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题名基于大数据的智能电网状态远程监测方法
被引量：9
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作者
吴建辉
刘伟
杨素梅
孟祥楠
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机构
国网河南省电力公司商丘供电公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2020年第3期209-211,共3页
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基金
国网河南省电力公司科技项目资助(No.5217B017001G)。
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文摘
智能电网作为一种智能化电力传输载体,在电力供应环节发挥了重要作用,因此保证其正常运行具有重要的现实意义。当前智能电网状态远程监测多与智能算法相结合,通过智能算法完成状态评估,常见的智能算法有神经网络、决策树以及支持向量机等,但这三种算法应用下,空间复杂度与时间复杂度较大。针对上述问题,提出一种基于大数据的自适应免疫粒子群算法智能电网状态远程监测方法。方法首先利用量测工具对智能电网状态信息量进行采集,然后对采集到的信息量进行处理,包括数据清洗、数据去噪、数据消减、数据标准化,最后利用自适应免疫粒子群算法实现智能电网健康状况评估。结果表明:与神经网络、决策树以及支持向量机三种算法相比,自适应免疫粒子群算法运行下,产生的空间复杂度与时间复杂度最小,分别为247.7 byte和154 s。
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关键词
大数据
智能电网
状态远程监测
自适应免疫粒子群算法
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Keywords
big data
smart grid
state remote monitoring
adaptive immune particle swarm optimization
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用
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作者
李练兵
王兰超
朱乐
韩琪琪
杨少波
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机构
河北工业大学电气工程学院
河北工业大学人工智能与数据科学学院
国网河北省电力有限公司电力科学研究院
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第4期749-754,共6页
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文摘
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。
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关键词
光伏电池
局部遮阴
MPPT
自适应免疫粒子群算法
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Keywords
photovoltaic cell
partial shading
MPPT
adaptive immune particle swarm optimization
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分类号
TM914
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名多目标无功优化的向量评价自适应免疫粒子群算法
被引量：1
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作者
杨琳
刘金龙
杨德龙
张晨
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机构
东北电力大学电气工程学院
华北电力大学电气与电子工程学院
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出处
《广东电力》
2010年第10期9-13,53,共6页
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文摘
为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时容易陷入局部搜索的现象,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子,从整体上达到系统的最佳控制方案。并将基于目标向量的个体评价方法与自适应免疫粒子群算法相结合,提出了基于向量评价的自适应免疫粒子群算法(vector evaluated adaptive immune particle swarm optimization,VEAIPSO)来解决多目标无功优化问题。通过引入静态电压稳定指标,建立了以系统有功损耗最小、节点电压偏移量最小及静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真结果表明,该算法能有效地解决多目标无功优化问题,并具有良好的收敛稳定性和较高的寻优精度。
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关键词
多目标无功优化
自适应免疫粒子群算法
向量评价
静态电压稳定裕度
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Keywords
multi-objective reactive power optimization
adaptive immune particle swarm optimization（AIPSO） algorithm
vector evaluated
static voltage stability margin
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于自适应免疫粒子群优化算法的配电网状态估计
被引量：1
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作者
王宽
陈晖
陈佑健
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机构
福州电业局
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出处
《福建电力与电工》
2008年第1期21-24,共4页
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文摘
针对配电网中分布式发电机等设备的非线性特性和配电网量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点,提出了采用自适应免疫PSO算法进行配电网状态估计的思路。该算法引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,解决了配电网状态估计中的非线性问题,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,不仅增强了全局搜索能力,而且获得了理想的收敛速度和精度。算例证实了该算法的有效性,与基本粒子群算法的比较,显示了其优越性。
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关键词
配电网
状态估计
自适应免疫粒子群优化算法
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Keywords
distribution system
state estimation
optimization algorithm of adaptive immune particle swarm
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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