考虑差异化加固的全阶段抗灾型骨干网架两阶段优化规划

为减少台风等极端自然灾害对电力系统造成的破坏和损失，提出一种考虑差异化加固的全阶段抗灾型骨干网架两阶段优化方法。首先，针对横跨多个台风灾害区域的输电网提出灾前差异化加固指标、灾时抗毁能力指标以及灾后恢复能力指标来评价骨干网架的全阶段抗灾性能，并运用场景分析法处理台风路径的随机性。在此基础上，构建全阶段抗灾型骨干网架优化规划模型来最大化骨干网架抗灾性能综合指标，并提出一种两阶段等效转换方法将其转换为两阶段优化规划模型，以降低模型求解难度。然后，提出基于图论修复策略和遗传算法的改进非支配排序遗传算法的两阶段求解算法对所提模型进行求解。最后，以广东某区域输电网进行算例分析，验证了该文所提全阶段抗灾型骨干网架规划方法的有效性和优势。     

考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划与设计的重要依据，准确的行业中长期负荷预测能为电网布局规划、检修计划制定等提供决策支撑。在此背景下，针对行业中长期负荷隐含的多维时域特征，提出一种基于分解和预测思想的行业中长期负荷预测方法。首先，构建了基于周期趋势分解算法的行业中长期负荷特征分解模型，以得到分别表征行业负荷变化趋势性、周期性以及随机性特征的趋势分量、周期分量及残差分量；接着，针对分解得到的各维度分量，分别构建了基于门控循环单元的行业负荷全局趋势特征提取与预测模型、基于卷积神经网络的负荷周期局部特征提取模型，以及基于改进自适应高斯核密度估计的负荷残差概率密度预测模型，由此形成考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法。最后，以中国某市化工行业负荷数据为例，验证了所提预测方法的有效性。     

基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法

现有基于用户评价信息的售电套餐推荐方法因忽略了差异化用户评价信息的多样性,且仅考虑了用户擅长评价售电套餐所有属性的情形,给推荐结果带来较大偏差。为此,提出了一种基于双层邻近传播(BLAP)聚类和多粒度犹豫模糊语言评价集的售电套餐推荐方法。首先,提出了基于用户画像标签体系和BLAP聚类的样本用户集划分方法,以辨别用电特性相似的用户;然后,考虑多粒度犹豫模糊语言评价集和权重不完整信息,提出了样本用户集对售电套餐选择的模糊评价方法;接着,提出了基于样本用户集评价信息的新用户满意度评估方法和售电套餐的全排序推荐方法,以实现售电公司对售电套餐的精准推荐。最后,以中国某地区用户为对象进行算例分析,结果表明基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法能够帮助售电公司提高推荐质量,进而提升用户满意度,增强用户黏性。