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      云計(jì)算模式下的繼電保護(hù)定值優(yōu)化算法*

      2021-03-23 09:23:38周紅陽(yáng)丁曉兵孫鐵鵬
      電子器件 2021年1期
      關(guān)鍵詞:定值適應(yīng)度繼電保護(hù)

      李 捷,周紅陽(yáng),丁曉兵,孫鐵鵬

      (1.中國(guó)南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心,廣東 廣州510663;2.廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司貴港供電局,廣西 貴港537100)

      在互聯(lián)大電網(wǎng)發(fā)展模式下,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日漸復(fù)雜,對(duì)安全穩(wěn)定性要求也愈來(lái)愈高。 繼電保護(hù)裝置的正確、可靠動(dòng)作是保障電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的重要基礎(chǔ),繼電保護(hù)整定計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性是繼保裝置正確、可靠動(dòng)作的有力保障[1-4]。

      目前,針對(duì)繼電保護(hù)已有一定的研究基礎(chǔ)。 文獻(xiàn)[5]對(duì)國(guó)內(nèi)外繼電保護(hù)可靠性指標(biāo)和評(píng)估模型方面的研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述,比較不同繼電保護(hù)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法,分析目前主要的不足所在以及全數(shù)字化繼電保護(hù)系統(tǒng)、廣域保護(hù)等新技術(shù)給繼電保護(hù)可靠性研究帶來(lái)的新挑戰(zhàn);文獻(xiàn)[6-7]提出一種基于保護(hù)隱藏故障模式分析的N-k 故障分析方法,該方法通過(guò)剖析繼電保護(hù)隱藏故障的根本機(jī)理,分析出不同隱藏故障模式下保護(hù)裝置以及線路故障的準(zhǔn)確位置,該方法能夠定量評(píng)估電網(wǎng)中繼電保護(hù)隱藏故障對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響;文獻(xiàn)[8]應(yīng)用繼電保護(hù)隱性故障的概率模型,對(duì)保護(hù)裝置引起電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響特性及其在連續(xù)故障中的作用機(jī)理進(jìn)行分析,并對(duì)電力系統(tǒng)發(fā)生連續(xù)故障的風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行推理,進(jìn)一步提出了一種能夠降低系統(tǒng)發(fā)生連續(xù)故障概率的控制策略;文獻(xiàn)[9]對(duì)繼電保護(hù)整定軟件在智能電網(wǎng)下的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行解析,說(shuō)明應(yīng)用在線整定與校核技術(shù)對(duì)整定結(jié)果準(zhǔn)確性的作用以及廣域保護(hù)對(duì)全區(qū)域電網(wǎng)安全的作用,并對(duì)智能電網(wǎng)下基于云計(jì)算的繼電保護(hù)整定計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè);文獻(xiàn)[10]將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到繼電保護(hù)工作中去,從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,大大提升了電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率及供電質(zhì)量;文獻(xiàn)[11]綜合時(shí)間差配合方式,提出一種區(qū)分不同短路故障配置差異化定值的優(yōu)化策略,實(shí)例分析結(jié)果表明所提優(yōu)化策略可以顯著增大保護(hù)范圍;文獻(xiàn)[12]應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)搭建了分布式電網(wǎng)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng),從大電網(wǎng)層面對(duì)分散的繼電保護(hù)裝置以及系統(tǒng)故障信息進(jìn)行并行化監(jiān)測(cè),利用云計(jì)算處理技術(shù)使工作人員能夠?qū)崟r(shí)掌握整個(gè)電網(wǎng)的繼電保護(hù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),有效提升了整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可用性;文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了一套基于“云計(jì)算”的電廠繼電保護(hù)整定系統(tǒng),對(duì)系統(tǒng)的基本架構(gòu)以及主要功能進(jìn)行設(shè)計(jì),對(duì)系統(tǒng)的網(wǎng)路拓?fù)浜捅Wo(hù)裝置進(jìn)行建模,算例應(yīng)用結(jié)果證明了該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性。

