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无功优化对保障电力系统安全、经济运行具有重要的意义。提出了一种考虑重构的基于随机矩阵和支持向量机的两阶段配电网综合优化方法,先确定当前配电网的拓扑结构,再确定无功优化控制策略。通过构造高维随机矩阵,从配电网运行数据中提取统计特征作为输入,将传统无功控制策略和开关状态作为输出,利用支持向量机学习系统特征与优化运行策略之间的非线性映射关系,建立基于两阶段支持向量机组合决策的配电网综合优化模型。基于改进的IEEE-37节点主动配电网仿真模型,对比分析了传统优化方法、场景匹配方法和所提方法的优化效果。结果表明,所提方法可进一步提高优化效果,实现了无功优化与配电网重构间的协调控制,不需要配电网的模型和参数,在线决策速度快,为基于大数据的配电网优化运行提供了一条新途径。 相似文献
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为解决多元时间序列中的异常数据问题,在分析已有研究方法的基础上,提出一种基于分割聚类算法和长短期记忆网络结合的大数据异常检测方法。建立多元时间序列聚类模型,采用流水线模型和交替方向乘子法求解,得到子数据分段;使用长短期记忆网络重构各子序列,比较与原始序列的残差检测出异常数据点。以变压器监测数据为例进行异常检测,检测结果表明,该方法具有较高的检测精度。 相似文献
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为规范以企业项目管理中台为中心的海量项目资源信息与业务信息的信息交互操作标准,提出基于本体理论的电网企业项目管理多维全景统一信息模型建模方法.首先,将信息模型建模问题分解为基于领域事实知识的结构本体与应用本体的组合模型构建问题,实现领域信息模型建模的规范化表达.其次,回归项目管理本质特征,考虑电力项目多专业多口径管理特点和需求,抽象其领域知识、结构本体与应用本体表述,构建逐级拓展的电网企业项目管理多维全景统一信息的表达模型.最后,将模型应用于国家电网项目管理中台的信息交互模型设计,并通过东部某省实际配网规划项目库、储备项目库和计划项目库的数据分别展示了项目规划、储备和计划视角的实际支撑应用效果.应用结果表明,所提项目管理统一信息模型能够支撑面向中台的项目管理信息融合应用与项目管理价值挖掘,助力项目的高效管理,支撑公司高质量发展. 相似文献
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以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用户用电特征准确快速提取,相较常见的K-means和DBSCAN等方法聚类效果更佳,使用逐段聚集平均降维表示,便于后续分析.以某省大工业用户用电数据作为仿真算例进行验证. 相似文献
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为更全面、准确地评估10 kV配电网线损水平,提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线线损预测方法。通过灰色关联分析方法定量分析了15个电气指标与10 kV配电网线损的关联性,再经过实际10 kV配电网数据的预测校验,最终确定了最佳的电气特征指标体系;其次使用十折交叉验证法结合试凑法计算分析不同神经网络结构下的模型预测性能,确定了最佳的网络结构,解决了BP神经网络(BPNN)隐含层节点数目多凭经验确定的缺点。考虑到传统的BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用自适应遗传算法改进BP神经网络(AGABPNN)的方法,进行学习和预测,并对比分析了该方法和径向基神经网络(RBFNN)、传统的BP神经网络的收敛性和预测准确性。通过某地区329条10kV线路实例计算,3种方法最小预测误差分别为6.71%、12.95%、17.05%,验证了AGA-BPNN具有更好的收敛性和泛化能力。 相似文献
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随着电力系统的快速发展和智能家电的普及,面向居民智能用电的能源互联基于家庭应用环境,重新定义了智能用电系统各终端的功能以及终端之间广泛的互联互通与智能协同内涵。该文为常见的用户侧智能用电相关系统提出了一种边缘计算协同控制架构,可以解决多个大功率负荷同时工作导致负荷过载的问题。在边缘计算参考架构的基础上,分析了居民智能用电协同架构,不同智能用电终端各自的云平台通过统一接口连接入云协同平台,将终端边缘计算的数据信息传入云协同平台,再根据家电优先级排序,由该平台统一控制家电的开关,达到避免负荷功率过载的目的。并提出了基于层次分析法的家电优先级排序思路,对比了分布式协同与集中式协同架构。边缘计算协同架构通过设备边缘计算、协同控制中心的运维管理及云平台的智能协同,分析并处理庞杂的家电负荷数据,优化居民智能用电的运行模式,保障智能家电系统平稳高效运行。 相似文献