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1.
利用秩次集对分析理论在处理系统不确定性方面的优势,提出一种新的空间负荷预测方法。首先,在电力地理信息系统中,根据待预测区域内各10 kV馈线供电范围生成Ⅰ类元胞,将Ⅰ类元胞的历史负荷数据分别按不同的集合容量生成多个历史数据集合和1个目标数据集合;其次,对各历史数据集合进行秩次变换得到相应的秩次集合,并分别将其与目标数据秩次集合构成集对;然后,寻找与目标数据集合相似的历史数据集合,选取相对误差最小的集合容量对应的预测值作为各Ⅰ类元胞负荷预测值;最后,以等大小网格生成Ⅱ类元胞,根据Ⅰ类元胞负荷预测值结合用地信息求出各Ⅱ类元胞的负荷预测值,从而得到网格化后的空间负荷预测结果。工程实例验证了所提方法的实用性和有效性。 相似文献
2.
空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对实测的元胞负荷数据中存在随机波动现象而使空间负荷预测精度降低的问题,提出一种利用互补集合经验模态分解(CEEMD)和游程检验技术确定元胞负荷合理最大值的方法。该方法通过互补集合经验模态分解技术将各Ⅰ类元胞负荷序列分别进行分解,每个Ⅰ类元胞得到一组本征模态函数,采用游程检验技术对每个本征模态函数进行随机性检验,建立识别其中高频分量的判据,剔除刻画元胞负荷随机波动性的高频本征模态函数,对余下表征元胞负荷规律性与趋势性的本征模态函数进行重构得到主体分量,将其中最大值作为Ⅰ类元胞负荷合理最大值,最后利用该合理最大值进行基于Ⅰ类元胞和Ⅱ类元胞的空间负荷预测。工程实例表明了该方法正确有效。 相似文献
3.
为解决配电网严重滞后的问题,减少电力系统大面积级联事故的发生,进一步加快电网建设,优化配电网的结构模式,电力系统将"自愈"这一概念引入到智能配电网中.主要研究含分布式电源的配电网自愈控制技术,研究分析故障自愈技术如何消除分布式电源并网后对线路的网络损耗及节点电压等参数的影响.通过借助蚁群算法的分析模式,进一步降低网络损耗,平衡电路负荷,提高电压水平. 相似文献
4.
基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
5.
已有负荷密度指标的求取方法往往忽视了对实测历史负荷数据的挖掘,或是忽略了同类负荷的非均匀分布问题,为此提出了一种基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法。该方法通过I类元胞的负荷密度确定分类负荷密度协调系数,根据I类元胞的历史负荷与其供电面积、用地信息、分类负荷密度之间的约束关系,建立元胞负荷与分类负荷密度的关系方程,并采用最小二乘法求取分类负荷密度指标,利用已求得的历年分类负荷密度指标预测其在目标年的大小,求出每个II类元胞的负荷值,从而实现空间负荷预测。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
6.
<正>在辽沈大地、渤海之滨,每当人们透过百里稻浪、千年苇海,看到辽河油田日新月异的油城风貌、鳞次栉比的井架钻机、四通八达的油气管网时,都会叹服于她的壮观秀美,此时人们就会想起辽河油田的设计师——中油辽河工程有限公司。1974年9月,经过辽河石油勘探局批准,以黄一站施工图设计小组的10名工程技术人员为基础,油田建设规划设计院正式成立,由此掀开了公司发展的序幕。 相似文献
7.
8.
为了加快内点法求解电力系统最优潮流OPF(optimal power flow)问题的计算速度,通过在有载调压变压器LTC(load tap changing transformer)支路模型中增加虚拟节点,其支路功率方程由该节点的电压来表达,使其不含有变压器变比这个变量,由此在直角坐标系中建立了电力系统最优潮流问题的二阶新模型。该模型的海森矩阵在优化过程中是恒常矩阵,只需要计算1次,缩短了内点法的计算总时间。利用列近似最小度法COLAMD(column approximate minimum degree)对内点法牛顿方程的系数矩阵进行节点优化排序,以减少三角分解注入元的产生,从而进一步减少优化时间。通过对IEEE14到IEEE300的5个测试系统进行了仿真计算,结果验证了所建模型与方法的正确性与有效性。 相似文献
9.
10.
空间电力负荷预测中所使用数据的质量将直接影响预测的效果和准确性。未经处理的馈线历史负荷数据中经常存在各种异常情况,导致预测精度的降低,因此预测前需将原始数据进行预处理。将馈线历史负荷数据中出现的异常情况进行分类并利用负荷的横向相似性和纵向相似性对传统横向比较法进行改进,提出了一种新的馈线历史负荷数据预处理方法 -双向比较法。以吉林市城市电网实际馈线为例进行分析,结果表明该方法是有效的。 相似文献