电力系统自然频率特性系数区间预测方法

电力系统自然频率特性系数β是整定区域互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)策略中频率偏差系数B的重要依据.理想情况下,系数B的整定原则是使其恰好等于β系数,从而使系统AGC调节量能准确跟踪系统功率偏差.然而,电力系统β系数具有非线性与时变性,现有B系数整定方法难以有效追...     

基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测

负荷是电力系统运行和规划的依据,准确的负荷预测有利于提高电力系统运行的经济性和可靠性。章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍并经累加生成后建立不同的模型;对于灰色预测的不同结果再使用人工神经网络进行组合。具体方法是：神经网络的输入为各种灰色模型（GM）的预测,神经网络的输出为组合预测的结果。学习样本选择与预测量量近的n个已知值,学习方法使用改进的BP算法。所提方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单、而神经网络具有非线性的拟合能力的特点,提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行的和有效的。     

电力系统负荷灰色预测的新方法

本文提出了一种瓣的负荷预测方法－灰色递推预测法。     

东北电网静态频率特性分析

根据2002年东北电网发生的大机组跳闸后记录的秒级系统频率数据，分析了大机组跳闸后频率变化过程，求取系统静态频率特性系数，并对其进行分析比较，定性分析了系统静态频率系数离散大的原因。     

福建电力系统的频率特性

根据福建电力系统发生低频事故时记录的系统频率曲线数据,求取系统各时段的频率特性参数,在实际电网运行中验证其正确性。     

基于灰色神经网络的凝汽器水侧清洁系数预测

分别采用灰色模型、神经网络以及串联灰色神经网络对某机组凝汽器水侧清洁系数进行预测.结果表明,串联灰色神经网络模型优于单一预测模型,其预测值更接近真实值,在网络训练过程中实现了误差可控,将该模型用于凝汽器水侧清洁系数的预测可行.在实际应用中,可根据前3个清洗周期某时刻的数据来预测下1个周期该时刻的清洁系数,依据所需的输入参数,即可实现在线预测凝汽器的清洁系数.     

基于灰色预测技术和可拓控制方法的电力系统稳定器

由于现代电力系统所具有的非线性特性以及工况的时变性使得采用各种线性和非线性控制方法设计的电力系统稳定器无法获得令人满意的控制效果,为此提出基于灰色预测技术和可拓控制策略设计电力系统稳定器。该控制器结合了灰色预测技术"事前控制"和可拓控制方法不要求建立精确数学模型、实时性好的优点,能够更好地抑制低频振荡,改善电力系统的稳定性。以多机系统为对象的仿真研究表明,与常规电力系统稳定器和只采用可拓控制的电力系统稳定器相比,基于灰色预测的可拓电力系统稳定器具有更好的控制效果。     

电力系统短期负荷预测的静态分析

通过对电力系统负荷预测主要方法的理论分析，探讨了在短期负荷预测中基本负荷分量组成方式。以及基本负荷分量在电力系统负荷预测模型中变化规律。为提高电力系统短期负荷预测的准确性提供了依据。     

基于WAMS的系统自然频率特性系数确定方法

提出一种确定互联电力系统自然频率特性的总体测辨方法。该方法充分利用广域测量系统（WAMS）的高精度、同步测量的优点,利用频率和功率的相关性来确定互联电力系统的自然频率特性。从数学和物理的角度论证了该方法的正确性,同时给出了扰动地点的简单判别方法。以华北电网为例,对WAMS实际记录的扰动数据进行分析计算,所得到的华北电网自然频率特性与华北电网的实际情况十分吻合。     

基于灰色预测的广域电力系统稳定器分布延时补偿设计

针对广域电力系统稳定器(WPSS)系统的分布延时,提出了一种基于灰色预测的WPSS分布延时补偿算法。该算法利用实测的区间相对角速度数据,基于灰色预测产生出一组数据队列,并根据该数据队列中的各数据时标与系统当前时刻对比,选出对应的预测数据输送到WPSS的输入端,从而实现对分布延时的补偿。在3种不同延时分布情况下,分别在大扰动和小扰动时,使用文中基于灰色预测的WPSS延时补偿算法进行了仿真实验。仿真结果表明,所提出的基于灰色预测的WPSS延时补偿算法在不同情况下均具有良好的效果。     