      上述文獻(xiàn)對(duì)提升繼電保護(hù)可靠性的方法策略進(jìn)行探究,大多是運(yùn)用傳統(tǒng)有限的計(jì)算機(jī)資源進(jìn)行繼電保護(hù)計(jì)算,且在繼電保護(hù)整定方法上通常僅考慮相鄰線路保護(hù)定值間的配合,未充分考慮全局協(xié)調(diào)的能力。 為此,本文充分調(diào)動(dòng)可應(yīng)用計(jì)算資源,同時(shí)考慮電力系統(tǒng)中各線路的全局協(xié)調(diào)的能力,提出了一種基于云計(jì)算的整定計(jì)算平臺(tái)架構(gòu),通過(guò)描述云計(jì)算在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算的應(yīng)用,說(shuō)明云計(jì)算與繼電保護(hù)相結(jié)合的必要性,建立了基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,應(yīng)用高精度的遺傳算法將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為遺傳問(wèn)題進(jìn)行求解,結(jié)合云計(jì)算的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理效率和并行計(jì)算能力,將并行遺傳算法應(yīng)用于繼電保護(hù)定值優(yōu)化,以保證算法的精確性和運(yùn)算速度。

      1 云計(jì)算的定義及應(yīng)用

      如圖1 所示,為云計(jì)算的基本組成結(jié)構(gòu),主要由服務(wù)器、中央處理器、PC、移動(dòng)電子設(shè)備、APP 以及集成開(kāi)發(fā)環(huán)境等部分組成,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器集群資源進(jìn)行分布式處理、并行處理以及網(wǎng)格計(jì)算,具有網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)、數(shù)據(jù)處理計(jì)算量龐大、業(yè)務(wù)支持范圍廣、流動(dòng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)[14-15]。 當(dāng)客戶(hù)需要數(shù)量龐大且計(jì)算復(fù)雜的服務(wù)時(shí),無(wú)需購(gòu)置昂貴的硬件運(yùn)算支持,只需將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器,付費(fèi)應(yīng)用云服務(wù)器所包含的大量分布式計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析計(jì)算,等待所需結(jié)果返回本地即可。

      圖1 云計(jì)算的基本組成結(jié)構(gòu)

      目前,電力數(shù)據(jù)中心主要應(yīng)用云計(jì)算進(jìn)行非同源信息共享、大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控以及快速并行計(jì)算等相關(guān)方面的工作,下面對(duì)其主要應(yīng)用情況展開(kāi)介紹[16]。

      (1)非同源信息共享

      由于電力系統(tǒng)中存在的信息多是分散的,不同的業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)信息數(shù)據(jù)的要求形式各不相同,不同系統(tǒng)間對(duì)信息數(shù)據(jù)的采集描述方式也各不相同,一定程度上,造成信息與資源不匹配,橫縱向溝通困難。 而電力數(shù)據(jù)中心的重要作用之一就是實(shí)現(xiàn)非同源信息資源的管控,通過(guò)云計(jì)算應(yīng)用各種虛擬化技術(shù)手段進(jìn)行服務(wù)配置,解決因軟硬件問(wèn)題造成的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、信息資源差異,建立互通協(xié)作的數(shù)據(jù)處理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)資源集約化處理,滿(mǎn)足未來(lái)大電網(wǎng)發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)信息的集成性與共享性的需求。

      (2)大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控

      隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,所產(chǎn)生的電網(wǎng)數(shù)據(jù)日漸龐大,傳統(tǒng)的電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)管理方式已無(wú)法適應(yīng)如此龐大數(shù)量等級(jí)與分布結(jié)構(gòu)的電網(wǎng)信息存儲(chǔ)要求。 電力數(shù)據(jù)中心基于云計(jì)算服務(wù),采用Hadoop 的分布式文件系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)隨時(shí)隨地產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ),用戶(hù)向主服務(wù)器發(fā)送需求申請(qǐng),主服務(wù)器響應(yīng)并查找存儲(chǔ)有用戶(hù)需求數(shù)據(jù)的子服務(wù)器讀寫(xiě)權(quán)限給用戶(hù),用戶(hù)直接與該子服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,這樣一來(lái),大大降低了主服務(wù)器同時(shí)響應(yīng)用戶(hù)控制需求和數(shù)據(jù)傳輸需求的負(fù)載程度。

      (3)快速并行計(jì)算

      電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大發(fā)展、日漸穩(wěn)固可靠的建設(shè)過(guò)程,是基于大量電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真計(jì)算分析、不斷進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的過(guò)程。 電力數(shù)據(jù)中心基于云計(jì)算服務(wù),為電力系統(tǒng)提供并行運(yùn)算模式,應(yīng)用MapReduce 對(duì)電力系統(tǒng)中龐大的數(shù)據(jù)并行編程模型進(jìn)行處理,簡(jiǎn)化了對(duì)技術(shù)人員的編程要求,極大程度地縮短了計(jì)算時(shí)間,提升了效率。

      2 基于云計(jì)算的整定平臺(tái)架構(gòu)

