的负荷分类和综合建模[J];电力系统自动化;2006年16期
9 陈建华;戴铁潮;张宁;甘德强;王康;;确定性合同分解中异常负荷数据的识别与修正[J];电力系统自动化;2009年06期
10 王蓓蓓;李扬;高赐威;;智能电网框架下的需求侧管理展望与思考[J];电力系统自动化;2009年20期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 李黎;基于聚类分析的负荷数据分类方法的研究[D];华北电力大学(北京);2004年
2 陈坤丽;我国可中断电价设计中的问题研究[D];华北电力大学(北京);2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪胜和;高夏生;朱六璋;;安徽电力调度数据网的安全防护[J];安徽电力;2005年01期
2 任冠华,陈立周;基于模糊概率的零缺陷设计在产品质量中的应用[J];北京科技大学学报;2003年03期
3 杨学贤,张群英,韩月秋;雷达系统级测试的边界扫描方法[J];北京理工大学学报;2000年02期
4 张素兵,刘泽民;基于蚂蚁算法的分级QoS路由调度方法[J];北京邮电大学学报;2000年04期
5 陈萍,郭金锋;对Hopfield神经网络求解TSP的研究[J];北京邮电大学学报;1999年02期
6 杨晓华,杨志峰,郦建强;格雷码混合加速遗传算法及其性能分析[J];北京师范大学学报(自然科学版);2004年06期
7 姚志超,张延玲,李士琦,周燕;考虑性能的烧结优化配料模型[J];包头钢铁学院学报;2002年03期
8 魏连伟,邵景力,张建立,崔亚莉;模拟退火算法反演水文地质参数算例研究[J];吉林大学学报(地球科学版);2004年04期
9 梁勤欧,祝国瑞;基于克隆选择算法的布局分配问题研究[J];测绘通报;2004年11期
10 李鹰,赵振江,吴松涛;灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2003年01期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨启文;计算智能及其工程应用[D];浙江大学;2001年
2 王磊;免疫进化计算理论及应用[D];西安电子科技大学;2001年
3 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
4 罗小平;人工免疫遗传学习算法及其工程应用研究[D];浙江大学;2002年
5 谢秉磊;随机车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2003年
6 徐雪松;基于人工免疫系统的函数优化及其在复杂系统中的应用研究[D];浙江大学;2004年
7 牟盛静;石化工业过程建模与优化若干问题研究[D];浙江大学;2004年
8 黄宪成;模糊多目标决策理论、方法及其应用研究[D];大连理工大学;2003年
9 冯宝平;区域水资源可持续利用理论与应用研究[D];河海大学;2004年
10 张建勇;模糊信息条件下车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 尚长军;溶剂脱水塔的建模与优化研究[D];浙江大学;2003年
2 宋毅;基于遗传算法的生产调度方法及其软件实现[D];浙江工业大学;2003年
3 刘和周;改进的进化蚁群算法在超深亚微米VLSI电路绕障布线问题中的应用[D];电子科技大学;2003年
4 马丽勤;遗传算法在异步电机无速度传感器矢量控制中的应用研究[D];沈阳工业大学;2002年
5 高建华;转子时间常数对异步电机矢量控制的影响[D];中国科学院研究生院(电工研究所);2003年
6 杨海清;遗传算法的改进及其应用研究[D];浙江工业大学;2004年
7 侯建花;TSP遗传算法的改进及其并行化研究[D];成都理工大学;2004年
8 王琼;基于人工免疫系统的函数优化问题研究[D];武汉理工大学;2005年
9 王明兴;连续禁忌搜索算法改进及应用研究[D];浙江大学;2005年
10 艾景波;文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪峰,于尔铿,阎承山,李晓彬,刘军,刘永奇;基于因素影响的电力系统短期负荷预报方法的研究[J];中国电机工程学报;1999年08期
2 高山;短期负荷预测的神经网络实现[J];电力需求侧管理;2001年06期
3 周佃民,管晓宏,孙婕,黄勇;基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究[J];电网技术;2002年02期
4 戴文进,付小科;基于模式识别和神经网络的电力系统短期负荷预测[J];南昌大学学报(工科版);2003年02期
5 赵宇红,赵学成,肖金凤;多层前馈神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J];南华大学学报(理工版);2004年01期
6 邓培敏;陈明华;佘恬;;Elman网络在短期负荷预测中的应用[J];企业科技与发展;2009年04期
7 阙连元,叶世勋,丁剑明;开放式SCADA/EMS系统支持的在线负荷预测系统[J];电力系统自动化;1993年10期
8 赵琳;一种基于人工神经网络的短期负荷预测技术[J];山西电力技术;1998年01期
9 程旭,康重庆,夏清,沈瑜;短期负荷预测的综合模型[J];电力系统自动化;2000年09期
