基于等劣化理论和设备风险的检修策略优化

电力公司的重要任务是实现它的经济目标和社会责任。作为实现这些目标的最有前途的方法之一,资产管理受到了越来越多的重视。全寿命周期成本管理(LCCM)是资产评估中的一个非常有效的工具。为了使电力设备全寿命周期成本最优,针对目前关于设备检修策略的研究中存在着诸如忽略了设备检修对于设备故障率的影响以及设备在全寿命周期中可靠性在不断劣化的趋势等这类问题,本文将机械工程领域的设备等劣化理论引入到电力设备运行分析中,在此基础上,推导出了各检修周期内设备可靠度之间的关系,结合设备的风险定义以及役龄回退因子,建立了设备基于风险的检修策略优化模型。这种方法实质上是为了在设备自身价值和设备给系统带来的经济效益之间,在LCCM和设备检修之间,以及在电力系统的技术与管理之间寻求平衡点。最后文中结合一个具体算例,求得了最优检修间隔,并与传统的定期检修进行了简要的对比分析。     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

摘要： 光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

基于CEEMDAN与量子粒子支持向量机的电力负荷组合预测

为更精确地对电力系统负荷进行预测,提出一种基于添加自适应白噪声的完全集合经验模态分解与量子粒子支持向量机的组合预测方法。首先针对原始经验模态分解办法中存在的模态混叠及集合经验模态分解方法引入白噪声造成信号失真等问题,提出添加自适应白噪声的完全集合经验模态分解方法,并用其将原始信号分解到不同时间尺度。利用支持向量机方法分解结果分别进行预测,并采用量子粒子方法对支持向量机中的不敏感损失系数、惩罚系数及核宽度系数进行寻优,从而得到最好的预测结果。最后,通过对青海某区域的电力系统负荷预测,并引入不同方法进行对比,证实了该方法的有效性与实用性。