配電網饋線故障區(qū)段定位的最優(yōu)化模型與算法基本信息

書????名 配電網饋線故障區(qū)段定位的最優(yōu)化模型與算法 作????者 郭壯志
ISBN 9787550913011 定????價 59元
出版社 黃河水利出版社 出版時間 2019年11月
裝????幀 平裝 開????本 16開

前言

第1章 緒論

1.1 配電網的概念與分類

1.2 配電網的典型接線方式

1.3 配電網中性點接地方式

1.4 配電網的故障區(qū)段定位技術研究現狀

1.5 本書主要內容

參考文獻

第2章 配電網遠方控制饋線自動化

2.1 引言

2.2 配電網饋線自動化設備與配置

2.3 配電網遠方控制饋線自動化系統(tǒng)模式

2.4 配電網數據采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)

2.5 配電網地理信息系統(tǒng)(GIS)

2.6 本章小結

參考文獻

第3章 配電網故障辨識*優(yōu)化基礎理論

3.1 引言

3.2 約束*優(yōu)化問題的一般描述

3.3 配電網饋線故障辨識*優(yōu)化問題

3.4 配電網饋線故障辨識的邏輯優(yōu)化理論

3.5 配電網饋線故障辨識的代數優(yōu)化理論

3.6 本章小結

參考文獻

第4章 配電網饋線故障辨識的模式搜索算法

4.1 引言

4.2 基于模式搜索的配電網饋線故障辨識原理

4.3 基于模式搜索算法的配電網故障區(qū)段定位方法有效性

4.4 本章小結

參考文獻

第5章 配電網饋線故障辨識的整數規(guī)劃模型和線性整數規(guī)劃算法

5.1 引言

5.2 基于整數規(guī)劃的配電網故障定位數學模型

5.3 配電網故障定位整數規(guī)劃模型求解

5.4 配電網故障定位整數規(guī)劃數學模型有效性

5.5 配電網饋線故障辨識的線性整數規(guī)劃技術工程方案

5.6 本章小結

參考文獻

第6章 配電網饋線故障辨識的互補優(yōu)化模型和光滑化算法

6.1 引言

6.2 配電網故障區(qū)段定位的互補約束模型

6.3 互補約束故障定位模型的光滑優(yōu)化算法

6.4 配電網故障定位互補優(yōu)化數學模型的有效性

6.5 配電網饋線故障辨識的互補優(yōu)化技術工程方案

6.6 本章小結

參考文獻

第7章 配電網饋線故障辨識的方程組模型及牛頓-拉夫遜算法

7.1 引言

7.2 無信息畸變時的故障定位線性方程組模型

7.3 基于輔助因子的故障定位容錯性方程組模型

……

配電網饋線故障區(qū)段定位的最優(yōu)化模型與算法造價信息

市場價 信息價 詢價
材料名稱 規(guī)格/型號 市場價
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本書緊密圍繞配電網故障區(qū)段定位優(yōu)化方法的主題開展研究,主要內容包括配電網故障定位的群體智能方法、線性整數規(guī)劃方法、互補優(yōu)化方法、牛頓-拉夫遜方法、預測校正算法等。

本書可作為從事配電網運行與管理領域工作的科研人員、工程技術人員和技術管理人員的參考書,也可作為普通高等院校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)研究生的輔導教材。

配電網饋線故障區(qū)段定位的最優(yōu)化模型與算法常見問題

配電網饋線故障區(qū)段定位的最優(yōu)化模型與算法文獻

配電網電纜故障及其查找定位 配電網電纜故障及其查找定位

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大?。?span id="lmxdtkt" class="single-tag-height">155KB

頁數: 2頁

評分: 4.5

人們日常生活與生產過程中,均需要電能作為主要能源供應,特別是近年來我國電能需求逐年增加,配電網建設逐漸完善,但是現實當中依舊會發(fā)生電纜故障。保證配電網電纜發(fā)生故障快速查找并修復,對提供電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性具有直接的影響。特別是隨著我國配電網實現改造后,配電網運行穩(wěn)定性得到了顯著的提升。

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10kV配電網饋線自動化的優(yōu)化配置方式 10kV配電網饋線自動化的優(yōu)化配置方式

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頁數: 6頁

評分: 4.7

饋線自動化是提高配電網可靠性的重要措施,但其投入資金巨大。為了有效解決可靠性與經濟性相矛盾的問題,結合10 k V配電網饋線自動化建設取得經濟效益較少的實際情況,提出了饋線自動化差異化配置策略。首先,建立了輻射分段接線和聯絡分段接線2種可靠性計算模型;其次,對饋線自動化4種典型方式分別進行經濟性分析;然后,提出了10 k V配電網饋線自動化優(yōu)化配置實施流程,實現了以單位投資減少停電時間為最優(yōu)化目標的配置策略。通過天津某區(qū)饋線自動化改造的實際工程案例,驗證了差異化優(yōu)化配置策略的可行性。

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鐵路超限超重貨物運輸優(yōu)化模型與算法內容簡介

雷定猷編著的《鐵路超限超重貨物運輸優(yōu)化模型與算法》從信息化角度來論述超限超重運輸優(yōu)化問題,提出了一系列超限超重運輸優(yōu)化模型與算法,探索更好地解決超限超重貨物運輸組織和運輸安全問題的途徑。全書共七章節(jié),內容包括鐵路超限超重貨物運輸評價、鐵路建筑限界綜合、鐵路超限超重貨物裝載決策、鐵路超限超重貨物運輸徑路優(yōu)化等。

