摘要：以实现配电网经济成本最低和环境污染最小为目的,设计了基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置方法。首先,考虑节点环境不同因素搭建含多类分布式电源的配电网综合运行模型,明确了系统运行约束以及功率约束;其次,通过对信息素进行约束提出了改进型蚁群算法,以提高蚁群算法的收敛精度以及速度;之后,设计了基于改进型蚁群算法的配电网容量优化配置流程;最后,在Matlab平台上实现了中压配电网系统的容量优化以及选址,与相关案例结果对比分析验证了所提出方法的有效性。

摘要：人工智能技术,特别是遗传算法、模糊评价、神经网络等方法在电力系统稳定器(PSS)设计中的应用有效地弥补了传统PSS设计的不足,提高了控制器的鲁棒性和系统的稳定性。研究对人工智能技术在电力系统稳定器设计中的应用进行了综述,总结了各种人工智能技术对电力系统稳定器设计的影响,对其发展现状作了简要的介绍。

摘要：以实现微网负荷间利益最大化和微源容量配置经济高效为策略,提出基于萤火虫优化算法的微网源—荷博弈方法。首先,在充分考虑微源成本、微源容量、负荷成本、负荷用电量之间相互关系的基础上,建立了具有博弈关系的微源和负荷博弈模型,以及非合作和合作博弈下的目标函数。然后,设计了萤火虫优化算法在博弈迭代中的应用流程,利用吸引度和亮度参数对各博弈者的策略进行更新,实现了目标函数的最优。最后,提出利用收益微调系数和稳定指标进行搜索的改进Shapley值法,对合作后的收益进行重新分配,保证了合作全联盟的稳定性。通过对微源博弈者和负荷博弈者的收益分析,验证了所提博弈模型在负荷优化中的可行性,及萤火虫优化算法在求解博弈均衡解时的有效性。