      基于第1 節(jié)的分析可知,隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展以及電網(wǎng)中大量分布式數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管控需求,充分應(yīng)用云計(jì)算服務(wù)的優(yōu)勢(shì)對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行管控具有重要意義[17]。 本文基于電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)整定計(jì)算的基本要求,考慮云計(jì)算服務(wù)的組織結(jié)構(gòu),建立了大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái),其基本架構(gòu)如圖2 所示。

      圖2 大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái)架構(gòu)

      大電網(wǎng)數(shù)據(jù)整定平臺(tái)架構(gòu)由基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)層、應(yīng)用接口層和高級(jí)訪問(wèn)層四個(gè)部分組成。 基礎(chǔ)設(shè)施層作為整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ),負(fù)責(zé)管理大電網(wǎng)數(shù)據(jù)、負(fù)載以及資源,應(yīng)用虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)硬件裝置的狀態(tài)監(jiān)控、故障處理等抽象化管理;平臺(tái)層基于分布式管理系統(tǒng)、各主從服務(wù)器以及網(wǎng)格計(jì)算方式對(duì)負(fù)載進(jìn)行分工和矛盾管制,協(xié)調(diào)電網(wǎng)中多個(gè)裝置并行運(yùn)作,并給予外圍裝置有力的存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)容災(zāi)技術(shù)支持;應(yīng)用接口層作為平臺(tái)最具有可擴(kuò)展性的層級(jí),基于不同用戶(hù)的不同需求以及用戶(hù)所具有的實(shí)際操作權(quán)限,分配對(duì)應(yīng)的應(yīng)用接口和技術(shù)支持;高級(jí)訪問(wèn)層具有短路計(jì)算、電網(wǎng)拓?fù)浞治?、在線校核等功能,各級(jí)電網(wǎng)具有操作權(quán)限的用戶(hù)都能夠通過(guò)高級(jí)訪問(wèn)層使用云計(jì)算服務(wù)。

      3 基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化

      3.1 基于遺傳算法的繼電保護(hù)定值優(yōu)化

      整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將電網(wǎng)各級(jí)單位進(jìn)行連接,各級(jí)電網(wǎng)整定計(jì)算系統(tǒng)定期將本管轄區(qū)域的整定計(jì)算數(shù)據(jù)CIM/XML 文件上傳至整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心,整定計(jì)算云數(shù)據(jù)中心基于模型拼接技術(shù)將分散的各級(jí)電網(wǎng)模型組合成完整的電網(wǎng)數(shù)據(jù)模型,供各級(jí)電網(wǎng)進(jìn)行整定計(jì)算。 本節(jié)以距離保護(hù)Ⅱ段的整定為例,對(duì)多變量、多目標(biāo)和多約束條件的全局優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行探究[18]。

      對(duì)于各段線路保護(hù),采用適應(yīng)度公式對(duì)其進(jìn)行判定,若適應(yīng)度值越大,則說(shuō)明解的最優(yōu)性越強(qiáng)[19]。 以適應(yīng)度最大為尋優(yōu)目標(biāo),對(duì)最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解:

      式中:F 為適應(yīng)度值;I 是定時(shí)限保護(hù)的數(shù)目;k 為常數(shù);ai為保護(hù)i 所在線路的權(quán)重;βi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的級(jí)差約束權(quán)重,εi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的靈敏度約束權(quán)重,δi為該線路距離Ⅱ段保護(hù)的選擇性約束權(quán)重,三者的取值大小決定了適應(yīng)度公式的側(cè)重方向;fint(t)、fsen(t)、fsel(t)為懲罰函數(shù),暫用f(t)進(jìn)行統(tǒng)稱(chēng),當(dāng)符合對(duì)應(yīng)的約束條件時(shí),f(t)=0,否則f(t)等于懲罰時(shí)間t′。

      設(shè)保護(hù)i 與其下級(jí)保護(hù)i+1 配合,其約束條件為:

      若下一級(jí)保護(hù)存在多條出線,則將下一級(jí)與這條線路無(wú)配合關(guān)系線路的保護(hù)定值代入上述約束條件進(jìn)行檢驗(yàn),確定線路之間的關(guān)聯(lián)性。

      將最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)的候選解編碼成“染色體”形式,各保護(hù)的染色體由出線配合關(guān)系和保護(hù)配合方式兩部分確定,以圖3 所示電網(wǎng)為例,距離Ⅱ段保護(hù)染色體編碼如下:

      (1)出線配合關(guān)系

      對(duì)線路的下一級(jí)出線數(shù)量進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)本級(jí)保護(hù)染色體的出線數(shù)目采用相應(yīng)數(shù)量的二進(jìn)制位數(shù)進(jìn)行配合關(guān)系描述,二進(jìn)制數(shù)只有0 和1 兩種關(guān)系表示方式,其中1 表示與該線路存在配合關(guān)系,按照保護(hù)序號(hào)從到小到大的順序進(jìn)行定義。 以圖3 為例,保護(hù)1 與保護(hù)9、保護(hù)10 配合整定,對(duì)應(yīng)兩位二進(jìn)制數(shù),保護(hù)9 對(duì)應(yīng)二進(jìn)制數(shù)為01,保護(hù)10 對(duì)應(yīng)二進(jìn)制數(shù)為10。

      圖3 案例分析

      (2)保護(hù)配合方式

      采用三位二進(jìn)制數(shù)對(duì)保護(hù)配合方式進(jìn)行編碼,其中,與下一級(jí)距離保護(hù)Ⅰ段配合用100 表示;與下一級(jí)距離保護(hù)Ⅱ段配合用010 表示;與靈敏度配合整定用001 表示。

      綜上,假定電網(wǎng)中存在n 個(gè)保護(hù),則整個(gè)電網(wǎng)的染色體編碼基因位數(shù)為:

      式中:Sn為第n 個(gè)保護(hù)的出線數(shù)量,即保護(hù)n 的出線配合關(guān)系二進(jìn)制位數(shù)。 由此得到從保護(hù)1 至保護(hù)n 的完整染色體基因序列,計(jì)算機(jī)經(jīng)對(duì)各個(gè)保護(hù)間的配合關(guān)系進(jìn)行診斷,檢測(cè)是否存在環(huán)狀的結(jié)構(gòu),若不存在,則根據(jù)整定原則開(kāi)始對(duì)保護(hù)進(jìn)行逐級(jí)整定,一直到求解出全網(wǎng)定值;否則,重新生成新的染色體基因序列再進(jìn)行保護(hù)的整定計(jì)算。

      3.2 保護(hù)定值優(yōu)化并行計(jì)算策略

      目前,主要的并行遺傳算法模型有主從式、粗粒度、細(xì)粒度和混合模型四種[20]。 為了減少各個(gè)模塊間的通信,降低算法粒度,減少計(jì)算耗時(shí),選擇主從式并行遺傳算法模型進(jìn)行優(yōu)化,其流程步驟如圖4 所示。

      按照本文所述染色體基因編碼方法,形成M 個(gè)保護(hù)染色體,假定云服務(wù)器中有N 個(gè)從服務(wù)器,則每個(gè)從服務(wù)器所負(fù)擔(dān)的保護(hù)個(gè)體數(shù)為P =M/N。 當(dāng)M 非N 的整數(shù)倍時(shí),將余下的保護(hù)染色體依次從最大編號(hào)從服務(wù)器至最小編號(hào)從服務(wù)器進(jìn)行分配。 在云計(jì)算模式下,所包含的從服務(wù)數(shù)量龐大,通常每個(gè)從服務(wù)器負(fù)責(zé)一個(gè)保護(hù)染色體的定值計(jì)算。

      圖4 保護(hù)定值優(yōu)化并行計(jì)算流程圖

      各從處理器基于染色體基因編碼,分析各保護(hù)的動(dòng)作定值以及時(shí)間的配合特性,進(jìn)一步對(duì)全網(wǎng)保護(hù)定值進(jìn)行整定,確定各保護(hù)動(dòng)作時(shí)間和定值,并基于式(2)~式(4)對(duì)各保護(hù)約束條件進(jìn)行檢驗(yàn),明確不符合約束條件的保護(hù)數(shù)量及懲罰時(shí)間。 基于式(1)求解出染色體的適應(yīng)度,將染色體適應(yīng)度值反饋給主處理器,主處理器檢測(cè)是不是達(dá)到迭代次數(shù)的上限值或是目標(biāo)適應(yīng)度值,若滿(mǎn)足兩個(gè)條件中的其中一個(gè),則結(jié)束尋優(yōu)過(guò)程;若不滿(mǎn)足條件,則根據(jù)適應(yīng)度大小對(duì)各保護(hù)的染色體做出排序,記錄整體最優(yōu)染色體適應(yīng)度。 主處理器根據(jù)適應(yīng)度值有選擇性地對(duì)染色體做交叉、變異運(yùn)算后,再次發(fā)送到從處理器,計(jì)算各保護(hù)染色體的適應(yīng)度,再次執(zhí)行上述過(guò)程。 一直到滿(mǎn)足結(jié)束條件,得到適應(yīng)度最大的染色體,并解析出其對(duì)應(yīng)的保護(hù)整定值。