鐵路超限超重貨物運輸優(yōu)化模型與算法作者簡介

中南大學交通運輸工程學院教授,博士,博士生導師,中南大學綜合交通系統(tǒng)研究所所長。從1993年開始一直從事交通運輸組織的教學和科研工作。國內外發(fā)表學術論文60余篇,國際三大檢索論文40余篇。主持了國家自然科學基金項目“鐵路超限超重貨物運輸組織理論研究”和系列“超限超重貨物運輸和貨物裝載布局”的鐵道部重點課題;開發(fā)了C/S和B/S兩種模式的站段級、鐵路局級和鐵道部級三個層次的超限超重貨物運輸決策軟件,軟件目前全路使用,并獲得了廣鐵集團公司科學技術進步一等獎,鐵道部科學技術進步二等獎。

《工程優(yōu)化:原理、算法與實施》主要內容包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、幾何規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、整數規(guī)劃、隨機規(guī)劃以及準則算法、智能算法等多種優(yōu)化方法的原理,算法實施及收斂性討論。最后介紹如何應用商業(yè)軟件中的優(yōu)化模塊實施工程優(yōu)化設計 。

由于網絡所有可能的劃分數量是巨大的,假設網絡的結點數和邊數分別為n和m,則所有可能的社區(qū)劃分數是一個以n為指數的數。因此,在所有可能的劃分中找出最優(yōu)劃分是一個NP-hard問題。針對這一問題,目前一些相應算法已被提出,其可以在合理的時間內找出模塊度最大化的近似最優(yōu)劃分。

經典貪心算法

模塊度最大化問題是一個經典的最優(yōu)化問題,Mark NewMan 基于貪心思想提出了模塊度最大化的貪心算法FN 。貪心思想的目標是找出目標函數的整體最優(yōu)值或者近似最優(yōu)值,它將整體最優(yōu)化問題分解為局部最優(yōu)化問題,找出每個局部最優(yōu)值,最終將局部最優(yōu)值整合成整體的近似最優(yōu)值。FN算法將模塊度最優(yōu)化問題分解為模塊度局部最優(yōu)化問題,初始時,算法將網絡中的每個結點都看成獨立的小社區(qū)。然后,考慮所有相連社區(qū)兩兩合并的情況,計算每種合并帶來的模塊度的增量。基于貪心原則,選取使模塊度增長最大或者減小最少的兩個社區(qū),將它們合并成一個社區(qū)。如此循環(huán)迭代,直到所有結點合并成一個社區(qū)。隨著迭代的進行,網絡總的模塊度是不斷變化的,在模塊度的整個變化過程中,其最大值對應網絡的社區(qū)劃分即為近似的最優(yōu)社區(qū)劃分。

貪心算法FN具體步驟:

去掉網絡中所有的邊,網絡的每個結點都單獨作為一個社區(qū);網絡中的每個連通部分作為一個社區(qū),將還未加入網絡的邊分別重新加回網絡,每次加入一條邊,如果加入網絡的邊連接了兩個不同的社區(qū),則合并兩個社區(qū),并計算形成新社區(qū)劃分的模塊度增量。選擇使模塊度增量最大或者減小最少的兩個社區(qū)進行合并。如果網絡的社區(qū)數大于1,則返回步驟(2)繼續(xù)迭代,否則轉到步驟(4);遍歷每種社區(qū)劃分對應的模塊度值,選取模塊度最大的社區(qū)劃分作為網絡的最優(yōu)劃分。

該算法中,需要注意的是,每次加入的邊只是影響網絡的社區(qū)劃分,而每次計算網絡劃分的模塊度時,都是在網絡完整的拓撲結構上進行,即網絡所有的邊都存在的拓撲結構上。

快速模塊度優(yōu)化算法

為了降低算法的時間復雜度,Vincent Blondel等人提出了另一種層次貪心算法 。該算法包括兩個階段,第一階段合并社區(qū),算法將每個結點當作一個社區(qū),基于模塊度增量最大化標準決定你哪些鄰居社區(qū)應該被合并。經過一輪掃描后開始第二階段,算法將第一階段發(fā)現的所有社區(qū)重新看成結點,構建新的網絡,在新網絡上重復進行第一階段,這兩個階段重復運行,直到網絡社區(qū)劃分的模塊度不再增長,得到網絡的社區(qū)近似最優(yōu)劃分。

這個簡單算法具有一下幾個優(yōu)點:首先,算法的步驟比較直觀并且易于實現;其次,算法不需要提前設定網絡的社區(qū)數,并且該算法可以呈現網絡的完整的分層社區(qū)結構,能夠發(fā)現在線社交網絡的分層的虛擬社區(qū)結構,獲得不同分辨率的虛擬社區(qū);再次,計算機模擬實驗顯示,在稀疏網絡上,算法是時間復雜度是線性的,在合理的時間內可以處理結點數超過10^9的網絡,因此十分適合在線社交網絡這樣超大規(guī)模的負責網絡中虛擬社區(qū)的發(fā)現。

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