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电力负荷的模糊粗糙集预测方法研究 总被引:3,自引:6,他引:3
通常空间电力负荷的影响因素较多 ,小区划分较小时模糊推理规则将成倍增加 ,为此引入了粗糙集理论的属性约简方法简约预测因子 ,即采用粗糙集理论的不可分辨性关系约简可能影响小区用地决策的距离和环境等相关属性 ,得出决定小区用地类型的决策推理规则库 ;为克服模糊理论确定权重系数的主观性 ,应用粗糙集理论中属性重要度分析计算了各条件属性对各用地类型的不同权重。重庆江北某区域空间电力负荷预测的结果显示 ,粗糙集与模糊集理论相结合能节约存储空间且能提高预测速度 相似文献
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采用人工蜂群算法应用于土地利用变化中的土地使用决策,提出了一种新的空间负荷预测方法。为了解决静态决策规则带来的问题和提高空间负荷预测的精确性,该方法结合了人工蜂群算法和用地仿真法的优点,利用用地仿真法理论来预测规划区域各小区的未来用地类型,定义各小区用地类型的属性节点和类节点的连线为蜂群搜索路径,通过模仿蜜蜂采蜜行为,自动搜索在该区域土地利用变化情况中各用地类型最优的转换规则,计算小区负荷。最后利用Matlab R2012a做实验,证明文中所提新方法是有效的。 相似文献
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为了解决因天气因素导致的光伏出力预测不确定性和随机性问题,更好地量化光伏出力预测偏差的波动范围.提出了基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和改进的蚁狮算法(IALO)优化核极限学习机(KELM)的光伏发电功率区间预测模型.利用CEEMDAN将历史功率信号分解为多个模态函数(IMF)分量,然后,计算各IMF的熵值,相近的熵值重新组合新序列.借助采用IALO调整输出层权重的KELM网络建立预测模型,对各序列进行区间构造并根据区间预测偏差调整区间模型,再叠加区间预测结果.以实际数据为算例,将组合预测模型与IALO-KELM模型和粒子群算法-反向传播算法(PSO-BP)模型进行对比实验.结果表明,CEEMDAN-PE-IALO-KELM模型的区间预测结果准确性和可靠性更高. 相似文献
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基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究 总被引:12,自引:3,他引:12
提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型,该模型采用了基于云模型的知识表示,将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成了定性和定量相互间的映射,克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及粗糙集相结合,进行土地使用决策中空间属性信息定量定性转换、空间数据的离散化、决策规则的挖掘,克服了传统基于模糊集的空间负荷预测模型中模糊集参数及模糊系统规则选择的主观性,同时也利用云理论与粗糙集理论相互间的互补性,增强了知识发现的能力。运用基于云理论的不确定性推理计算小区对各用地类型适应性的评分,使推理结果更加合理而且贴近实际。给出了基于该模型的小区改造判据,改进了计及小区改造及经济性的用地分配的多目标规划模型,计算小区负荷。最后用实例说明了该方法的有效性。 相似文献
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一种基于参数循环优化的空间负荷预测方法研究与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在结合我国国情的基础上分析了传统用地仿真法在国内空间负荷预测工作中实现困难的现状,提出了一种实用性很强的基于参数循环优化的空间负荷预测模型.该方法以城市规划局的土地规划图为基础,运用GIS的强大功能对城市配网大量矢量地图数据进行存储管理,再结合循环优化后的负荷密度模型对各规划小区用地进行负荷预测结果计算.新的空间负荷预测模型免去了用地仿真法在网格划分及各小区空间数据收集过程中的大量工作,提高了工作效率.应用实例表明该方法预测结果准确性能满足目前我国电力行业的发展要求. 相似文献
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针对配电网智能化规划方案评估中决策因素的不确定性和专家判断的模糊性问题,提出了基于区间偏好和多属性决策(Multi Attribute Decision-Making, MADM)的配电网智能化规划方案评估方法。首先建立属性层次结构和方案属性决策表。其次,建立各方案属性间两两比较的区间偏好关系。然后,依据偏好关系计算各方案属性的相对权重。最后,结合属性层次结构,获得各方案对总目标的综合权重,并产生最终决策结果。所提出的方法较好地将专家经验和定量计算相结合,合理地处理了决策因素的不确定性和专家判断的模糊性,简化了评判决策的步骤。实验结果表明该方法可行、有效,所获评价排序结果与层次分析法相比具有更高的区分度。 相似文献
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客户价值评价是企业精细化管理的一部分,对智能用电小区进行客户信用价值评价有助于电力企业推广智能用电小区的客户选择和客户管理.通过分析智能用电小区客户信用价值的影响因素,构建了客户信用价值的评价指标模型,并采用层次分析法计算出了评价指标模型中各评价指标的权重.根据计算出的各评价指标的权重,对客户信用价值进行了比较全面的、多角度的评价,从而促使企业根据评价结果进行有效的客户关系管理,达到企业效益最优. 相似文献
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基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响.提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型.根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷.用实例说明了该方法的有效性. 相似文献
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在介绍常用负荷预测方法的基础上,提出了一种适用于土地用途清晰的开发小区负荷预测方法——功能小区负荷密度指标法,并对某土地用途清晰的工业区块进行了负荷预测和电量预测,结果显示其用电水平符合开发小区定位。 相似文献
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将模糊数与多指标灰靶决策理论相结合应用于小区负荷预测:收集各类小区负荷密度及相关因素样本,通过模糊聚类方法分析样本形成模糊负荷密度等级;根据模糊负荷密度等级和待预测小区未来相关因素,采用基于熵权的多指标灰靶决策进行小区负荷密度预测;利用类内相似度法对小区负荷密度进行修正。算例结果表明将模糊数和多指标灰靶决策理论结合起来应用于小区负荷密度预测,准确度和可信度较高。该方法将预测过程科学量化,克服了以往简单类比法主观性大的缺点。 相似文献
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对于快速发展的地区,不同的预测方法所得的中长期负荷预测结果会相去甚远,某些预测结果甚至是无效且不可信的。所以规划决策支持系统中不仅要有多种方法的预测,还应增加其模拟决策模块。文章提出负荷预测的模拟决策,将改进的模糊互补AHP方法应用于预测模拟决策系统。计及影响电力负荷预测的各相关因素,建立电力负荷预测的多层次、多因素的决策分析结构,利用专家知识,构造具有模糊互补性的个体或群体决策的判断矩阵,并简洁而准确地计算特征向量。进一步处理特征向量作为预测决策权重,获得了满意预测决策。该方法用于规划决策支持系统中的模 相似文献
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为解决输电线路在线监测系统中无线通信网络末端数据负担大、延时高的问题,满足网络的经济性和实时性要求,构建了基于无线传感器网络及光纤网络的在线监测层次化通信网络,并提出了网络多目标规划模型及优化决策方法。通过优化部署光纤分离引下点,以数据传输路径连通性和链路通信带宽为约束条件,建立了以通信网络建设成本和数据传输延时为目标的多目标最优化模型。采用多目标粒子群算法求得模型的最优解集,依据模糊熵权Vague集多属性决策方法,筛选出最满意的通信网络规划方案。基于模糊熵权的Vague集多属性决策方法,从最优解集中选取最满意的规划方案。最后,通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,并分析了主观权重、数据速率及通信网络规模对规划布置方案决策的影响。 相似文献