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1.
基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别   总被引:66,自引:7,他引:59  
采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展,S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性,因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取,然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高,对噪声不敏感,训练样本少等优点,是电能质量扰动识别的有效方法。  相似文献
2.
基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计   总被引:41,自引:4,他引:37  
电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义.在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法.该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合.经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony 算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.  相似文献
3.
多目标电网规划的分层最优化方法   总被引:40,自引:11,他引:29  
针对目前研究大规模多阶段多目标电网规划遇到的问题,提出了多目标电网规划的分层最优化方法,使得计算量大幅度降低,避免了多目标函数处理的困难;同时提出的改进最优切负荷模型更易于计算缺电成本,使可靠性指标转化为经济性指标时方便实用,算例证明了本文算法的有效性。  相似文献
4.
求取电力系统PV曲线的改进连续潮流法   总被引:36,自引:12,他引:24  
祝达康  程浩忠 《电网技术》1999,23(4):36-40,48
阐述了用改进的连续潮流法求取电力系统的PV曲线,该方法通过增加一维潮流方程,消除了功率极限点附近的雅可比矩阵奇异的现象,获得精确的电压稳定极限和整支正技术,运算更加快捷精确,同时利用系统左特征矢量的性质获得系统临近崩溃时的最优控制方向,使该方法不但具有理论意义而且有实际应用价值。  相似文献
5.
改进粒子群算法及其在输电网规划中的应用   总被引:34,自引:5,他引:29  
根据粒子群算法收敛性受初始粒子分布影响较大的特点,结合非线性单纯体法(nonlinear simplex method NSM),提出了一种粒子群初始化方法。该方法克服了随机初始化粒子时不能保证粒子合理分布的缺点,对提高初始粒子质量、加速PSO算法的收敛速度起到了有效的作用;同时分析了罚函数形式的适应度函数使迭代过程产生振荡的现象,根据对偶拉格朗日法,提出了一种交叉迭代法,克服了罚函数法的不足。最后通过算例证明了这2种方法应用于电网规划的有效性和正确性,为PSO算法的进一步改进拓展了思路。  相似文献
6.
城市中压配电网接线模式研究   总被引:32,自引:9,他引:23  
从经济性、可靠性、网损率和网络节点的电压水平等方面对城市中压10kV配电网络的常用接线模式进行了分析比较和研究,根据不同的情况给出了推荐的电网接线模式:对于负荷密度较小、供电可靠性要求较低的地区建议采用大容量主变的树状接线和经中介点的放射状接线;对于负荷密度较大和供电可靠性要求高的地区建议采用大容量主变的普通环状接线;对于供电可靠性要求很高的地区建议采用手拉手环式接线。  相似文献
7.
基于支持向量机的电力系统短期负荷预测   总被引:31,自引:6,他引:25  
对将径向基函数(Radial Base Function,RBF)作为核函数的支持向量机(Supporr Vector Machine,SVM)方法应用于短期负荷预测进行了研究.作者使用基于SVM的回归估计算法建立了回归估计函数表达式,给出了SVM网络结构;采用江苏省某市的实际负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史负荷数据进行样本选择,使用LIBSVM算法和适当的核函数进行了负荷预测,并将该预测结果同由时间序列及BP神经网络方法得到的预测结果进行了比较,结果表明,所提出的预测方法有较高的精度.  相似文献
8.
基于粗糙集理论建立短期电力负荷神经网络预测模型   总被引:29,自引:10,他引:19  
选择模型输入变量和网络结构是采用神经网络建立负荷预测模型的关键步骤,该文提出了一种基于粗糙集理论的解决方法。此方法采用粗糙集理论对各种影响负荷预测的因素变量进行识别,以此确定预测模型的输入变量;在此基础上通过属性约简和属性值约简获得推理规则集,再以这些推理规则构筑神经网络预测模型,并采用加动量项的BP学习算法对网络进行优化。此方法能遵循一定的理论原则建立负荷预测模型以避免盲目性。最后通过实例计算证明此方法是可行和有效的。  相似文献
9.
电力系统谐波分析的稳健支持向量机方法研究   总被引:28,自引:10,他引:18  
随着电力系统谐波污染问题日益加剧,准确地掌握电网中谐波的频率分量对于电力系统的安全、经济运行具有重要的意义.文中采用基于支持向量机的稳健频谱估计算法用于电力系统谐波和间谐波的分析;采用迭代变权最小二乘法克服了常规算法中计算复杂度和时间序列的长度成指数性增长的困难;通过引入特殊的代价函数的方法消除异常值影响,使算法对异常值具有稳健性.该算法的优点是精度高,鲁棒性强,对异常值和脉冲性噪声不敏感,具有很强的稳健性.通过对受到脉冲噪声污染的直流电弧炉电流波形进行分析,同时与快速傅立叶变换和Prony方法进行对比分析,表明了该法在没有异常噪声的情况下和有大量异常噪声干扰的情况下都有相当高的分析精度,可以满足电力系统谐波和间谐波分析的要求;在matlab6.5环境下编程,计算速度也满足要求.该算法的不足之处在于为满足稳健性的要求,模型参数的选择需要模型的先验知识或由采样时间序列的统计量根据经验进行选择.  相似文献
10.
盲信息的模糊评价模型在电网规划中的应用   总被引:27,自引:13,他引:14  
针对不确定性因素能极大地影响电网规划方案正确性的实际情况,简要地分析了现有的处理该问题的几种方法,具体分析了隐含于线路费用中的政策、环保、经济的不确定性,给出了网络节点的电源出力、负荷值的不确定性信息的描述方法,提出了用盲数表示电网规划中大量不确定性信息的概念;所给出的盲数模糊评价方法可以很好地描述规划者对规划方案的满意程度,使得所建立的模型能最大程度地表现电网规划中的不确定性因素并适合用进化类算法优化计算,文中所给出的盲数计算技巧可显著地减少运算量,减小了大量信息处理带来的应用困难,18节点算例结果验证了模糊评价模型的有效性。该模型具备处理多种不确定性因素的能力,为电网规划理论和方法的完善提供了又一种有效的方法。  相似文献
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