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改进矩阵算法及其在配电网故障定位中的应用

电网技术 2004年第19期28卷 60-63页

作者：蒋秀洁熊信银吴耀武唐剑东华中科技大学电气与电子工程学院湖北省武汉市430074

分析了目前配电网故障定位算法中存在的问题,根据故障定位的改进矩阵算法,针对配电网末端故障及不同线路上的多重故障问题,提出了切实可行的判据,不仅能对配电网单一故障进行定位,而且能对配电网末端故障以及不同线路上的多重故障做出... 详细信息

分析了目前配电网故障定位算法中存在的问题,根据故障定位的改进矩阵算法,针对配电网末端故障及不同线路上的多重故障问题,提出了切实可行的判据,不仅能对配电网单一故障进行定位,而且能对配电网末端故障以及不同线路上的多重故障做出快速、准确的诊断。模拟计算了三电源配电网及单电源多出线的各种故障,结果表明了该判据的有效性。

关键词：配电网故障定位矩阵算法出线判据末端线路单电源

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基于改进PSO算法的短期发电计划研究

电力自动化设备 2005年第3期25卷 34-37,40页

作者：蒋秀洁熊信艮吴耀武三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002 华中科技大学电气工程学院湖北武汉430074

介绍了粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization),并针对短期发电计划中的优化问题提出了一种改进PSO算法,将表示机组开停机状态的离散变量转换为0～1范围内的连续变量,与机组出力一起进行PSO优化搜索,然后再利用就近取整函数'ro... 详细信息

介绍了粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization),并针对短期发电计划中的优化问题提出了一种改进PSO算法,将表示机组开停机状态的离散变量转换为0～1范围内的连续变量,与机组出力一起进行PSO优化搜索,然后再利用就近取整函数'round'将其转换成整数变量.详细描述了应用改进PSO算法求解机组优化启停问题的具体步骤.将该方法应用于10机系统,实验结果表明该改进PSO算法用于短期发电计划是可行的.

关键词：电力系统粒子群算法短期发电计划

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计及阀点效应负荷经济分配的杂交粒子群算法

电力系统保护与控制 2009年第8期37卷 10-13页

作者：蒋秀洁徐满清龚学会陈林成都信息工程学院控制工程学院四川成都610225 三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002 宜昌供电公司湖北宜昌443002

提出了一种用于求解复杂的非凸、非线性具有阀点效应的火电有功负荷经济分配问题的杂交粒子群算法(HPSO)。HPSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化,并在此基础上将遗传算法的杂交思想引入到PSO算法当中,使其避免... 详细信息

提出了一种用于求解复杂的非凸、非线性具有阀点效应的火电有功负荷经济分配问题的杂交粒子群算法(HPSO)。HPSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化,并在此基础上将遗传算法的杂交思想引入到PSO算法当中,使其避免局部最优。算例的仿真结果表明:本文的算法有效、可行,可望应用于更广泛的优化问题。

关键词：杂交粒子群优化算法经济负荷分配电力系统阀点效应

基于PSO-GA算法的电力系统机组组合研究

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继电器 2006年第5期34卷 34-38页

作者：蒋秀洁吴永华杨敏三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002 孝昌县供电公司湖北孝昌432900

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO算法的优势在于操作简单,可调参数少易于... 详细信息

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO算法的优势在于操作简单,可调参数少易于实现而又功能强大。该文采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题,用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题,并对最小开停机时间及启停费用进行了处理,使得运算速度大大加快。方法的可行性在10台机组系统中检验。模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点。

关键词：机组组合电力系统离散粒子群优化算法遗传算法

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基于改进PSO算法的电力系统无功优化

电力自动化设备 2004年第7期27卷 81-84页

作者：唐剑东熊信银吴耀武蒋秀洁华中科技大学电力学院湖北武汉430074

粒子群优化PSO(ParticleSwarmOptimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法,但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和变异算子,提出了一种新的改进粒... 详细信息

粒子群优化PSO(ParticleSwarmOptimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法,但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和变异算子,提出了一种新的改进粒子群优化MPSO(ModifiedParticleSwarmOptimization)算法,并将其应用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型。对IEEE-14节点系统及某地区70节点实际电力系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明MPSO优化算法能有效地应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了一定程度的提高。

关键词：粒子群优化算法改进粒子群算法自适应变异

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基于人工鱼群算法的电力系统无功优化

继电器 2004年第19期32卷 9-12,33页

作者：唐剑东熊信银吴耀武蒋秀洁华中科技大学电力学院湖北武汉430074

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用... 详细信息

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。

关键词：无功优化电力系统 Tabu搜索算法遗传算法(GA) 鲁棒性 IEEE 人工鱼群算法节点全局收敛性

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PSO算法的改进及在负荷经济分配中应用

PSO算法的改进及在负荷经济分配中应用

中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会

作者：蒋秀洁杨力森三峡大学电气信息学院

本文提出了一种求解电力系统ED问题的改进PSO算法,该算法考虑了实际电力系统中机组的阀点效应、功率限制、网损等非线性特性,用罚函数法处理功率平衡约束条件,用自适应的方法改变惯性权重,使粒子群先具有全局搜索能力然后再在局部寻优,... 详细信息

本文提出了一种求解电力系统ED问题的改进PSO算法,该算法考虑了实际电力系统中机组的阀点效应、功率限制、网损等非线性特性,用罚函数法处理功率平衡约束条件,用自适应的方法改变惯性权重,使粒子群先具有全局搜索能力然后再在局部寻优,同时为了克服"早熟收敛"情况,按群体适应度方差以及当前最优解的大小确定当前最佳粒子的变异概率,变异的引入增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。通过对3台机系统的仿真运算结果表明,该算法是有效可行的。

关键词：经济负荷分配粒子群优化阀点效应电力系统

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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输电线路高频保护通道延时的行波特性分析

继电器 2007年第2期35卷 15-19页

作者：黄景光胡汉梅蒋秀洁三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002

高频保护传统分析方法仅考虑高频信号在通道中的延时效应,没有分析电气量的行波延时效应。该文指出传统方法的不足,分析电力系统故障后电气量和高频信号的行波特性,综合考虑自故障发生到线路两侧高频保护完成故障判断,故障电气量和高频... 详细信息

高频保护传统分析方法仅考虑高频信号在通道中的延时效应,没有分析电气量的行波延时效应。该文指出传统方法的不足,分析电力系统故障后电气量和高频信号的行波特性,综合考虑自故障发生到线路两侧高频保护完成故障判断,故障电气量和高频信号在各环节中的延时效应,以及最终产生的高频信号的时间差或相位差,并分析了通道延时效应对高频保护动作特性的影响。通过分析认为:为了避免外部故障时出现误动作,方向高频保护应考虑2倍线路长度的通道延时效应,相差高频保护闭锁角整定应考虑2倍线路长度的通道相位滞后效应;线路内部发生短路故障时,相差高频保护容易发生两侧保护相继动作;在线路长度较大,相差高频保护有发生两侧保护都进入闭锁区而拒动的可能。

关键词：高频保护高频通道保护拒动相继动作行波延时效应

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一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

三峡大学学报（自然科学版） 2007年第3期29卷 218-221页

作者：蒋秀洁樊立三峡大学电气信息学院湖北宜昌443002 四川广安邻水供电局四川广安638500

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种... 详细信息

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.

关键词：电力系统经济负荷分配改进粒子群算法群体智能自适应变异