10 刘耀年,祝滨,曾令全,张文生,李月玲;一种利用可加性模糊系统的短期负荷预测新方法[J];电网技术;2003年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 胡松峰;彭显刚;;电网短期负荷预测方法综述[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
2 盛琼;顾泽;骆丽楠;;基于实时气象要素的湖州短期负荷预测研究[A];第八届长三角气象科技发展论坛论文集[C];2011年
3 邢晓哲;刘玉良;丁旭元;;考虑端点效应的经验模态分解在短期负荷预测中的应用[A];低碳经济与科学发展——吉林省第六届科学技术学术年会论文集[C];2010年
4 刘念;徐成华;;利用RBF对农村低压台区进行短期负荷预测[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展(上册)[C];2001年
5 杜欣慧;张岭;毕艳华;;采用自适应神经网络进行短期负荷预测[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(下册)[C];2004年
6 田晓;颜勇;孔凡坊;顾德英;;新型神经网络在短期负荷预测中的应用研究[A];山东电机工程学会第五届供电专业学术交流会论文集[C];2008年
7 李婷;徐搏;刘青山;刘俊男;辛鹏;;基于EMD与SVM及GA相结合的短期负荷预测[A];低碳经济与科学发展——吉林省第六届科学技术学术年会论文集[C];2010年
8 郭恒;罗可;唐贤瑛;;基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的电力系统短期负荷预测[A];第十届全国电工数学学术年会论文集[C];2005年
9 高荣;刘晓华;;短期负荷预测的模糊聚类多支持向量机模型研究[A];2009中国控制与决策会议论文集(2)[C];2009年
10 高秉健;吕金虎;;基于混沌时间序列的电力系统短期负荷预测[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
中国重要报纸全文数据库 前9条
1 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年
2 张树斌 范明;湖北电网中、短期负荷预测系统显神威[N];华中电力报;2001年
3 王海亚;负荷预测的几种方法及特点[N];黔西南日报;2008年
4 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年
5 本报记者 林海宇;对迎峰度夏和奥运保电工作再部署再动员[N];华东电力报;2008年
6 宋鹏涛;华北电网多措并举保国庆用电[N];华北电力报;2005年
7 曹琰陈也清;华中电网用电负荷创新高[N];国家电网报;2008年
8 记者 龙建平;“黄金周”广东电网两不误[N];中国电力报;2006年
9 崔春华;西北电网公司积极调度缓解我省供电紧张[N];陕西日报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
2 张智晟;基于多元理论融合的电力系统短期负荷预测的研究[D];天津大学;2004年
3 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
4 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
5 雷绍兰;基于电力负荷时间序列混沌特性的短期负荷预测方法研究[D];重庆大学;2005年
6 卢芸;短期电力负荷预测关键问题与方法的研究[D];沈阳工业大学;2007年
7 杨尚东;发电商市场预测与竞价决策优化新方法研究[D];华北电力大学(北京);2007年
8 孙春顺;风力发电系统运行与控制方法研究[D];湖南大学;2008年
9 郑永康;相空间重构与支持向量机结合的短期负荷预测研究[D];西南交通大学;2008年
10 张维戈;纯电动公交车换电站优化设计和经济运行研究[D];北京交通大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱焕荣;遗传规划在电力短期负荷预测中的应用[D];河北农业大学;2011年
2 刘凯;基于改进BP神经网络的短期负荷预测研究[D];河海大学;2005年
3 冷北雪;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D];西南交通大学;2010年
4 刘继胜;基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析[D];华北电力大学(北京);2011年
5 赵福成;基于人工神经网络的短期负荷预测[D];华北电力(北京)大学;2002年
6 李海东;人工智能方法在电力系统短期负荷预测中的研究[D];辽宁工程技术大学;2002年
7 陈晨;基于WNN神经网络的短期负荷预测[D];西安理工大学;2010年
8 白波;基于加权LS-SVM的短期负荷预测研究[D];东北电力大学;2011年
9 胡启元;针对电力系统短期负荷预测的研究[D];四川大学;2004年
10 朱要明;林芝地区电力负荷的短期预测[D];西藏大学;2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026