分析了分布式电源(DG)并入配电网后,传统的接线结构由单电源供电网络变为了多电源供电网络,改变了系统的潮流分布,继而配电网继电保护出现不协调的问题。针对DG并网后带来的误动、拒动和灵敏度降低等一系列问题,提出了一种通信式自适应电流保护方法,采用GOOSE over UDP实现信息传输并和自适应电流整定方法相结合,解决了DG接入配电网带来的问题。
2022-10-13 17:00:14
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为了提高配电网功率分配效率，解决居住区可用电力资源功率公平分配问题，提出了基于熵
权法的居住区配电网功率动态分配方法。根据熵权法原理及应用流程，对熵权进行标准化处理，
并确定相关动态分配指标。定量描述用电负荷潮流分布不均情况，评估基于负载指标的熵配电网
负载水平，以传输线路支路负载率、电压损耗、支路两端节点负载作为配电网功率动态分配度量，
分析熵权配电网运行状态特征。依据熵权法具体实施步骤，实现居住区配电网功率动态分配。以
居民区常规负荷为实验背景，将两种方法的分配效率进行对比分析，由实验结果可知，基于熵权法
动态分配方法的最高分配效率可达到1.0，有效提升了用户满意度。
2022-10-09 16:02:01
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配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。
本代码以一种改进二进制粒子群算法为例，进行配电网的重构研究。本代码目标函数为配电网有功网损最小，可自行修改为其他函数。
传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题，本代码从两个方面进行改进：1.初始化和更新粒子时考虑配电网拓扑约束以缩小粒子搜索范围，增强算法收敛能力；2.加入变异的机制。
采用IEEE33节点系统作为算例，算法运行时重构过程通过动画进行动态显示；运行结束后输出重构前后系统节点电压的对比曲线图。
2022-10-07 16:56:00
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A11. (1)斐波那契
1. 下面的程序会计算出斐波那契数列。
Listing 3.16. Go编写的斐波那契函数
package main
import "fmt"
func fibonacci(value int) []int {
x := make([]int, value)
..0
x[0], x[1] = 1, 1
..1
for n := 2; n < value; n++ {
x[n] = x[n-1] + x[n-2]
..2
}
return x
..3
}
func main() {
for _, term := range fibonacci(10) { ..4
fmt.Printf("%v ", term)
}
}
..0 创建一个用于保存函数执行结果的 array；
..1 开始计算斐波那契数列；
..2 xn = xn−1 + xn−2;
..3 返回整个 array；
..4 使用保留字 range可以逐个得到斐波那契函数返回的序列。这里
有 10个，且打印了出来。
A12. (1) Map function
Listing 3.17. Map函数
1. func Map(f func(int) int, l []int) []int {
j := make([]int, len(l))
for k, v := range l {
j[k] = f(v)
2022-09-29 08:51:03
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配电自动化建设与改造标准化设计技术规定 配电自动化建设与改造标准化设计技术规定
2022-09-23 14:39:52
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遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化，并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进，提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算，结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的，其优化效果优于传统遗传算法。
2022-09-16 15:43:57
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分布式电源接入配电系统后会改变配电网故障电流的大小和方向,使配电网故障诊断复杂化。针对该问题,提出了基于故障功率方向判据和Petri网的配电网故障诊断方法。该方法利用上传和实测双重故障信息实现冗余纠错,快速诊断出故障区域,提高了含分布式电源的配电系统故障诊断的准确性、容错性;利用Petri网独特的图形描述和并行处理能力,保证了故障定位模型的通用性和故障诊断的快速性。算例仿真结果验证了该方法的可行性、有效性。
2022-09-10 00:41:40
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