郭创新
智能电网与信息集成研究,智能信息处理技术及在电力系统中的应用研究,可再生能源接入与企业节能技术研究。
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- 姓名:郭创新
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学术头衔:
教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者, 博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
电力系统及其自动化
- 研究兴趣:智能电网与信息集成研究,智能信息处理技术及在电力系统中的应用研究,可再生能源接入与企业节能技术研究。
郭创新,博士(后),浙江大学教授、博士生导师,浙江大学电力经济与信息化研究所副所长,是教育部跨世纪人才基金获得者,浙江省杰出青年基金获得者,浙江省新世纪151人才工程一、二层次,CIGRE中国委员会委员。曾任东方电子(上市公司)中心研究所副总工程师、副所长、所长,电自事业部总经理,东方电子北京研究院院长(代),公司常务副总工程师等职。在《中国电机工程学报》、IEEE Trans on Power Systems等杂志上发表学术论文70篇(SCI、EI收录55篇)。作为负责人主持科研项目10余项,其中主持国家自然科学基金1项(编号:50677062),教育部新世纪(跨世纪)优秀人才计划支持(编号:NCET-07-0745)项目1项,浙江省自然科学基金杰出青年团队项目1项(编号:R107062),国家863计划(2008AA05Z210)1项,国家博士后基金1项,国际合作和重大横向合作项目6项,参加973项目和基金重点项目各1项,获6项软件著作权登记,作为副主编主编《现代信息技术理论与应用》, 2005年获教育部自然科学一等奖,2006年获浙江省高校科研成果一等奖,2008年获教育部科学进步一等奖。从事的研究方向:智能电网、智能信息处理。主要学术业绩:提出面向数字化电力的异构电力信息互联通信集成平台及其体系结构,并已成功应用于多家省级电力公司。提出基于多智能体的实时生成操作票防误策略。提出面向包含不同类型变量大系统优化与控制的混合粒子群优化算法。
工作研究领域:智能电网与信息集成研究,智能信息处理技术及在电力系统中的应用研究,可再生能源接入与企业节能技术研究。
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郭创新, 齐旭, 朱传柏, 刘波, 曹一家, 秦杰
电力系统及其自动化学报,2007,19(2):28~34,-0001,():
-1年11月30日
可伸缩矢量图(SVG)是一种基于文本的标准图形描述语言,研究和建立一套基于SVG的图形系统是调度自动化系统图形信息共享和标准化的关键课题之一。基于图形数据一体化的思想提出了面向调度应用的图形模型,实现不同图形格式向SVG标准的转换及拓扑结构的自动生成,并探讨了SVG在调度可视化中的应用。基于SVG的图形系统可以作为不同系统间图形信息共享的平台,同时保证了图形发布的实时性,也为调度可视化提供了基础。
可伸缩矢量图(, SVG), , 图形数据一体化, 拓扑结构, 调度可视化
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郭创新, 金成生, 王林青, 刘波, 曹一家, 曾伟民
电力系统及其自动化学报,2007,19(1):34~39,-0001,():
-1年11月30日
针对当前广域测量系统WAMS尚没有统一的信息模型,不能与其它应用系统有效信息共享的现状,对IEC61970标准的公共信息模型CIM进行了深入研究,并且结合WAMs的特点及其在电力系统中的应用情况,提出了基于CIM的WAMS信息模型,定义了WAMS的CIM类及其相应的属性信息。在该模型扩展的基础之上,提出了一个基于消息中间件的电力信息集成系统,以说明该信息模型的应用前景。
公共信息模型, 广域测量系统, 相量测量单元, 数据采集与监视控制
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【期刊论文】An improved particle swarm optimization algorithm for unit commitment
郭创新, B. Zhao, C. X. Guo *, B. R. Bai, Y. J. Cao
Electrical Power and Energy Systems 28(2006)482-490,-0001,():
-1年11月30日
This paper presents an improved particle swarm optimization algorithm (IPSO) for power system unit commitment. IPSO is an extension of the standard particle swarm optimization algorithm (PSO) which uses more particles' information to control the mutation operation, and is similar to the social society in that a group of leaders could make better decisions. The convergence property of the proposed IPSO method is analyzed using standard results from the dynamic system theory and some guidelines are derived for proper algorithm parameter selection. A new adaptive strategy for choosing parameters is also proposed to assure convergence of IPSO method, and the proposed algorithm adopts the orthogonal design to generate initial population that are scattered uniformly over feasible solution space. Furthermore, this method combines relaxation technique to zero-one variable and penalty function method to transform the problem to a nonlinear continuous variable optimization one by taking into account more constraints. The feasibility of the proposed method is demonstrated from 10 to 100 unit systems, and the test results are compared with those obtained by Evolutionary Programming (EP) and Genetic Algorithm (GA) in terms of solution quality and convergence properties. The simulation results show that the proposed method is capable of obtaining higher quality solutions.
