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1.
短期负荷预测的支持向量机方法研究   总被引:30,自引:30,他引:107  
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。  相似文献
2.
含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法   总被引:13,自引:13,他引:26  
随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上,利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。  相似文献
3.
多代理系统及其在电力系统中的应用   总被引:12,自引:12,他引:29  
多代理技术(nulti-agent technology)是计算机技术、风格技术和分布式人工智能相结合的产物,是近年来新兴的计算机软件工程技术之一。它为大量存在于科学计算、机械工程、生产控制、电子商务、企业管理和电力系统等广阔领域的复杂的分布式、开放式系统的设计和实现提供了新的途径和方法。文中对多代理技术的特征,相关的技术以及目前在电力系统计算和设计、电力市场及其仿真等方面的应用做了概要介绍,在其他方面的应用,如经济学领域,以参考文献的形式给出。  相似文献
4.
基于统计学习理论的电力系统暂态稳定评估   总被引:12,自引:12,他引:28  
该文利用基于结构风险最小化原理的支持向量机,结合装袋和近似推理,提出了电力系统暂态稳定评估模型的构造方法。该方法充分发挥支持向量机在解决有限样本、非线性及高维识别中体现出的优势,有效地提高了暂稳评估模型的泛化能力,并通过训练样本集重构解决了暂稳评估的多类识别问题,在该评估模型中利用样本规范化、装袋和近似推理提高了训练速度和预测结果的精度及稳定性。在IEEE39节点测试系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。  相似文献
5.
配电网络重构的改进支路交换法   总被引:11,自引:11,他引:41  
根据配电系统中存在大量独立拓扑调整的特点,提出一次可以实施多个独立拓扑调整的配网重构方法,并通过节点流过的负荷电流值与理想转移负荷之间的距离确定打开的分段开关,进一步提高了处理效率,当降损效率小于给定值时不再进行网络重构;避免了无实际意义的拓扑调整。该算法考虑并非所有配网支路上都安装开关,更符合实际情况。给出的算例表明该方法是有效的。  相似文献
6.
配电网故障恢复重构算法研究   总被引:10,自引:10,他引:22  
首先给出了一个综合考虑开关操作次数最少和网损最小的故障恢复重构的混合整数规划模型。Tabu搜索技术是一种高效的启发式搜索技术,适合于解决整数规划和混合整数规划问题。文中将Tabu搜索技术应用于所建立的故障模型,并较详细地介绍了其求解过程。最后运用算例验证了Tabu搜索法能有效地求解所给出的故障恢复问题。  相似文献
7.
变电站电压无功控制策略和实现方式   总被引:8,自引:8,他引:49  
阐述了变电站电压无功控制的原理,策略,存在的问题和实现方式;分析了基于人工智能新技术的“九区图”法的优点及其电压无功控制中的应用;比较了当前几种主要的电压无功控制装置/方式,提出了一种利用变电站自动化系统采集信息的“半独立式”电压无功控制装置,这种控制装置有着广阔的应用前景。  相似文献
8.
基于人工神经网络的电力负荷坏数据辨识与调整   总被引:6,自引:6,他引:18  
电力负荷坏数据辨识应充分考虑负荷曲线本身的特征。先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线;然后用特征曲线及由此产生的含有坏数据的曲线形成的样本集对BP网进行训练,利用BP网的泛化能力,使之具备对本类曲线进行坏数据精确定位的能力;最后利用特征曲线进行坏数据的调整。该方法能够做到离线训练,在线辨识,实例分析取得了良好的效果。  相似文献
9.
数据挖掘技术及其在电力系统中的应用   总被引:6,自引:6,他引:22  
介绍了数据挖掘技术的发展概况、实现方法,及其在各领域中的主要应用情况,全面综述了国内外数据挖掘技术在电力系统中的应用动态,展望了其今后的发展趋势。  相似文献
10.
一种混合智能算法在配电网络重构中的应用   总被引:6,自引:6,他引:22  
提出了一种新的混合智能方法用来解决配电网络重构问题。该方法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。通过对IEEE16节点、IEEE33节点、IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。  相似文献
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