不规则风速概率分布的混合半云建模方法

针对目前风电场风速概率分布模型拟合精度低、通用性差的问题,根据不确定性数学理论,提出一种基于混合半云模型的风速建模方法。该模型通过逆向云发生器求取区域风速样本的期望、熵、超熵数字特征,建立相应区域的半云模型,应用正向云发生器对不规则的风速概率分布进行分区拟合。单峰、不规则、多峰特性风速概率分布实例计算结果表明:所提风速混合半云模型简单高效、通用性强,适用于任意风速概率分布,对具有单峰、不规则、双峰或多峰特性的风速概率分布均能获得较高的拟合精度。     

基于改进多种群遗传算法的节能环保多目标优化模型

电力系统多目标经济负荷分配问题是个非线性、高维的复杂优化问题。提出基于交互式的改进多种群遗传算法,通过引入精英策略和移民策略的多种群遗传算法可以有效地克服标准遗传算法容易陷入局部最优解、易早熟的缺陷。针对文中提出的煤耗和排放2个目标函数,提出了基于目标满意度和总体协调度的交互式多目标处理方法,通过寻求向量空间内满足总体协调度的最短"欧氏距离",来贴近决策者满意的理想值,解决了各目标函数之间最优解的相互冲突,达到协调好各个目标函数的目的,充分体现了决策者的意愿。试验算例表明,该算法能够有效地解决电力系统多目标经济负荷分配问题。     

基于模糊FMEA分析的系统自动故障诊断方法

在缺乏历史数据统计的情况下,传统系统故障诊断方法无法进行自动诊断。对此提出了一套基于模糊FMEA分析的系统故障自动诊断的方法。该方法结合故障模式、影响及危害分析诊断模型,实现了基于不同观测数据的故障诊断,并在计算风险优先数(RPN)时引入模糊理论建模,通过灰色关联理论解模糊集得出故障危害程度的模糊风险优先数(FRPN),达到了在缺乏统计数据的情况下将专家经验融入评价模型的目的。以计量自动化系统故障(异常)智能化自诊断系统作为分析案例,通过对比仿真计算与实际运行一年的风险优先数验证了方法的可行性。     

基于多种群遗传算法的电力系统多目标优化

为解决电力系统经济问题中的多目标问题,如煤耗和排放两个目标函数间最优解的相互冲突,协调好各目标函数,提出一种基于交互式多目标处理方法的多种群遗传算法。该算法通过追求最小总体协调度,即寻求满足总体协调度的最短"欧氏距离",来获得决策者的满意理想值;算法还引入精英策略和移民策略,提高寻优范围和效率,且能有效克服标准遗传算法通过迭代次数终止迭代、易早熟的缺陷。优化结果能体现决策者的主观意愿。实验算例验证了该算法的寻优效率,结果表明了算法的适用性和可行性。     

计及综合误差的数字式互感器现场检验方法和检验系统研究

数字式互感器的输出信号为数字信号,以模拟信号为基础的传统互感器现场检验技术已无法适用数字式互感器。为此,对比了数字式互感器与传统互感器的计量特性,提出了一种计及综合误差的数字式互感器现场检验方法,并构建了现场检验系统。该系统首先实时采集标准互感器和被试数字式互感器的二次输出值,并对应输入到标准电能表和被试电能表;然后,将两路采样值上传至对比分析计算设备,通过计算得到被试电能表电量综合误差;最后,通过比对分析,判断被试数字式互感器的准确度。实际应用结果表明,该检验系统可实现数字式互感器的现场检验。     

强磁场对电子式互感器与传统式互感器计量性能的影响

磁场环境变化对线圈类电子式互感器及传统互感器的计量准确度均有一定的影响。通过理论分析研究不同电磁干扰下,磁场的平行分量、垂直分量对互感器输出计量准确度的影响,利用所研制的电子式互感器与传统互感器计量特性定量对比测试平台,分析其在电量累计过程中的差异,并在50 A/m、1 000 A/m电磁干扰下实时测量电子式电流、电压互感器比值差、角度差。试验结果表明,电子式互感器和传统式互感器计量性能基本不受强磁场的干扰。     

基于组合优化LOWESS的电能量数据缺失处理方法

针对实际电能量数据的统计分布特性,考虑到均值替代等通常方法对电能量数据缺失的处理效果欠佳,LOWESS模型的估计偏差受限于其给定的窗宽和拟合阶数,提出一种基于预测误差最小化的参数组合优化LOWESS回归模型的电能量数据缺失自动处理方法,通过对比固定窗口和阶数在非平稳的电能量数据上的预测效果,研究参数组合优化LOWESS模型的准确性、适应性以及相对优势性。通过实际数据验证,此模型能适应电能量数据不同数据分布、不同缺失比例等情况,预测准确率高,具有一定的实用参考价值。     

火电机组能耗的数据包络分析方法

在一定负荷条件下,对火电厂各机组煤耗量进行优化控制能够节约成本,有效提高运行的经济性。将数据包络分析理论中含有非阿基米德无穷小的BBC模型用于火电厂生产效率评估,以机组煤耗量为输入量、机组有功功率为输出量,建立了火电机组能耗优化模型。应用一种以数据处理为基础的计算方法对模型进行求解,得出煤耗量最小的机组运行情况。将计算结果与未优化前机组的煤耗量进行对比,验证了所建立模型的合理性和有效性。     

火电机组能耗的数据包络分析方法

在一定负荷条件下,对火电厂各机组煤耗量进行优化控制能够节约成本,有效提高运行的经济性。将数据包络分析理论中含有非阿基米德无穷小的BBC模型用于火电厂生产效率评估,以机组煤耗量为输入量、机组有功功率为输出量,建立了火电机组能耗优化模型。应用一种以数据处理为基础的计算方法对模型进行求解,得出煤耗量最小的机组运行情况。将计算结果与未优化前机组的煤耗量进行对比,验证了所建立模型的合理性和有效性。     

基于改进多种群遗传算法的节能环保多目标优化模型

电力系统多目标经济负荷分配问题是个非线性、高维的复杂优化问题。提出基于交互式的改进多种群遗传算法,通过引入精英策略和移民策略的多种群遗传算法可以有效地克服标准遗传算法容易陷入局部最优解、易早熟的缺陷。针对文中提出的煤耗和排放2个目标函数,提出了基于目标满意度和总体协调度的交互式多目标处理方法,通过寻求向量空间内满足总体协调度的最短”欧氏距离”,来贴近决策者满意的理想值,解决了各目标函数之间最优解的相互冲突,达到协调好各个目标函数的目的,充分体现了决策者的意愿。试验算例表明,该算法能够有效地解决电力系统多目标经济负荷分配问题。