本文主要研究内容
作者王灿,别朝红,潘超琼,王旭,严超（2019）在《考虑期望损失的综合能源系统故障智能筛选和排序方法》一文中研究指出：综合能源系统实现了电、热、天然气等多种能源系统的耦合互联,相比于单一能源系统,其故障状态数目大幅增加,如何快速准确地从系统海量的故障状态中筛选出最严重的故障,从而提高风险评估效率,成为综合能源系统风险评估中的关键难题。针对这一问题,基于遗传算法提出了一种综合能源系统故障智能筛选和排序方法。首先,计及多种能源网络的约束条件,建立了综合能源系统故障期望损失双层优化模型,同时刻画了故障发生概率和故障损失对系统的影响。进而,基于遗传算法提出了故障期望损失双层模型的求解方法,并对传统遗传算法进行改进,使得方法能够同时筛选出期望损失最严重的多个故障状态。最后以修改的IEEE 33节点电力系统、巴厘岛供热系统和比利时天然气系统组成的综合能源系统为例,仿真结果表明所提方法的故障筛选效率明显优于常规枚举法和蒙特卡洛方法,证明了所提方法的有效性。
Abstract
zeng ge neng yuan ji tong shi xian le dian 、re 、tian ran qi deng duo chong neng yuan ji tong de ou ge hu lian ,xiang bi yu chan yi neng yuan ji tong ,ji gu zhang zhuang tai shu mu da fu zeng jia ,ru he kuai su zhun que de cong ji tong hai liang de gu zhang zhuang tai zhong shai shua chu zui yan chong de gu zhang ,cong er di gao feng xian ping gu xiao lv ,cheng wei zeng ge neng yuan ji tong feng xian ping gu zhong de guan jian nan ti 。zhen dui zhe yi wen ti ,ji yu wei chuan suan fa di chu le yi chong zeng ge neng yuan ji tong gu zhang zhi neng shai shua he pai xu fang fa 。shou xian ,ji ji duo chong neng yuan wang lao de yao shu tiao jian ,jian li le zeng ge neng yuan ji tong gu zhang ji wang sun shi shuang ceng you hua mo xing ,tong shi ke hua le gu zhang fa sheng gai lv he gu zhang sun shi dui ji tong de ying xiang 。jin er ,ji yu wei chuan suan fa di chu le gu zhang ji wang sun shi shuang ceng mo xing de qiu jie fang fa ,bing dui chuan tong wei chuan suan fa jin hang gai jin ,shi de fang fa neng gou tong shi shai shua chu ji wang sun shi zui yan chong de duo ge gu zhang zhuang tai 。zui hou yi xiu gai de IEEE 33jie dian dian li ji tong 、ba li dao gong re ji tong he bi li shi tian ran qi ji tong zu cheng de zeng ge neng yuan ji tong wei li ,fang zhen jie guo biao ming suo di fang fa de gu zhang shai shua xiao lv ming xian you yu chang gui mei ju fa he meng te ka luo fang fa ,zheng ming le suo di fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电力系统自动化的王灿,别朝红,潘超琼,王旭,严超，发表于刊物电力系统自动化2019年21期论文，是一篇关于综合能源系统论文,故障筛选论文,风险评估论文,遗传算法论文,双层优化论文,电力系统自动化2019年21期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电力系统自动化2019年21期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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