基于随机森林算法的综合能源配电网电能质量评估方法与网架优化模型

文中针对综合能源配电网存在的电能质量问题考虑采用网架优化措施进行优化。对计及电压偏差、谐波电压、电压波动、三相不平衡度四个指标采用层次分析法建立综合能源配电网电能质量评估体系,其中基于模糊层次分析法确定评估体系各指标的主观权重,以综合能源配电网网架优化方案为控制变量,考虑到系统中多种能源形式的互补运行,以配电网电能质量评估指标最大化为目标函数,计及配电网网络拓扑约束,节点电压约束,网络辐射状约束等必要约束条件建立配电网网架重构优化模型。针对随机森林算法分析其运行原理,并基于随机森林算法对所建立的模型设计模型求解流程,进行仿真算法分析,说明所建立的模型能够改进配网电能质量,验证了模型的正确性和有效性。     

基于多标签随机森林的电能质量复合扰动分类方法

提出一种多标签随机森林(Multi-label Random Forest, ML-RF)分类算法,并将其应用于电能质量复合扰动分类。ML-RF是基于多标签决策树(Multi-label Decision Tree, ML-DT)的集成学习算法,利用子决策树的组合来增强分类器的整体性能。首先对电能质量扰动信号进行平稳小波变换,计算各层分解系数的小波能量熵作为分类特征向量。然后使用Bootstrap自助法和子空间采样构造不同的训练集训练子决策树。最后组合子决策树得到ML-RF分类器,并对复合电能质量扰动进行分类。仿真结果表明,在不同噪声情况下,该方法均能有效进行复合扰动的分类,具有较好的噪声鲁棒性,是复合电能质量扰动分类的一种可行方法。     

基于综合权重的电能质量模糊评估

随着国内产业的升级,用户和电力部门对电能质量的关注度日益提升。分析了电能质量的主要指标,在层次分析法的基础上,将主观权重和客观权重相结合,提出了综合权重的结合方法,使评估结果更合理,并通过算例证明了该方法的可行性。     

基于灾害等级概念的电能质量综合评估新思路

为了使电能质量综合评估结果更具明确的意义,使供电公司和电力用户双方易于接受,提出了一种基于"灾害等级"概念的电能质量综合评估新理念.该评估理念以各种电能质量问题共同涉及的经济损失为线索.将电能质量引起的经济损失分为直接经济损失和间接经济损失.用电能质量灾害等级表示电能质量问题的严重程度,可将各种电能质量问题作为整体进行评估.评估基于对电能质量事件(即指标超标)的频次统计和损失估计.通过修改电能质量事件发生的频次来考察总体的损失.有助于确定电能质量治理的优先顺序.     

基于数据包络分析的电能质量综合评估方法研究

科学合理的电能质量评估对于电价改革有着重要意义。文章提出了一种基于数据包络分析的电能质量综合评估方法。将各单项指标的实测值与电能质量国家标准的偏差作为投入指标,电能质量评估等级做为产出指标,利用数据包络分析对决策单元进行效率评估,将待评估决策单元效率值与标准决策单元效率值进行比较分析,得到待评价决策单元的评估等级。运用数据包络分析方法避免了电能质量评估中各指标权重选取对于电能质量评估的影响。通过算例验证,证明该方法能够客观的反应监测点电能质量状况。     

基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法

各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。     

基于熵Shapely赋权的电能质量综合评估

基于熵权赋值方法及Shapely权重调整策略,提出了一种公平、公正,可操作性强的电能质量综合评估模型和体系.该方法以熵权计算为基础,利用Shapely理论对权重进行调整,保证了每个评估样本都可以区别对待,以确保每个样本权重的合理性,避免对样本优势指标的淹没,从而有效保证了综合评估结果的有效性和公正性.同时利用某配电网测试数据,验证了所提模型和方法的有效性和可行性.     

基于交叉熵赋权法的电能质量综合评估

指标权重的确定对于电能质量综合评估影响巨大,优良的权重确定应充分表征各电能质量指标间差异,减少不确定因素,增强权重区分程度。为此,提出一种基于交叉熵(Cross Entropy)的权重赋值算法,并结合TOPSIS理论,给出更加客观合理的Cross Entropy-TOPSIS综合评价模型。通过实例分析,并与传统赋权方法进行比较分析,验证了该模型的有效性。     

基于改进雷达图法的电能质量综合评估方法

对雷达图法进行了改进,并应用于电能质量的综合评估中.改进的雷达图法首先对各指标的权值进行排序,进而依据该排序结果对雷达图中指标对应的扇形区域进行排序和分配扇形的角度,利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度地反映了各指标的独立权重,而且也反映了各指标之间的相互影响和作用.改进了评估算法,利用所...     

电能质量综合评估研究现状及发展趋势

电能质量综合评估对实施有效的电能质量管控和电力市场环境下合理的依质定价至关重要。根据评估指标、评估权重及评估模型三方面的特性进行了分类,概述了电能质量综合评估的研究现状。在此基础上,总结了现有方法所存在的问题:无法适应不同应用需求、尚未针对长时间尺度进行评估、未综合考虑评估结果的治理成本和经济效益、较少考虑暂稳态指标融合等。最后指出考虑经济效益的评估方法、DG并网条件下的综合评估、数据驱动的电能质量评估及能源互联网电能质量综合评估是未来此领域可能的研究方向。     

