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1.
基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究   总被引:10,自引:1,他引:9  
针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.  相似文献
2.
基于加权平均粗糙度的配电网故障诊断分层模型   总被引:6,自引:4,他引:2  
针对配电网发生故障后故障诊断警报信息存在不确定性和不完整性导致难以得出准确结论的问题,提出了利用改进可辨识矩阵对故障样本进行约简,在约简的基础上根据加权平均粗糙度的大小对故障样本进行分层从而建立模型的方法。该方法避免了分层的盲目性和冗余性,大大缩小了诊断模型空间,且加权平均粗糙度计算简单,易于实现。按加权平均粗糙集的大小区分层内各特征信息的优先级,具有很强的容错能力。仿真实例证明了该模型的有效性。  相似文献
3.
网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型   总被引:6,自引:2,他引:4  
针对大电网的短期负荷预测,建立了按地域划分的网格化电力系统短期负荷预测模型.各子网格根据自身的历史负荷和气象条件建立对网格更为有效的负荷预测模型,并采用了面向粗糙集的默认规则挖掘算法(MDRBR--mining default rules based on rough set)构造各单一预测模型,从而获得更加准确的预测结果.文中首先描述了MDRBR算法,然后分析研究了网格化的日负荷多层规则网络构造过程,并给出了基于MDRBR算法的日负荷预测过程以及对某地历史数据的负荷预测结果.分析结果表明,该网格化负荷预测模型能更加准确地得出预测结果,有效地减少噪声,计算简单,且规则搜索效率高.  相似文献
4.
适合于机组组合问题的扩展优先顺序法   总被引:6,自引:1,他引:5  
针对传统PL(Priority List)方法采用单一排序指标,即平均满负荷费用AFLC(Average Full-Load Cost)不能全面反映机组优先顺序的不足,提出一种扩展优先顺序法EPL(Extended Priority List)解决机组组合问题.在分析PL方法特点的基础上,定义μ-Load Cost反映机组在不同出力范围内的经济指标,形成不同μ值的机组组合的邻域,而后定义机组的效用系数UUR(Unit Utilization Ratio)优化机组的优先顺序.此外,引入参数控制机组组合邻域的规模并采取策略对机组组合进行调整使其满足所有约束,从而提高计算效率.最后采用26机组、38机组以及45机组24时段等3个系统的测试结果来验证该方法的有效性.  相似文献
5.
基于模式搜索算法的电力系统机组组合问题   总被引:6,自引:0,他引:6  
机组组合问题是一个复杂的大型混合整数非线性规划问题,目前尚未找到理想的解决方法。本文提出一种用于混合变量的模式搜索方法(GPSMV)解决机组组合问题。该方法能求解非凸、非线性、不可微甚至不连续的规划问题,理论上能保证全局收敛于稳定的解,其仅需要求目标函数及由约束条件构成的障碍函数值而不需要对目标函数和约束条件求导。在优化过程中离散变量作为独立的变量,而不是把原问题分成离散和连续两层来处理,适合于求解离散和连续的混合变量问题。最后对10~100机,26机24时段等六个系统进行仿真试验验证该算法。  相似文献
6.
求解机组组合问题的领域搜索法   总被引:6,自引:3,他引:3  
机组组合问题是电力系统优化运行的一个难点,理论上难以得到其最优解。该文提出用邻域搜索(local search,LS)和内点(interior point,IP)法相结合的算法(LS-IP)解决机组组合(unit commitment,UC)非确定多项式时间(nondeterministic polynomial,NP)难问题。定义邻域的结构,并提出一种邻域的调整方法,可处理各项约束条件,保证结果的可行性。用非常小的解邻域空间代替原来庞大复杂甚至难以求解的离散空间。充分利用内点法收敛性好、精度高的优势,提高其计算速度。对100台机组24时段仿真结果表明,CPU计算时间仅为原来的4 s,所耗费用却大大降低;同时该方法收敛速度快、精度高,尤其适合于求解大规模机组的组合问题。  相似文献
7.
基于多Agent的倒闸操作票生成系统   总被引:5,自引:0,他引:5  
Agent和多Agent系统已经成为计算机科学和分布式人工智能研究的一个重要方向.该文重点介绍了基于多Agent技术的操作票生成系统的模型的建立,研究了通过Agent选择意图模型来实现操作任务的规划,以及对单个Agent的推理机制和知识库中的符号化描述,并讨论了Agent自学习及多Agent之间的交互通信等问题.开发实现基于多Agent变电站倒闸操作票生成系统,在某变电站得到良好的应用.实践表明,基于多Agent系统能大大提高工作效率和准确度,特别是基于Agent选择意图模型来实现操作任务的规划更能适应外界环境的变化.  相似文献
8.
详细介绍了利用粗糙集的基本理论构造变压器的多变量故障决策树的具体过程.考虑了属性间的关联性,避免了生成决策树时故障特征的重复检测,适用于大量样本的自动处理,具有较好的自组织性和自适应性。通过粗糙集分辨矩阵确定多变量检测特征的选取.将相对泛化的概念用于构造多变量检验,采用知识粗糙度作为选择决策树属性的度量.方便有效地解决了构造多变量故障决策树的关键问题。与传统的信息熵算法相比.基于知识粗糙度的决策树计算量大大减少.且可能得到最优的故障树。故障实例分析表明,该方法有效地简化了决策树.减少了故障信息的冗余性.诊断效率高.结果易于被人理解。  相似文献
9.
《电力系统分析》课程实践教学环节的设计   总被引:4,自引:4,他引:0  
<电力系统分析>是一门传统的工程类专业基础课,与电力系统运行联系紧密.电力工业的快速发展,对原有教学模式的工程实践性提出了更高的要求.经过长期的摸索和实践,笔者设计了<电力系统分析>课程的实践性教学环节,共分五个部分.本教改成果已经实施了三年,实践证明:本专业的学生不但掌握了较好的基础理论知识,而且工程实践能力显著增强,取得了良好的教学效果.  相似文献
10.
基于内点法的机组组合模型   总被引:3,自引:2,他引:1  
黎静华  韦化 《电网技术》2007,31(24):28-34
将传统的机组组合模型划分为离散和连续两部分,在离散和连续空间中交替求解,用非常小的解邻域空间代替原来庞大复杂甚至难以求解的离散解空间。在求解连续变量过程中,充分利用了内点法收敛性好、精度高的优点,并采用降维整编技术进一步提高计算速度。文中对10~ 500台机组24个时段共8个算例进行了仿真测试,结果表明,100台机组的计算时间仅为4 s,可见该方法收敛速度快,适合大规模机组的实际应用。  相似文献
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