基于关联分析的变压器在线监测方法研究

本文中作者在电力大数据的基础上采用关联分析方法研究变压器绕组温升和负载率的关系,并推算在不同负载率水平下各相绕组的正常温升范围。通过对变压器实际运行数据进行建模和算例分析,验证了该模型可以通过变压器绕组的温度信号对变压器的运行状态进行初步判断。     

基于智能优化方法的相似日短期负荷预测

针对传统相似日法中各因素相似度及其权重需要人工赋值的不足,在充分考虑日期类型、日期距离、气象因素等几种主要常规影响因子的前提下,建立了一种基于智能优化方法的相似日模型对日用电量进行短期预测。相似度计算公式中全部原本需要人工赋值的参数均由历史数据基于果蝇优化算法训练得出。参数值可以根据特定用户的负荷变化特性动态调整,增强了相似日法的准确性和通用性。为了解决求解参数的多维优化问题,避免算法陷入局部极值,提出了一种引入多种群概念的果蝇优化算法,增强了算法的全局搜索能力。仿真实例表明,相比起传统的相似日模型,基于智能优化方法的相似日模型的预测准确率有了明显提高。