国家自然科学基金(50767001)
- 作品数：133 被引量：1,139H指数：19
- 相关作者：吴杰康郭壮志龙军孔繁镍黄奂更多>>
- 相关机构：广西大学广东工业大学广东电网有限责任公司东莞供电局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：电气工程水利工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型被引量：17
- 2011年
- 梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。
- 吴杰康祝宇楠韦善革
- 关键词：梯级水电站多目标优化调度模糊算法
- 风水气互补发电优化的云模型自适应粒子群优化算法被引量：16
- 2014年
- 提出一种改进的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,对基本PSO算法中的惯性权重系数作云处理。由于云模型具有随机性和稳定倾向性,使得处理后的惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高收敛速度。在对认知系数和社会系数的处理上,考虑两者的相互关联性,在坐标平面内构造收敛曲线,让两者沿收敛曲线随时间动态调整,使得算法在进化过程中既能够保证收敛,又提高了算法性能。建立了风、水、气多种清洁能源互补的发电模型。模型考虑风电预测的随机误差,以一次能源天然气的消耗量最低为目标函数,约束条件包含了风能、水能等清洁能源的完全消纳。通过云模型粒子群算法求解该模型,并与基本遗传算法和PSO算法的结果进行比较,验证了所建模型可行性和算法的有效性。
- 吴杰康熊焰
- 关键词：云模型自适应粒子群优化算法
- 水火电力系统一次频率调节的协调控制方法被引量：1
- 2014年
- 电力系统频率是电力系统运行参数中最重要的参数之一,机组一次调频作用成为稳定电网频率的关键因素。本文从频率动态过程及发电机组一次调频机理出发,充分考虑负荷频率特性、频率一次调节备用容量特性、发电机调速器响应特性和不平衡功率分配问题,从而建立互联区域发电机组的一次调频数学模型,该模型可以用于分析不同类型发电机组在频率一次调节的电力系统频率动态变化过程和足够准确的评估发电机的机械功率对应值与负荷频率之间的关联关系。具有不同类型能源机组的电力系统利用连续时间系统的传递函数模型来研究负载扰动下频率响应动态过程及其各发电机组参数的特性。
- 曾庆达吴杰康
- 关键词：发电机组
- 基于改进粒子群算法的火电系统节能环保多目标优化调度模型被引量：3
- 2012年
- 针对火电系统生产过程中的环境污染问题,提出以火电系统节能环保为重点研究对象的多目标优化调度模型,并以改进的粒子群算法进行求解。结合灰色系统理论中有关灰色关联度的概念对粒子群算法多目标求解机制进行改进,对煤耗量、污染气体和烟尘排放等的多目标火电系统优化求解,引入压缩因子改善粒子群算法的性能,增强其全局收敛能力。通过IEEE 14节点系统算例证明本算法的有效性。
- 陈碧云程鹏飞陶松梅黄海林
- 关键词：节能减排多目标优化电压质量改进粒子群算法
- 非线性隐核偏最小二乘回归算法及其应用被引量：1
- 2008年
- 利用隐核映射技术,将输入数据映射到一个高维隐特征空间,然后在隐特征空间里引入改进的非线性迭代算法构造线性PLS回归模型,提出了一种新的非线性隐核偏最小二乘回归算法(HKPLS)并应用于非线性系统建模中。仿真验证了所提方法的有效性。
- 陈国华文香军
- 关键词：偏最小二乘法
- 基于序列二次规划的梯级水电站短期优化调度被引量：2
- 2010年
- 针对梯级水电站的运行特性和蓄水特征,建立发电耗水量最小化的梯级水电站多目标调度优化模型,并在该模型中引入单位产值耗水量指标。将原问题模糊化,确定各个目标的隶属度函数,并利用最大模糊满意度法将其转化为单目标问题。利用序列二次规划法求解一个3级梯级水电站系统的短期优化调度问题。优化结果表明,所建模型在有效降低单位产值能耗的同时,能够实现各水库调度周期末实际水位与预期值的偏差在合理范围内。
- 吴杰康唐力韩军锋
- 关键词：梯级水电站短期优化调度序列二次规划
- 基于DEA⁃RBFNN的电网企业综合运营效益分析研究被引量：3
- 2021年
- 电网企业效益评估是企业提高竞争力、决定发展方向的重要环节,为保证评估的可行性与准确性,提出运用数据包络分析法(Data Envelope Analysis,DEA)联合径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)双重算法进行效益评估计算。针对评价指标选取主观性、片面性,指标数据难以获取等问题,以电网监控运营中心基础,提出运用层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)结合变权重方法,筛选合适的效益评价指标及数据。以电网监控运营中心监测的供电公司实际运营数据进行效益评估,仿真实例证明,组合效益评估方式可有效处理多部门多指标电网企业的评估,为决策者从综合视角发现企业问题症结,全方位把控电网企业综合运营效益及战略发展部署提供了理论依据。
- 刘文静付仙兰吴杰康武峰刘书剑
- 关键词：数据包络分析法径向基函数神经网络层次分析法
- 考虑功率分布特性的微网风电功率预测模型被引量：10
- 2018年
- 针对微网中风电功率预测模型输入数据分布不均匀特性导致其预测精度低的问题,在不改变原始数据的情况下,提出一种混合归一化方法改善输入数据的分布特性。目前风电预测模型主要使用的是单一的BP神经网络模型,考虑到该模型有容易陷入局部最优、预测精度低等缺点,提出混沌遗传-BP神经网络风电功率预测模型,采用混沌遗传算法优化神经网络权值与阈值,因而该模型在全局区域内能保证较好的预测精度且不会陷入局部最小。算例结果表明:该混合归一化方法能够有效地改善输入数据的分布特性,且所提预测模型有更优的预测性能。
- 任德江吴杰康毛骁
- 二次型性能指标优化的多机电力系统负荷频率控制被引量：1
- 2014年
- 为了提高电能质量、确保电力系统经济稳定的运行,本文针对多机的负荷频率控制系统的结构特点,提出了基于二次型动态优化的自抗扰控制器(ADRC)参数设计方法,并在此基础上提出了多机电力系统负荷频率控制的方法。利用最优控制的二次型性能指标思想进行ADRC的非线性反馈控制器(NLSEF)参数的自整定,达到系统的最优调节。而二次型优化与ADRC融合解决了ADRC参数整定难的问题。实例仿真分析验证了ADRC在负荷频率控制系统应用的可行性,与传统PID控制比较,所设计的控制器在不消耗过多的能量下,实现负荷频率的最优控制,系统无超调鲁棒性强,达到了更为理想的控制效果。
- 易宇琴吴杰康吴帆
- 关键词：多机电力系统负荷频率控制自抗扰控制器
- 负荷预测系统数据缺失与畸变的分析及其处理被引量：5
- 2010年
- 负荷预测是电力系统一项重要而基础的工作。预测结果的准确率要依赖于历史数据的正确分析与统计,以及正确地获取实时数据。系统地分析这两个环节的数据缺失和畸变的原因,根据电网运行固有的负荷规律,利用数值计算方法来判断、补齐和修正数据,并应用到在实际工程中,取得了良好的效果。
- 莫仕勋吴杰康李如琦贝宇
- 关键词：负荷预测数据处理