事件型电能质量的综合评估

将电能质量分为连续型和事件型2类,说明了事件型电能质量的物理含义,并指出其综合评估的意义。基于经济等效平衡原理和经济等效时间这一概念对各项指标进行归一化处理。在此基础上,提出了综合考虑电压长时间中断、电压暂降、电压暂升和短时中断等指标的事件型电能质量供电可靠率的概念,具有一定的科学性和合理性,适合工程实际运用。     

基于改进能量集中度的S变换与随机森林的电能质量扰动识别

鉴于S变换的窗口函数对不同频带信号的自适应能力差,提出一种新型的改进S变换(Modified S-Transform,MST),该方法通过引入四个辅助参数,优化高斯窗函数尺度因子的自适应能力,使改进S变换的能量集中度最大化,获得了更出色的时频分辨能力。建立了基于扰动信号幅值和相位的特征值评价体系,采用随机森林(Random Forest,RF)算法对包括标准信号和电压暂降、电压暂升、高次谐波、暂态振荡等10种扰动信号共11类电能质量信号分类识别。与已有文献采用的决策树、支持向量机和神经网络分类结果进行了对比分析,仿真试验结果表明,该方法分类准确率高,抗干扰能力强,且在训练样本少、低信噪比(Signal-to-Noise Radio,SNR)条件下分类结果优势明显。     

基于小波变换的随机森林模型风力发电预测方法

针对风力发电因随机性、复杂性和易受外界因素干扰的特点而很难做出准确的分析和预测,提出了一种基于小波变换的随机森林模型风力发电预测方法.该方法利用国外某风电场的历史发电数据和气象历史数据作为输入参数,建立WT-RF模型,并与单一的随机森林模型作对比.试验结果证明,该预测模型能有效减小误差,具有一定的参考价值.     

基于深度森林的电力系统暂态稳定评估方法

快速准确地实现暂态稳定评估,是电力系统安全运行的重要保障.近年来迅速发展的深度学习技术已经成为解决这一问题的有效手段,然而基于神经网络的深度学习模型存在着调参困难、训练时间长和样本需求量大等缺点.文中将故障切除时刻系统的物理量作为输入特征,以系统的暂态稳定状态作为输出结果,采用集成决策树方法,构建了基于深度森林的电力系...     

含微网配电网规划中的电能质量综合评估

针对含微网的配电网规划阶段的特殊条件,提出了基于层次分析法的电能质量综合评估方法.首先通过分析判断矩阵与比较矩阵对应元素之间的联系,改进判断矩阵的一致性,得到具有合理一致性比例的指标权重.在此基础上,运用层次分析法结合微网中含有的不同类型的分布式电源及其容量,以及各个微网接入点的短路容量等条件,将电压偏差、电压波动和闪变、谐波畸变率,三相不平衡度、频率偏差等指标综合量化,得到电能质量的综合性评价指标.最后通过案例实现该综合评估方法的应用.     

售电市场质量及其综合评价

为了全面衡量和对比不同地区、不同时期的售电市场发展状况,提出了售电市场质量的新理念及其评价方法。通过借鉴经济增长质量的评价思路,并结合售电市场自身的特点,提出从售电市场的现有水平、发展速度、稳定性、效益、市场结构等方面衡量售电市场质量的思路。为了全面评估市场质量,提出了一种以雷达图为基础的图形化综合评价方法,定量并且直观地展示了评价结果。该研究有助于营销工作人员深入认识售电市场的特点,为其制定改善市场质量的策略提供参考。     

基于最小二乘综合权重优化模型的风电场电能质量评估

针对主观或客观赋权方法的局限性,提出基于最小二乘综合权重优化模型用于风电场电能质量的综合评估。构造了基于最小二乘法的综合评价模型以降低评价值的偏差,通过构造拉格朗日函数对条件极值进行求解,实现了层次分析法在主观赋值和客观赋值法的有机统一。甘肃昌马西风电场的仿真实例表明,基于最小二乘综合权重优化模型的风电场母线电能质量评估结果正确合理,从而证明了模型的有效性。     

基于层次化熵权法的电能质量综合评估

将暂态电压质量、供电可靠性与供电服务性量化列入电能质量综合评估中,建立了电能质量综合评估指标体系,根据电能质量综合评估的特点将其处理为一个多目标决策问题,借助模糊数学中相对优属度的概念并根据指标的特性对数据进行处理。同时提出基于层次化熵权法确定指标权重,对准则层的指标运用层次分析法确定权重,对隶属于不同准则层下的二级指标分别运用熵权法确定权重,则指标的综合权重为其熵权与所隶属的准则层指标权重相乘。以4个监测点的电能质量综合评估为例说明此方法的可行性与有效性。     

用物元-可拓分析实现电能质量综合评价

采用物元-可拓学基元分析及关联函数,结合熵权法,建立了电能质量的客观评价模型。采用关联函数对单项指标进行度量,克服了集合方法不能准确度量指标,以及模糊隶属函数无法度量超出单项指标范围的缺陷;采用熵权法计算指标权重,克服了主观确定权重评价方法缺陷。最后通过实际算例验证了该方法的可行性。     

基于两种改进方法的电能质量综合评估

为了对电能质量进行合理综合评估,提出了基于改进层次分析法(AHP)和加权逼近理想解排序法(TOPSIS)的电能质量综合评估方法.通过分析AHP判断矩阵的不一致性与比较矩阵的关系,找出对判断矩阵一致性影响最大的元素并进行修改.以电能质量国标中的规定值为绝对理想解、限制值为绝对负理想解,解决加权TOPSIS法中可能产生的逆序问题.结合改进AHP获得的权值,计算各评价对象与理想解的接近程度,判断各个综合评估结果是否合格并对各个评估结果进行定性分级.最后通过案例实现该方法的应用.