模糊数与多指标灰靶决策理论相结合的小区负荷预测方法

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。     

基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点.最后用实例说明了该方法的有效性.     

模糊数与多指标灰靶决策理论相结合的小区负荷预测方法

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.     

基于负荷细分与SVM技术的电力负荷空间分布预测

提出了一种新颖的电力空间负荷分布预测模型,该方法首先对各类负荷的影响因素进行分析并分别建模预测;而后将选定区域划分成等面积小区,利用主成分分析法对小区空间信息进行处理,从而形成支持向量机的训练样本集;在此基础上用训练好的支持向量机计算待预测区域小区的属性值,并按照各类用地类型排序.根据预测结果,结合待预测区域的整体发展规划,给出待预测区域各类负荷增量;最后,结合各类负荷密度预测值、各类用地发展总量、各类用地发展排序,给出空间负荷预测值.实例验证了本文方法的有效性.     

基于迁移学习和GRU网络的新建小区负荷预测

针对新建小区没有任何历史负荷数据的难点,提出了基于相似小区特征进行数据迁移的门控循环单元负荷预测算法,实现对新建小区负荷的预测.首先,利用迁移学习的思想迁移出与新建小区特征高度相似的数据信息,及预测模型参数;其次,利用特征数据集作为训练集完成极端梯度增强算法回归模型的训练;然后,采用门控循环单元神经网络对训练样本集进行...     

基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测

空间负荷预测是城网规划领域的基础工作,目前空间负荷预测大多是依靠一些历史负荷数据来进行,却忽视了地理空间信息的影响。对于同一类用地来说,由于各小区的地理空间信息不同,其发展程度存在一定的差异,进而各小区的负荷密度也不相同,如果采用统一的负荷密度进行预测,势必会带来较大的误差。因此,该文提出一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法。借助地理信息系统(geographic information system,GIS)获取供电小区的空间信息,分析空间信息对各类负荷分布的影响。结合模糊粗糙集理论得到每个供电小区适合其发展的统一模糊粗糙因子(因为每类小区的统一模糊粗糙因子的划定都有其自身的标准,该统一模糊粗糙因子的大小仅适于同种类型小区间的比较),从而刻画出同类负荷间负荷密度的差异。该文所提方法能够更精确地刻画负荷发展不均衡、不协调的现象,提高空间负荷预测的精度。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。     

智能小区居民负荷参与优化调度及控制策略研究

随着居民用电设备的快速发展,居民用电占社会用电的比例越来越大,调动居民负荷参与需求侧响应值得深入研究。首先,建立了智能小区参与需求侧响应的双层调度模型,上层为配电网运营商收益最大化,下层为智能小区用户总调度成本最低。其次,该模型考虑了各类用电设备的负荷模型、用户的舒适度以及基于调峰贡献度指标约束的激励措施。最后,考虑到居民负荷参与调度会产生功率波动的问题,以功率较大的空调负荷为例,针对空调参与调度造成功率跌落的现象提出相应的控制策略。结果表明,双层调度模型能够使用户按照配电网运营商的调控期望进行调度,调峰效果较好,并且兼顾配电网运营商和用户的利益。提出的两种控制策略均有效地减小了功率跌落,提高了配电网的稳定性。     

基于模型激励响应的负荷分类及泛化能力

负荷时变性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷分类则是解决这个问题的很好的办法.本文提出了一种新的负荷分类及模型泛化的方法:首先以模型阶跃响应为特征矢量,采用聚类分析的方法对负荷进行分类,然后用多曲线拟合的方法对每一类建立一个代表整个类的负荷模型,并对各类模型的参数以及各类扰动数据之间存在的规律进行分析,在此基础上按照一定的规律合并类,最终得到了具有较强泛化能力和实用性的负荷模型.     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

小区负荷密度指标法在格尔木城区电网负荷预测中的应用

针对格尔木城市规模较小,用电水平较低,采用传统的负荷预测方法很难准确把握格尔木城网目标年负荷水平。文章利用《城市电网规划计算机辅助决策系统》软件中的负荷预测子系统,采用国内在目标年常用的小区负荷密度指标模型,对目标年格尔木城区负荷总量及负荷分布进行预测,得到格尔木城区饱和的负荷水平和准确的负荷分布情况,为指导今后电网建设提供依据。     

