收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于免疫离散粒子群算法的主动配电网PMU测量位置优化

李伟光  卢锦玲  
【摘要】:主动配电网的状态估计是配电管理系统必不可少的组成要素,其估计结果的准确性受量测位置的影响较大。为了提高系统状态估计的精度,优化实时数据库,结合一种基于并行置信传播算法的状态估计方法,建立了以主动配电网状态估计误差最小为目标的PMU量测位置优化模型,同时提出了利用优化粒子初始位置的改进免疫离散粒子群算法进行模型求解。最后通过算例仿真,得到了量测装置的优化配置方案,且在该方案下,状态估计的精度明显提高。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 李伟光;卢锦玲;;基于免疫离散粒子群算法的主动配电网PMU测量位置优化[J];电测与仪表;2018年21期
2 刘斌;黄纯;李波;何朝辉;;改进二进制粒子群算法在PMU优化配置中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2010年02期
3 王锦坤;邱碧丹;;基于量子粒子群算法的主动配电网优化调度研究[J];机电信息;2016年24期
4 尹专;刘天琪;江东林;;基于动态惯性权重粒子群算法的配电网状态估计[J];四川电力技术;2012年06期
5 陈功贵;黄山外;孙智;张治中;熊国江;;基于改进量子粒子群算法的电力系统经济调度仿真研究[J];实验技术与管理;2017年03期
6 胡清;张强;;基于改进二进制粒子群算法的配电网故障定位[J];南京工程学院学报(自然科学版);2016年03期
7 姚一韵;颜伟;;含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法[J];集美大学学报(自然科学版);2013年01期
8 王霖成;;基于改进粒子群算法的微电网经济运行的研究[J];山西煤炭;2013年11期
9 黄胜忠;黄天开;;一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用[J];计算机仿真;2012年04期
10 吴艳;;基于改进离散粒子群算法的多目标无功优化[J];山西电力;2012年03期
11 马立新;单冠华;屈娜娜;;基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[J];控制工程;2012年06期
12 吴月秋;纪昌明;郑江涛;;改进粒子群算法在梯级水电站优化调度研究中的应用[J];电网与清洁能源;2011年12期
13 李凌;倪远平;孙婧雅;;基于改进粒子群算法的变压器故障诊断研究[J];化工自动化及仪表;2010年07期
14 许传敏;杨洪耕;;电压波动估计的混沌简化粒子群算法[J];电力系统及其自动化学报;2009年03期
15 李振坤;陈星莺;余昆;刘皓明;赵波;;配电网重构的混合粒子群算法[J];中国电机工程学报;2008年31期
16 常伯涛;范颖;赵书强;马燕峰;杨建华;;基于改进粒子群算法的输电网扩展规划[J];华北电力大学学报(自然科学版);2008年04期
17 徐卫星;;基于改进粒子群算法的分布式电源优化配置[J];电气技术;2015年12期
18 唐海东;芮钧;吴正义;;基于改进搜索特性的粒子群算法的水电站优化调度研究[J];水电与抽水蓄能;2015年04期
19 陈乐瑞;郑向歌;;基于改进粒子群算法的配电网故障定位技术研究[J];自动化与仪器仪表;2015年03期
20 路兴平;;浅析改进粒子群算法在变电站选址定容中的应用[J];通讯世界;2015年18期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王征;刘大宝;王家林;王永骥;;基于离散粒子群算法的船舶电力系统重构研究[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集(第一分册)[C];2011年
2 王莹;盛四清;;基于改进粒子群算法的电压薄弱区域恢复[A];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论文集(上册)[C];2008年
3 王磊;郭瑞;;优化粒子群算法在复杂遮阴条件光伏系统最大功率点跟踪中的应用[A];第四届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛:电能质量与高效优质用电论文集[C];2015年
4 向博;路轶;陈军;杨向飞;李雪冬;崔晓慧;;基于改进量子粒子群算法的继电保护一体化定值优化方法[A];2016智能电网发展研讨会论文集[C];2016年
5 刘文许;林礼清;温步瀛;;电力市场下基于改进粒子群算法的AGC机组选择[A];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论文集(中册)[C];2008年
6 刘娴琦;杨玉锐;;基于改进的粒子群算法的微电网规划[A];浙江省电力学会2017年度优秀论文集[C];2017年
7 王壮;蔡杰进;;基于改进粒子群算法的辐射环境路径规划研究[A];中国核科学技术进展报告(第五卷)——中国核学会2017年学术年会论文集第5册(核材料分卷、辐射防护分卷)[C];2017年
8 曹蕴;盛四清;姚煜;;基于混沌粒子群算法的配电网规化[A];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论文集(上册)[C];2008年
9 王继华;;基于文化粒子群算法的PID智能整定[A];2012电站自动化信息化学术和技术交流会议论文集[C];2012年
10 于腾凯;李燕青;谢庆;;基于改进粒子群算法的配电网分段开关优化研究[A];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论文集(中册)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 Sideig Abd elrhman Ibrahim Dowi;PMU测量单元对电力系统动态状态估计影响研究[D];华北电力大学;2015年
2 白宏;基于PMU量测信息的面向过程状态估计研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
3 张震;骨干粒子群算法及其在电力变压器设计中的应用[D];浙江大学;2014年
4 李飞;基于负荷分类的配网状态估计关键技术研究[D];电子科技大学;2017年
5 梁栋;配电系统状态估计研究[D];天津大学;2017年
6 刘琳;智能配电网多信息站域保护及状态估计信息应用研究[D];北京交通大学;2017年
7 汪玉洁;动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究[D];中国科学技术大学;2017年
8 黄彦全;电力系统状态估计若干问题的研究[D];西南交通大学;2005年
9 李强;基于PMU量测的电力系统状态估计研究[D];中国电力科学研究院;2006年
10 王永;互联电网分布式状态估计和混合量测状态估计研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 唐俊杰;基于动态模糊混沌粒子群算法的微电网优化调度研究[D];广东工业大学;2018年
2 谢飞;基于混合粒子群算法的多种能源工业园区电源容量配置优化研究[D];华北水利水电大学;2018年
3 王玕;滑模控制与粒子群算法在光伏系统MPPT中的应用研究[D];华南理工大学;2018年
4 任磊;基于改进粒子群算法的风火电联合经济调度[D];青岛大学;2018年
5 程文星;基于改进粒子群算法的电力系统无功优化研究[D];曲阜师范大学;2018年
6 AL-RAHAWI RAMZI ESMAIL SAEED AHMED;基于粒子群算法的电力系统状态优化估计[D];兰州理工大学;2018年
7 吴道林;短期风电功率预测方法研究[D];安徽工程大学;2017年
8 张韵平;基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究[D];广东工业大学;2015年
9 武鲁晓;改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用[D];山东大学;2012年
10 赵辛欣;随机聚焦粒子群算法在机组组合中的应用[D];西南交通大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 屈刚;分布式建模状态估计技术达到国际领先水平[N];华东电力报;2012年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978