資料介紹
隨著敏感負荷(可編程控制器、調速電機、計算機、精密加工機械1的迅猛發展及其嚴格的電能質量要求,電壓暫降問題已引起供電部門和用戶的共同關注。短路故障、開關操作、變壓器及電容器組的投切等均能引起電壓暫降,使敏感設備不能獲得所需質量的電能。短路故障引起的電壓暫降,雖未造成電源與用電設備之間的電氣連接中斷,但由于波及范圍廣、影響面大,易中斷生產線的連續性工作,而值得深入研究。
電壓暫降的發生是隨機事件,如采用實地監測,其統計信息的準確性局限于監測儀的監測周期長短。因此,采用遺傳算法(GA)、粒子群(PSO)算法、云計算等新興智能優化方法進行電壓暫降預估計,對電壓敏感負荷具有很大的工程參考價值。這些方法均有一定優勢,但存在原理復雜、參數敏感、效率低等問題。因此,本文首次采用仿電磁學(electromagnetism-like mechanism,ELM)算法來解決所建立的電壓暫降狀態估計模型,為該問題提供了新的研究途徑。
ELM模擬了處于靜電場內的帶電粒子之間庫侖力的相互作用機制,屬于隨機全局智能優化算法。文中通過抗干擾種群移動模型、自適應變異和精英策略等改進措施改善了種群昀多樣性和分布性,解決了局部最優和收斂慢的問題,提高了整體尋優性能。在IEEE24節點標準測試系統進行了測試對比,驗證了該算法的有效性。
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