城网规划负荷地理分布预测

在城网规划中,负荷的地理分布预测有其独特的重要性,对此,采用模糊评分,运输模型求解最优等手段,对汕头达濠区进行了空间负荷分布预测,其结果能够满足实际工作的要求。     

基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究

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。     

基于模糊粗糙集理论的综合数据挖掘方法在空间负荷预测中的应用

基于模糊粗糙集理论，提出了一种综合数据挖掘方法，并将其应用于空间负荷预测中。基于规则约简方法提出了循环采样方法，采用数据库知识获取技术按采集的样本属性值将样本聚类，根据聚类中心对连续取值的属性设定模糊值，根据决策属性的包含度对模糊粗糙规则进行筛选，并采用数据库知识获取技术实现了用地类型的转换。算例结果表明该方法简单灵活，可用于短期、中期和长期空间负荷预测中。     

基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测

传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。     

多层分区空间负荷预测结果综合调整的区间方法

提出了一种新的能计及不确定性因素的空间负荷预测结果综合调整的区间方法.首先建立了多层分区的空间负荷预测区间模型,将预测单元分为总量层、数据收集层和仿真层,既能结合趋势法和仿真法的优点,又能在保证足够土地划分解析度和预测精度的前提下有效控制数据收集的工作量.然后提出了基于该模型的空间负荷预测综合调整区间方法,这是一种在信息不完备条件下的负荷分布估计方法,解决了实际中空间负荷预测结果综合调整的难题.最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性.     

基于地理信息系统平台的配电网空间负荷预测

以往的负荷预测大多是基于时间坐标的,根据地域发展作出的空间和时间负荷预测理论无疑是一种新的进展,章对空间负荷预测的理论和模型进行了详细的描述,提出了基于地理信息系统（ＧＩＳ）平台的配用电网负荷预测步骤,并在方法的实用化方面作了尝试,结果表明,空间负荷预测能够满足配电网规划的要求。     

SF_6断路器开断近区故障时燃弧时差的确定

通过对SF_6断路器开断特性的模拟计算和近区故障开断的分析,提出了确定其开断近区故障时的燃弧时差的方法,并以LW6—110型SF_6断路器为例,计算出了它开断近区故障时的燃弧时差,结果与试验相符很好。     

基于模糊推理和多目标规划的空间负荷预测

在传统空间负荷预测基础上加以改进,重点考虑了以下问题：(1)运用模糊推理计算小区对各用地类型适应性的评分,使用地决策更加符合城市发展形势;(2)给出城市小区改造判据,弥补了传统空间负荷只能处理城市平稳发展的缺陷;(3)引入多目标线性规划,计及建设与改造投资,使土地的分配更具经济性,从而使配网规划更加经济合理。作给出的空间负荷预测模型已用Visio C 6.0编程实现,用其对具体算例的分析结果令人满意。     

基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法

为充分利用元胞负荷与元胞属性之间的相关联系来改善空间负荷预测效果,提出了基于多级聚类分析和支持向量机的空间负荷预测方法。首先生成元胞并建立元胞属性集合,根据各属性对元胞进行多级聚类分析,其中采用改进的k-均值算法确定聚类数目和初始聚类中心,来得到逐级细化的元胞分类;然后针对不同类型的元胞建立各自的支持向量机预测模型,同时利用遗传算法进行参数优化以提高预测模型的适应度;最后将待预测元胞的相关属性作为输入向量并代入所建立的预测模型中计算出目标年各元胞负荷最大值,从而实现空间负荷预测。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。     

Spherical harmonic series solution of fields excited by vertical electric dipole in earth-ionosphere cavity

The spherical harmonic series expression of electromagnetic fields excited by ELF/SLF vertical electric dipole in the spherical earth-ionosphere cavity is derived when the earth and ionosphere are regarded as non-ideal conductors. A method of speeding numerical convergence has been presented. The electromagnetic fields in the cavity are calculated by this algorithm, and the results show that the electromagnetic fields between the earth and the ionosphere are the sum of two traveling waves in the SLF band. Moreover, the results are in complete agreement with that of the well-known spherical second-order approximation in the SLF band. The electromagnetic fields in the cavity are a type of standing wave in the ELF band and the variation of the amplitude versus frequency coincides with Schumann’s resonance. __________ Translated from Chinese Journal of Radio Science, 2007, 22(2): 204–211 [译自: 电波科学学报]