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题名基于改进BCC算法的含微电网的配电网网架规划
被引量：16
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作者
凡鹏飞
张粒子
熊浩清
张洪
王大江
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机构
华北电力大学电气工程学院
河南省电力公司
华北电力大学现代电力研究院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期12-18,共7页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2008BAA13B11)
'十二五'国家能源规划重大课题(NYJGH-2009-10)
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文摘
在分析MG发用电特性对配电网网损和用户供电可靠性的影响效应的基础上,建立了计及上述影响效应的含MG的配电网网架柔性规划模型。尝试将细菌群体趋药性(BCC)算法应用于模型求解;为解决布尔困境问题,提出基于sigmoid函数的策略;针对迭代过程中产生的不满足辐射条件的不可行解,提出基于操纵子理论的判断修复策略,实现对孤岛、孤链和环网的一次性修复。最后,IEEE54节点算例验证了模型的适用性以及改进BCC算法应用于含MG配电网网架规划的有效性和可行性。
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关键词
配电网规划
微电网
细菌趋药性算法
改进策略
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Keywords
distribution network planning
microgrid
bacteria colony chemotaxis （bcc） algorithm
improvement strategies
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于改进细菌群体趋药性算法的电力系统无功优化
被引量：21
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作者
张晓辉
卢志刚
秦四娟
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机构
电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学)
秦皇岛电力公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期109-114,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61071201)
河北省自然科学基金项目(F2010001319)
河北省教育厅基金项目(20094831)~~
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文摘
建立了无惩罚因子策略的数学模型,并应用改进细菌群体优化(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法进行无功优化。该模型利用可行细菌的占比指导细菌向可行空间搜索或最小网损空间搜索,快速搜索到可行的最优值。在基本BCC算法中引入速度、感知范围的动态调整以及高斯变异机制以提高寻优精度;同时引入映射因子以改善BCC算法解决离散域问题的性能。算例结果表明,改进BCC算法具有较好寻优性能,结合无惩罚因子策略的数学模型能快速得出合理的无功优化策略。
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关键词
无功优化
改进bcc算法
无惩罚因子策略
动态调整
变异
映射因子
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Keywords
reactive power optimization
improved bacterial colony chemotaxis （bcc） algorithm
no-penalty factor strategy
dynamic adjustment
mutation
mapping factor
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分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法研究
被引量：25
- 3
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作者
怀全
候小虎
何良策
卢志刚
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机构
神华黄骅港务有限责任公司
国网山西招标有限公司
河北省电力电子节能与传动控制重点实验室(燕山大学)
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2018年第21期69-77,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61374098)~~
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文摘
为解决含分布式电源的中低压配电网中三相不平衡的状态估计问题,提出一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法。在包含分布式电源的中低压配电网中引入变压器等值模型,以节点注入电流方程为基础,建立了可同时处理三相三线制和三相四线制量测量的量测方程,扩大了其实用范围并提高了对系统的估计精度。其次,将直角坐标下线性零注入约束作为等式约束条件加入中低压配网状态估计模型中,使节点注入功率严格为零,并使计算过程得到简化。最后,采用细菌群体趋药性算法(BCC)对该模型进行状态估计。IEEE13节点修正系统算例的仿真结果验证了所提方法的有效性,且表明该方法具有良好的估计精度和收敛性。
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关键词
分布式电源
中低压配电网
三相不平衡
状态估计
零注入
bcc算法
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Keywords
distributed generations(DGs)
middle/low voltage distribution network
three-phase unbalance
state estimation
zero injection
bacteria colony chemotaxis(bcc)algorithm
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分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于混沌趋化行为的人工蜂群算法
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作者
孙晨骜
臧培荃
吴滨
顾晓峰
周长喜
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机构
江南大学电子工程系轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第11期3102-3105,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(JUDCF12027
JUSRP51323B)
+2 种基金
江苏高校优势学科建设工程基金项目(PAPD)
江苏省普通高校研究生创新计划基金项目(CXLX12_0734)
江苏省交通科学研究计划基金项目(2012X08-2)
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文摘
针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出一种基于混沌趋化行为的改进人工蜂群算法。在雇佣蜂和跟随蜂的搜索过程中引入细菌觅食优化算法的趋化思想,将随机产生蜜源的过程分解为翻转和前进两步,在翻转过程中引入混沌变量,提高算法的局部搜索能力。对5个典型测试函数的仿真结果表明,与标准人工蜂群算法相比,改进后的算法在收敛精度和速度方面均有明显提高。
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关键词
人工蜂群
混沌趋化行为
细菌觅食优化算法
局部搜索
收敛精度
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Keywords
artificial bee colony
chaotic chemotaxis
bacteria foraging optimization algorithm
local search
convergence precision
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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