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1.
在静态和动态信息的集成平台上,将安全分析功能从静态提升为动态,实现时空协调防御框架。为此,讨论信息的可靠性和动态数据采集点的优化布置;将实时信息和数值仿真结合,实现动态数据的深层挖掘。其核心功能是动态安全的定量评估技术,包括电流、功角、电压、频率的稳定裕度和低频振荡阻尼的评估,以及相应的灵敏度分析和稳定域估计。在此基础上,就可以按风险的概念实现在线预警、自适应优化的预防控制、继电保护、紧急控制、校正控制和恢复控制等各道防线的决策。  相似文献
2.
基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断   总被引:9,自引:9,他引:10  
在大多数故障诊断系统中,由于诊断所依据的实时信息在其形成和传递过程中都有可能产生信息的畸变,从而导致故障诊断结果的错误。文中提出利用基于粗糙集理论的数据挖掘模型来处理实时输入信息的畸变和实现输电线系统的故障诊断,它是依据粗糙集定性分析能力对知识域的数据集进行分析,粗糙集的约简是通过遗传算法求取。还给出了构造测试样本的理论准则,从而使检验故障诊断系统的容错性能具有保证和真正的实用价值。通过仿真测试证明,基于数据挖掘模型的故障诊断与基于神经网络模型的故障诊断相比,具有更高的容错性能。  相似文献
3.
基于不同RS与NN组合的数据挖掘配电网故障诊断模型   总被引:8,自引:8,他引:8  
在将基于RS(粗糙集)理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上,提出和构造了4类不同的RS与NN(神经网络)组合的故障诊断模型,给出了RS与NN在4类模型中实现不同的互补性,关联关系,应用机理和原则及相应的局限性。通过对5类模型的仿真测试结果比较,证明数据挖掘模型潜在知识发现的重要意义,并对4类模型中RS的应用机理和性能作出全面的评估。文中对RS和数据挖掘研究的评估对其他领域的故障诊断研究具有同样的指导意义。  相似文献
4.
关于广域测量系统及广域控制保护系统的评述   总被引:8,自引:8,他引:7  
评述广域测量系统及广域控制保护系统的构成、关键技术及应用领域,提出广域测量预警控制系统的概念.分别讨论了基于纯相量测量单元(PMU)数据的应用功能,以及结合PMU数据与模型仿真结果的应用功能.在此基础上指出广域测量预警控制系统理论和应用的瓶颈及可能的解决途径.  相似文献
5.
基于无功源控制空间聚类分析的无功电压分区   总被引:7,自引:7,他引:17  
首先分析了现有电气距离定义在无功电压控制分区研究中的不足,通过考虑PV节点准稳态物理响应的灵敏度计算,构造了无功源控制空间。在这个空间中,待分区节点坐标的每一维表示了相应无功源节点对它的控制能力,从而将原有的电网分区问题转换为数学上的高维空间聚类问题。在此基础上,提出了新的电气距离定义,利用凝聚的层次聚类算法,对无功电压控制的分区问题进行研究,分别针对IEEE 39节点试验系统和实际电力系统数据进行了分析计算。该算法已经在江苏省调度中心的二级电压控制系统中得到了实际应用。  相似文献
6.
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
7.
基于数据仓库的辅助决策系统设计与实现   总被引:6,自引:6,他引:17  
分析了电力调度对数据分析与处理的新需求,提出利用多年积累的自动化系统采集的数据进行综合分析、处理,提供电力调度辅助决策的设计思想;给出基于数据挖掘技术的电力调度数据仓库的基本特征,采用最新的Microsoft SQL Server 2000建立了电力调度数据仓库,提供基于浏览器和电子表格的联机分析工具;并在电网线损分析、电力负荷与气象相关性分析方面进行了数据挖掘的初步尝试。  相似文献
8.
基于多源异构数据挖掘的配电网故障信息统计分析   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
针对目前城市配电网建设的现状,研发了基于多源异构数据环境的配网故障信息统计分析系统。该系统通过抓取调度自动化系统(OMS)、设备资产管理系统(PMS)和故障抢修系统(TCM)中的故障信息、设备运行数据、设备状态数据进行挖掘和智能处理,在广域专网上打通了跨专业、跨单位、跨区域的现实壁垒,实现了对上海市配网运行状态在不同季节、不同负荷、不同运行方式等条件下故障信息统计分析的目标。通过对上述配电网故障信息统计分析的结果,进而指导配网运维检修、技改规划、网架优化等配网提升工程。  相似文献
9.
基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测   总被引:4,自引:4,他引:13  
在多因素负荷预测的建模中,模糊推理系统是一种较为有效的方法。输入变量选择和输入空间划分是模糊建模的基础,也是难点所在。数据挖掘中的分类思想有助于解决此问题。文中采用分类和回归树(CART)算法对解决这一问题进行了尝试,并构造ANFIS网络进行参数辨识。建模过程几乎完全基于数据进行,不需要人工的过多干预,保证了模型能客观地反映相关变量与负荷值之间的复杂关系。用该方法与普通BP算法分别对浙江省多地区进行了一个月的日负荷预测实例分析,该方法较好的收敛性和预测精度说明,CART算法与ANFIS相结合,是基于数值的模糊建模的一种有效方法。  相似文献
10.
短期负荷预测的实用数据挖掘模型   总被引:4,自引:4,他引:11  
基于数据挖掘决策树算法和通用的决策支持对象(DSO)建模工具,结合区域电网气象负荷数据库设计与实现了决策树形式的数据挖掘模型并运用于日负荷预测。首先描述了决策树分类方法,分析研究了日负荷预测数据挖掘模型的决策树构造过程,给出了基于DSO的程序化实现,并给出用决策树算法的日负荷预测过程以及实际的预测结果情况。统计分析结果表明该数据挖掘模型完全满足实用标准,具有智能自适应、自学习和全过程自动化、通用可靠以及准确率高等特性。  相似文献
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