基于潮流熵理论的输电网均衡度多目标规划

来源 :燕山大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mayf014
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
输电网规划作为主网规划,担负着系统正常稳定运行的重担,而电网规模的扩大及电网结构的复杂化会造成线路重载,导致大面积停电事故发生,因此传统的以经济为导向的输电网规划将不再适用,规划中需更多考虑线路负载率均衡分布的问题。潮流熵作为衡量系统变异程度和均衡状态的量值,将其用到输电网规划中为描述负载率均衡提供了研究思路。另外,如何建立描述线路有功潮流整体分布均衡度的相关指标具有重要研究意义。为解决上述问题,本文对输电网规划进行较深入的研究。首先,分析输电网规划、输电线路均衡性以及潮流熵理论的基本模型,建立了传统输电网规划模型。对多目标规划的优化算法进行理论研究,对多目标细菌群体趋药算法进行改进,提出了以均方差法确定目标函数最优折衷解的理论研究方法。其次,提出基于潮流熵理论的线路负载率均衡性分析方法,构建负载率潮流熵指标,并在传统输电网规划中增加该指标最大值的目标函数,在约束条件中增加负载率潮流熵约束,基于此建立了考虑线路负载率潮流熵的输电网多目标规划模型。用改进的优化算法对该模型求解,并与不同模型进行对比,结果证明了所建规划模型具有可行性和所提方法具有合理性。最后,针对现有输电线路中有功潮流分布均衡度的相关研究主要集中于线路负载率单层面的问题,本文定义了线路负载率潮流熵、有功损失率潮流熵、输电效率潮流熵三个指标,并将三个指标加权和定义为均衡度因子,将其用于输电网规划,以提高输电线路有功潮流整体分布的均衡度,并在约束条件中引入均衡度因子的约束,据此,建立了输电网经济成本最小和均衡度因子最大的多目标规划模型,并采用改进的多目标优化算法对模型求解,设置不同模型对比以及进行灵敏度分析,结果验证了规划方法和模型的优越性。
其他文献
通过非侵入式技术采集的运动想象脑电信号(Electroencephalogram,EEG)被广泛用于控制辅助设备或者康复设备。迄今,基于运动想象EEG信号的脑-机接口(Brain–computer interface,BCI)应用,大多使用监督算法解码EEG信息。但是,监督模型训练和校准的耗时过程限制了BCI应用的推广。聚类模型被用于识别脑电意图以降低BCI应用的训练进程。但是很多聚类方法在应用时
脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过结合硬件与软件让大脑活动控制外部设备甚至计算机的技术,这项技术通过使用设备实现对于大脑神经思维活动所展现的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)进行解码,并根据获得的信息实现与外界环境的沟通,脑-机接口技术的应用变得越来越广泛。研究表明,脑电信号能够被正确解读是大脑与外界设备实现准确交流的关键性步
21世纪以来,海洋资源的开发已经引起了全世界的广泛关注。水下探测相关工作的增多使得水下通信技术的需求也日益增长。相比于陆上通信,无线电波以及声波在水下通信受到环境因素的很大制约。相反,可见光水下通信技术则克服了海水复杂环境的影响,能够实现高频率、大容量的载波信号传输。基于上述应用背景,本文设计了一套基于LED的水下视频传输系统,实现了视频信号在水下的短距离传输。全文的研究内容包括:(1)对可见光水
微环谐振器是一种集成光波导结构,具有结构简单、品质因子高等优势,使其可以实现大规模集成化,并在滤波器、传感器、逻辑开关、激光器、波分复用器、偏振器等集成光子器件领域有着广泛的应用。然而,目前由微环谐振器构成的集成光电子器件存在设计结构复杂,传感性能差,调制效率低等问题,在结构和材料方面还具有较大的提升空间。因此,本文旨在通过设计微环的级联结构和组成材料来提高微环在传感器、逻辑开关等集成器件的性能。
光伏发电系统的功率受天气、气象因子、地理位置等多种因素的影响,所以光伏发电系统的输出功率呈高度的波动性、随机性。光伏发电功率预测是提高电网控制、保证高比率光伏并网运行的基础性关键技术。由于光伏发电系统的输出功率受多种因素的影响,因此本文提出了一种计及天气与气象因子关联度的短期光伏发电功率预测的方法。首先,针对用于光伏发电功率预测数据受机器故障、停电等影响的问题,在进行相似日选取前,通过i Fore
脑-机接口(Brain Computer Interface,BCI)是工程技术与神经科学的一种新型交互结合方式,它可以作为神经康复工具,以改善神经系统疾病,例如改善中风和四肢瘫痪病人的运动或认知能力。基于运动想象(Motor Imagery,MI)的脑-机接口不需要外界刺激即可反映受试者的运动意识,其已在大脑可塑性诱导方面体现出重要作用。脑电信号(Electroencephalogram,EEG
情绪识别已应用于许多领域,例如安全驾驶、医疗保健和社会保障等。通常,情绪识别方法可分为两大类。一种是使用诸如面部表情、语音、手势和姿势等之类的人类物理信号,其具有易于收集的优点并且已经研究了多年。但是,可靠性无法得到保证,因为人们相对容易控制面部表情或语音等物理信号以隐藏其真实情感,尤其是在交流中。另一种是传统的情绪检测方法,通常利用一些传感器进行生理信号的测量,用户体验较差,而且佩戴的传感器等东
随着移动计算水平的提高以及5G网络技术的发展,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)正在逐渐融入到传统的云计算中,成为新一代的网络计算平台。为了提升用户体验,实现网络负载均衡,面向异构边缘网络的MEC,研究其任务卸载策略及性能问题。首先,针对单一智能家居等专用MEC应用场景,提出一种基于单用户同类任务的MEC任务卸载策略。考虑同一类型任务,搭建带有分簇处理边缘的MEC系
目前商用的锂离子电池容量增长缓慢,不足以满足社会生产生活的需要。因为金属锂具有超高理论容量(3860 m Ah/g)和最负电化学电位(-3.04 V比标准氢电极),被认为是“圣杯”电极,但其在循环过程中会出现难以遏制的锂枝晶生长从而导致电池容量衰减、短路甚至引发火灾的问题。因此,能否解决枝晶生长问题是决定锂金属负极走向商业化的关键。本文采用传统的热熔法将亲锂金属锌与金属锂融合制得锂锌合金电极。亲锂
影响锌镍电池循环性的重要因素是锌枝晶的生长,锌枝晶在循环过程中倾向于形成针状进而改变电极体积,过度生长的枝晶会戳穿隔膜从而造成电池短路。为了限制阳极锌枝晶的生长,从而改善锌镍蓄电池的循环性能,。本文以纳米氧化锌作为阳极材料,制备了两种二维材料包覆的纳米氧化锌复合材料,并对其作为Zn-Ni电池阳极材料进行了电化学性能进行研究。首先利用六水合硝酸锌、十六烷基三甲基溴化铵与氢氧化钠为原料,在十六烷基三甲