基于多信息融合的电动汽车保有量预测模型分析

电动汽车保有量发展趋势预测是电动汽车充/换电服务网络规划建设的重要参考依据,在分析汽车市场发展规律的基础上,选取其主要影响因子,通过多元线性回归法预测汽车市场的发展规模;采用Box-Cox Dogit模型分析电动汽车市场的分担规模,预测电动汽车市场规模的理论最大值;最后通过改进的Bass模型,确定电动汽车市场的内、外部影响系数,并预测其发展趋势,可为电动汽车相关规划提供参考依据。     

采用矩估计法的电网网架结构综合评价模型

根据矩估计法理论将主观赋权法和客观赋权法相结合,构建了考虑主、客观影响的电网网架的组合赋权方法和综合评价方法。从电网的技术性、安全性和经济性出发,形成了电网结构的评价指标体系。基于综合评价方法和电网网架评价指标,提出了一种电网网架结构的综合评价模型。算例表明,该模型既能有效反映决策者的主观意愿,又可以将客观数据之间的统计反映在权重中,使得赋权的结果公正,评价指标体系和评价方法合理,并具有良好的可操作性。     

采用信息融合技术的电网故障诊断方法

为了实现电网故障的准确诊断,首先提出了电网潮流指纹的相关概念和故障潮流指纹识别算法,并在此基础上结合径向基函数(radial-basis function,RBF)神经网络和信息融合技术,提出了一种新的电网故障诊断方法。该方法通过分析电气量信息实现电网故障诊断,避免了开关量和保护信息的误动、拒动等不确定因素。同时,采用改进的线性整数规划法优化配置同步向量测量单元(phasor measurement unit,PMU),利用PMU实时采集潮流信息,克服了传统数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)数据采集密度低且不同步的缺点,能够把握时间间隔为s级或者ms级的连锁故障本质。仿真算例表明,该方法信息需求量小、准确有效,具有很大的工程实用价值,在电网在线故障诊断领域有很好的应用前景。     

一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构。将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路。     

CIM模型在继电保护设备建模中的应用

针对国家电网公司提出的“SG186工程”目标,通过研究当前电力信息系统的特点,使用UML建模技术,提出了一套基于CIM的建模理论和方法,并将其应用于实际项目。然后提出了对微机保护装置的模型拆分思路,并进行了设备建模。最后,给出了微机保护建模实例及模型在数据库中的应用。研究结果表明,该分析为电力信息统一建模提供了一套行之有效的方法,为进一步构筑数字化电网和信息化电力企业打下了基础。     

采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法

鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。     

一种大规模电网故障诊断的多智能体信息融合模型与方法

传统的故障诊断方法仅针对保护信息进行分析,没有充分利用电气量信息反映出的电网故障特征信息.提出多智能体系统(MAS)框架信息融合模型,针对大规模电网的结构和特性,集成多种故障诊断方法,在不同区域对故障录波器、SCADA系统、保护故障信息管理系统(RPMS)等获得的故障信息进行分析,采用D-S证据理论信息融合技术,进行信息融合获得局部的故障诊断,然后通过全局故障诊断确定故障元件,实现大规模电网实时快速的故障诊断.仿真计算表明,所提出的模型与方法正确、有效.     

一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构.将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路.     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量,故障录波器电气量及WAMS 系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法.该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策.PSCAD仿真及Mat1ab与Java混合编程计算表明,所提出的电网故障辅助诊断新方法相对传统开关量诊断,准确度得到了提高,具有工程实用价值和良好的应用前景.