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任新新

作品数:3 被引量:16H指数:3
供职机构:河海大学能源与电气学院更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程

主题

  • 1篇电网
  • 1篇电网无功
  • 1篇电网无功优化
  • 1篇电压
  • 1篇电压稳定
  • 1篇动态优化
  • 1篇多目标无功优...
  • 1篇遗传算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇配电
  • 1篇配电网
  • 1篇配电网无功优...
  • 1篇群算法
  • 1篇人工蜂群
  • 1篇人工蜂群算法
  • 1篇温升
  • 1篇无功
  • 1篇无功优化
  • 1篇谐波

机构

  • 3篇河海大学
  • 1篇济源供电公司

作者

  • 3篇周玲
  • 3篇任新新
  • 3篇黄方良
  • 1篇赵峰

传媒

  • 1篇电测与仪表
  • 1篇水电能源科学
  • 1篇现代电力

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于人工蜂群算法的配电网无功优化被引量:6
2012年
针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。
任新新周玲赵峰黄方良
关键词:配电网多目标无功优化电压稳定人工蜂群算法动态优化
基于GA-RBF神经网络的变压器温升预测被引量:5
2012年
以预测变压器温升为目的,提出了一种基于遗传算法(GA-Genetic Algorithm)优化径向基函数(RBF-Radial Basis Function)神经网络的预测模型。首先用GA算法优化RBF神经网络中的隐层节点个数、输出权重、隐层基函数中心及宽度这四个参数的初值,然后利用优化后的RBF神经网络对样本进行训练,这样克服了传统神经网络参数选择的随机性。以S9-1000/10低损耗电力变压器为例作温升试验,将预测值与实测值对比,并与基于传统的BP神经网络预测值对比,结果表明,该方法得到的变压器温升预测值与实测值更接近,该预测模型具有更高的精度和适应能力。
黄方良周玲任新新陈月峰
关键词:变压器遗传算法RBF神经网络温升
一种减小TSC+TCR型SVC注入谐波的新方法被引量:5
2013年
针对晶闸管投切电容器(TSC)+晶闸管相控电抗器(TCR)型静止无功补偿器(SVC)中的TCR在正常运行时会产生大量的特征谐波注入电网的问题,提出一种减弱TSC+TCR型SVC接入配电网进行动态补偿时注入配电网谐波的新方法,首先建立了TCR三角形连接时的触发延迟角与吸收无功功率及总谐波畸变率(THD)之间的关系,然后采用改进粒子群优化(PSO)算法优化TCR三角形连接时的触发延迟角α1、α2和α3组合来减小SVC补偿时产生的谐波。算例仿真结果表明,当配电网安装SVC时,采用改进PSO算法可使产生的谐波最小化,且能降低成本,从而实现稳定的动态无功补偿。
任新新周玲黄方良
关键词:TSCSVCTCRTHD
共1页<1>
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