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1.
电力系统黑启动方案的自动生成与评估   总被引:28,自引:10,他引:18       下载免费PDF全文
电力系统全停电后的黑启动恢复是一个非常重要的问题,黑启动决策支持系统的开发对辅助调度人员制订黑启动方案、实现系统全停后的快速恢复具有重要作用.文中利用网络拓扑分析技术和专家系统对黑启动方案生成问题进行了研究,并在黑启动决策支持系统下开发了黑启动方案的自动生成与评估系统.该系统可以针对某一实际电网的具体状态自动生成一组黑启动方案,利用层次分析法和由专家经验建立的知识库进行分析推理,对方案组中各个方案进行评估排序,为调度人员进行黑启动恢复提供一个科学、直观的决策参考.  相似文献
2.
一个实用的电力系统黑启动决策支持系统   总被引:24,自引:5,他引:19  
文章首先介绍了研究黑启动的意义、任务和国内外的研究现状,然后介绍了针对河北南部电网开发的电力系统黑启动决策支持系统.该决策支持系统具有功能先进、界面友好、使用灵活方便等特点.借助该系统,运行人员可以快速制定和更新黑启动方案,减小制定黑启动方案的工作负担,保证黑启动方案时刻跟随系统设备的运行状态而变化,提高了黑启动方案的适用性.该系统的研究开发,对推进黑启动研究、减小电力系统大停电造成的损失具有重要意义.  相似文献
3.
电力系统全停电后的黑启动恢复问题是电力系统安全防御的重要课题,科学合理的黑启动方案对于实现系统全停后的快速恢复意义重大。该文提出了一种基于数据包络分析模型的电力系统黑启动方案相对有效性的评估方法。该方法将黑启动方案的技术校验结果纳入评估体系,并依据实际的输入、输出指标值做出方案是否有效的客观评价。针对某实际电网的应用实例证明了该方法将为调度运行人员进行黑启动恢复提供更加科学的决策参考。  相似文献
4.
基于Tabu搜索技术的暂态稳定分类神经网络的输入特征选择   总被引:19,自引:4,他引:15  
输入特征选择和输入空间降维是基于神经网络暂态稳定评在的首要问题,稳定分类结果的准确率主要决定于所选择征组成的输入空间的可分性,为此,讨论了如何选取一组代表性较好的输入特征,以降低输入空间维数和获取高的可分性,提出了一组用于稳定分类的系统特征及新的基于粗糙集理论特征离散化的类别可分离性判据,并利用Tabu搜索技术从维数较大的实初特征集中选择出一组有效特征,从而显著地降代了输入空间的维数,在10机39节点的新英格兰系统中的应用表明了所选方法的 有效性。  相似文献
5.
人工神经网络和短时仿真结合的暂态安全评估事故筛选方法   总被引:17,自引:5,他引:12  
结合人工神经网络(ANN)和短时数字仿真提出一个用于在线暂态安全评估的事故筛选方法,将3层BP网络作为模式分类器,用来建立稳定评估结果和所选特征量之间的映射关系,在故障切除时刻终止的短时数字仿真被用来生成ANN的输入量,每个ANN处理一个特定的事故状态,使用一个半监督学习算法,ANN可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指标,基于这个连续分布的稳定指标,设置一个相对保守的分类门槛值,避免  相似文献
6.
用于暂态稳定评估的人工神经网络输入空间压缩方法   总被引:16,自引:7,他引:9       下载免费PDF全文
应用粗糙集理论中的决策表化简技术,提出了一种压缩人工神经网络(ANN)输入空间的方法,改善了ANN用于电力系统暂态稳定评估(TSA)时面临的数据训练瓶颈问题。由于训练样本是连续性的数据,采取了3种离散化方法:等频法、等距法和最大熵法。用10机39节点的新英格兰系统测试了该数据压缩方法的有效性。ANN初始输入变量为11个,利用粗糙集化简方法抽取出6个关键特征变量,样本集压缩了45.5%,而ANN稳定分类器的判别效果并没有因此受到影响。  相似文献
7.
河北南网黑启动决策支持系统的研究开发   总被引:15,自引:7,他引:8       下载免费PDF全文
针对河北南部系统,结合人工智能技术和传统的电力系统计算分析技术,开发了河北南网黑启动决策支持系统。该系统应用人工智能的搜索技术,快速搜索电网结构数据库,形成初始的黑启动方案路径,然后针对黑启动过程中所涉及的各种技术问题,集成各种校验程序对所有初始方案进行计算校验,再对通过校验的方案进行评优排序,形成系统的黑启动方案库,用于指导大停电后的系统恢复。借助于该决策支持系统,系统运行人员可根据系统实际状态,及时快速地建立或修正黑启动方案库,确保黑启动方案的有效性。  相似文献
8.
基于神经网络暂态稳定评估方法的一种新思路   总被引:12,自引:4,他引:8  
This paper presents a new framework for arificial neural networks (ANN) based transient stability assessment(TSA).The ANN-based TSA problems may be treated as a two-pattern classification problem separating the stable class from the unstable class.The cases close to the classification boundary are often liable to be misclassified.This paper proposes to train a back-propagation ANN using a novel semisupervised learning algorithm for deriving a continuous-spread stability index.The derived stability index is used to indicate the relative stability degree and define a boundary zone between the two different classes.A new classification scheme is hence proposed to group the boundary-zone cases into an extra indeterminate class to avoid misclassifications.A nonlinear mapping for data structure analysis is employed as a convenient tool to observe the separability of the input space.Two well-studied power systems are employed to demonstrate the validity of the proposed approach.  相似文献
9.
基于节点重要度评价的骨架网络重构   总被引:11,自引:0,他引:11  
电力系统全停电后的黑启动恢复问题是电力系统安全防御的重要课题,合理的网络重构策略对于快速建立输电网架、全面恢复负荷具有重要意义。该文提出了一种基于节点重要度评价的骨架网络重构策略,该策略采用节点收缩后的网络凝聚度定量评价网络中电源和负荷的重要性。在此基础上,以结合网络结构和运行质量的综合评价指标--网络重构效率来全面、客观地衡量重构效果。进一步采用离散粒子群优化算法实现的骨架网络重构,能够有效地减轻重构负担。应用实例证明,该策略给出的重构方案能够有效应对系统恢复过程中的不确定性,保证系统大停电后的顺利恢复。  相似文献
10.
基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究   总被引:10,自引:1,他引:9  
针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.  相似文献
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