      4 算例分析

      本文以如圖5 所示的簡(jiǎn)單電網(wǎng)為例,對(duì)所提定值優(yōu)化策略進(jìn)行分析。 在該簡(jiǎn)單電網(wǎng)中有2 個(gè)電源,6 個(gè)節(jié)點(diǎn),14 個(gè)保護(hù)裝置,7 條線路,其中各段線路阻抗值均標(biāo)注在圖中。

      應(yīng)用云服務(wù)器中的一臺(tái)主機(jī),基于Relay 軟件對(duì)保護(hù)定值進(jìn)行整定計(jì)算,設(shè)置適應(yīng)度公式各參數(shù)分別為:k =100,βi=δi=2,εi=3,初始解數(shù)目為80。采用轉(zhuǎn)輪法對(duì)染色體進(jìn)行選取、交叉、變異,設(shè)置均勻交叉的概率為0.7,多位變異的概率為0.003,迭代次數(shù)的上限為600,適應(yīng)度為5,時(shí)間差為0.3 s,當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)上限時(shí),不再進(jìn)行迭代。 當(dāng)保護(hù)無(wú)法滿(mǎn)足靈敏度或級(jí)差約束要求時(shí),增加2 s 時(shí)長(zhǎng)。

      圖5 簡(jiǎn)單電網(wǎng)算例分析圖

      按照第3 節(jié)所述方法,遵循確保本線路末端靈敏度、與下級(jí)保護(hù)距離Ⅰ段配合以及與下級(jí)保護(hù)距離Ⅱ段配合的整定原則對(duì)Ⅱ段距離保護(hù)進(jìn)行了值優(yōu)化。 在整定計(jì)算的過(guò)程中,由于保護(hù)12 的選擇性定值較小,導(dǎo)致其靈敏度和選擇性無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足,調(diào)整保護(hù)12 與下級(jí)保護(hù)6 進(jìn)行保護(hù)Ⅱ段配合仍無(wú)法滿(mǎn)足要求,因此,系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)其下下級(jí)保護(hù)配合情況進(jìn)行調(diào)整,將原有保護(hù)6 與保護(hù)3 的Ⅰ段配合改為保護(hù)6 與保護(hù)3 的Ⅱ段相互配合,進(jìn)而提升保護(hù)定值,使得保護(hù)12 的靈敏性和選擇性能夠同時(shí)滿(mǎn)足要求。進(jìn)一步地,得到各保護(hù)最終的保護(hù)定值計(jì)算結(jié)果如表1 所示,計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間為15 s。

      表1 優(yōu)化前后的繼電保護(hù)定值比較

      保持上述運(yùn)算模型及參數(shù)設(shè)置不變,增加云服務(wù)器中參與整定計(jì)算主機(jī)數(shù)量至4 臺(tái),設(shè)定其中1臺(tái)主機(jī)為主處理器,其余3 臺(tái)為從處理器,搭建并行計(jì)算環(huán)境,對(duì)基于并行化遺傳算法的保護(hù)整定計(jì)算速度進(jìn)行了校驗(yàn),此時(shí)得到保護(hù)整定計(jì)算結(jié)果的耗時(shí)為1s。 由此可見(jiàn),應(yīng)用并行遺傳算法能夠顯著降低耗時(shí),對(duì)提升工作效率有重要意義。 對(duì)于大電網(wǎng)而言,其所在云服務(wù)器中的計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)越多,則所需的計(jì)算時(shí)間越短,越有利于維持電網(wǎng)穩(wěn)定。

      5 結(jié)論

      本文對(duì)云計(jì)算在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算的應(yīng)用特性進(jìn)行分析,提出了一種基于云計(jì)算的整定計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)。 首先分析了云計(jì)算與繼電保護(hù)相結(jié)合的必要性,應(yīng)用高精度的遺傳算法結(jié)合云計(jì)算的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理效率和并行計(jì)算能力,將并行遺傳算法應(yīng)用于繼電保護(hù)定值優(yōu)化,建立了基于云模式的繼電保護(hù)定值優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,通過(guò)算例分析證明了所提云模式下的繼電保護(hù)定值優(yōu)化算法在繼電保護(hù)定值計(jì)算的快速性和優(yōu)越性。

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