Unit commitment, Particle swarm optimization, Global optimization, Power system
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【期刊论文】A pooled-neighbor swarm intelligence approach to optimal reactive power dispatch*
郭创新, GUO Chuang-xin†, ZHAO Bo
Guo et al./J Zhejiang Univ SCIENCE A 2006 7 (4): 615-622,-0001,():
-1年11月30日
This paper presents a pooled-neighbor swarm intelligence approach (PNSIA) to optimal reactive power dispatch and voltage control of power systems. The proposed approach uses more particles' information to control the mutation operation. The proposed PNSIA algorithm is also extended to handle mixed variables, such as transformer taps and reactive power source installation, using a simple scheme. PNSIA applied for optimal power system reactive power dispatch is evaluated on an IEEE 30-bus power system and a practical 118-bus power system in which the control of bus voltages, tap position of transformers and reactive power sources are involved to minimize the transmission loss of the power system. Simulation results showed that the proposed approach is superior to current methods for finding the optimal solution, in terms of both solution quality and algorithm robustness.
Reactive power dispatch,, Swarm intelligence,, Multi-agent systems,, Global optimization
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【期刊论文】基于移动智能体多级电力控制中心互联通信平台模型研究
郭创新, 王林青, 曹一家
电工技术学报,2006,21(5):75~81,-0001,():
-1年11月30日
在介绍和引入移动智能体(MobileAgent,MA)技术基础上,采用TASE。2协议,对多级电力控制中心互联需求和策略进行了研究,提出了一个基于MA的多级电力控制中心互联通信平台结构,并对其实现及基于智能体的网络控制和诊断进行了研究实践表明该通信平台结构可行,由其实现的系统稳定可靠、通信效率高,系统维护方便。
移动智能体, TASE., 2, 多级电力控制中心, 互联通信平台
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郭创新, 朱传柏, 曹一家, 吴欣
电力系统自动化,2006,30(8):98~103,-0001,():
-1年11月30日
综述了电力系统故障诊断的各种研究方法,包括专家系统、人工神经网络、优化技术、Petri网络、粗糙集理论、模糊集理论和多代理技术等。简要分析了这些方法的特点与适用性,评述其存在的主要问题和值得改进之处。最后,以解决实际工程问题为目标,指出了该领域所需解决的关键技术问题和主要发展却势,以促进该研究领域的进一步发展。
电力系统, 故障诊断, 人工智能, 优化技术, 多代理技术
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【期刊论文】Controlling chaotic oscillations via nonlinear observer approach
郭创新, C. X. Guo, Q. Y. Jiang, Y. J. Cao *
电网技术,2005,29(23):62~67,-0001,():
-1年11月30日
A novel control strategy based on the nonlinear observer technique for a class of chaotic oscillations is proposed. By assuming that the exact model of the system is not known, the control strategy employs a nonlinear observer to track the states and disturbances of the nonlinear system, and then constructs a nonlinear feedback law. Simulation results on van der Pol oscillator are provided to illustrate the effectiveness of the control strategy.
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郭创新, 朱传柏, 曹一家, 韩祯祥
电网技术,2006,30(4):50~54,-0001,():
-1年11月30日
为满足值班调度员对于实时生成操作票的要求,通过对国内十几种主要接线方式进行动态接线技术分析,提出了一种全面的基于多智能体(Multi-agentsystem,MAs)技术的防误策略,并基于模糊认知图(FuzzyCognjtiveMap,FCM)的智能体推理模型研究出一种实时操作票生成专家系统。该系统在注重智能性、通用性的前提下,充分考虑了可靠性、可维护性及人机界面友好等实用化要求。
多智能体, 全面防误策略, 智能操作票, 专家系统, 值班调度员, 电力系统
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郭创新, 高翔, 张金江, 曹一家
电网技术,2005,29(23):62~67,-0001,():
-1年11月30日
随着变电站综合自动化技术的应用与发展,大量无人值守的变电站陆续投入运行。对变电站内智能型装置(如 RTU、测控单元)的有效维护是确保调度自动化系统正常发挥作用的基础。文章介绍了一种基于数据通信网的灵活实用的远程维护方案,利用调度自动化通信技术及SCADA技术,综合多种智能算法,实现设备故障的及时发现和诊断处理,为电网调度自动化系统的可靠运行提供技术保障。
电力系统, 调度自动化, 远方终端单元(, RTU), , 智能电子设备, 变电站
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郭创新, 赵波, 张鹏翔, 曹一家
中国电机工程学报,2005,25(19):7 ~11,-0001,():
-1年11月30日
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法。考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用 混合策略在各子系统问进行协同进化。此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率。对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题。
电力系统, 分解协调理论, 改进粒子群优化算法, 无功优化
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