基于灰色系统理论的中长期电力荷预测新方法

在进行中长期电力负荷预测课题研究中，运用灰色系统理论，研究并提出了新陈代谢局部残差灰色预测模型及相应的预测方法，经实际算例证明，该方法对于解决长期电力负荷预测问题，具有简捷实用，预测精度高的特点。     

基于灰色模型的电力系统负荷预测

基于灰色理论建立了1种新的电力负荷预测模型。该模型应用累加(GAO)和累减(IGAO)方法生成了等维递补模型。由定例计算表明,该模型具有良好的精确性和应用性。     

节日负荷预测的灰色系统方法

根据伊克昭电业局历年调度运行日志记录,运用GM(1,1)模型,对东胜地区农历除夕(1993.1.22 18:00～1993.1.23 18:00)有功电力负荷进行了预测,并通过关联度分析进行聚类,选取6年各时刻的负荷平均值作为典型参照负荷曲线,并参照峰值负荷预测除夕各时刻负荷,其中峰值负荷误差为1.2％,20:00～6:00平均相对误差1.99％,为电力系统节日负荷预报给出了一个基本方法。     

基于弹性系数的电力系统短期负荷预测方法

针对电力系统负荷变化具有明显的分形自相似性的特点，提出了一种新的基于弹性系数的短期负荷预测方法。运用此方法对实际负荷进行预测，通过对预测结果的各种性能指标的分析，表明此方法具有较高的预测精度，尤其是提高了双休日的预测精度，从而为特殊假日的负荷预测提供了新思路。     

基于GM-GRNN的电力系统长期负荷预测

由于长期负荷历史数据比较少,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测的优缺点的基础上,提出了一种新型的预测方法——GM-GRNN预测方法,此方法就是将灰色预测方法和人工神经网络中的广义神经网络相结合的预测方法,新方法发挥了灰色预测方法中的“累加生成”的优点,能够削弱原始数据中随机性并增加规律性,同时避免了灰色预测方法及其预测模型存在的理论误差。最后采用我国某省年用电量的预测的算例表明该方法的预测精度优于单一的灰色预测和单一的神经网络预测方法,为电力系统长期负荷预测提供了一种有用的方法。     

基于静态频率稳定性分析的电网容量交换能力评估

电力系统静态频率特性识别与计算对于维持电力系统稳定具有十分重要的意义.使用最小二乘法对仿真计算得到的静态频率特性系数进行曲线拟合,依据拟合得到的静态频率特性系数的曲线变化趋势预测不同交换容量下的频率偏差限制点,在静态频率稳定性分析的基础上进行电网容量交换能力评估.通过算例仿真验证了该方法的有效性.     

电力系统短期负荷离线预测研究

针对某电网负荷预测问题,提出了对灰色预测和单指数平滑法的有效改进,并将改进后的谅支及两种方法的组合预测应用于实际负荷预测问题中,获得了满意效果。文中通过一个计算实例,比较了改进前后这几种方法的预测精度,并列出了采用这几种方法进行负荷预测的满意结果。     

中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨

提出了灰色预测的一种新方法——二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM(1，1)模型的基础上，直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合，使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想，在拟合中使用了加权最小二乘法，并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明，此方法提高了精度，是一种理想的预测方法。     

面向对象的电力系统潮流计算与静态安全分析

采用C＋＋语言、面向对象的方法,开发了一种通用式分层管理的电力系统网络类库,并着眼于实时系统,实现了分层分步式实时接线分析、面向对象的快速分解法潮流计算与规范化的计算机静态安全分析计算。计算中,算法作了一些改进,提高了计算速度,各个类的有效封装又使程序具有很好的模块性、可维护性和可重用性。