基于改进遗传算法的电网投资组合预测方法

提出了一种通过改进遗传算法并综合利用灰色预测GM(1, N)模型、BP神经网络模型、多元回归模型建立的电网投资组合预测模型。基于传统遗传算法对组合预测约束条件进行了优化并改进了遗传算法中交叉算子和变异算子,从而使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力。利用所提出的组合预测模型对某地区电网投资进行预测的结果表明,相比于单一预测模型和其他两种组合预测模型,所提组合预测模型能充分利用原始数据的信息,具有更高的预测精度。     

基于改进凝聚算法的电磁环网解环方法

提出了一种电磁环网解环方法。首先利用电气距离矩阵对电网进行预分裂,再利用所提出的基于复杂网络加权模块度的改进凝聚算法对预分裂得到的分区进行凝聚,最后得到解环方案。该方法考虑了500 kV变电站分母运行方式,得到的解环方案中各分区内形成了以2～3座500 kV变电站为核心的供电方式,限制了各分区主变容量,从而能够限制分区内短路电流,提高了电网安全性。将所提出的电磁环网解环方法应用于某地区电网,结果表明该方法是有效的。