小波贝叶斯神经网络在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

大量随机冲击负荷(炼钢厂、轧钢厂)接入系统给负荷预测造成困难,使得短期负荷预测精度下降。首先就冲击负荷地区的负荷特征进行分析,找出影响负荷预测精度的原因,提出利用小波变换对负荷序列进行多尺度分解,得到在不同频段下负荷子序列,重点针对各负荷分量不同特点,建立含不同输入量的贝叶斯神经网络预测模型,再将预测结果进行小波重构,从而得出最后预测结果。再与另两种模型进行对比,结果表明该方法能提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。     

小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点，利用小波分析对负荷样本做序列分解，对高尺度负荷分量采用常规预测方法，其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术，最后通过序列重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明，新方法具有较高的预测精度和适应能力。     

基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测

鉴于短期负荷预测精度对电力系统安全、经济和可靠运行的重要性,为提高预测精度,本文提出了基于小波分解(WT)、改进粒子群算法(IPSO)和BP神经网络的组合预测模型.首先运用小波分解对负荷数据预处理,将历史数据分解成cd1、cd2、cd3以及ca3;然后对分解后的小波序列分别进行神经网络建模和预测;最后小波重构负荷序列的最终预报.为提高BP神经网络所需样本的精确性和神经网络的收敛速度及稳定性,采用改进粒子群算法优化网络,形成了"分解-预测-重构"模型.经实例验证,与小波分解BP神经网络方法相比,本文所提方法具有训练学习能力更强、收敛速度更快、预测精度高和适应能力更强的优点.     

基于负荷频谱分析的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷具有非常大的不确定性,而其日负荷信号的频谱具有连续变化的特性。从信号频谱分析角度,对日负荷信息进行建模分析,并通过小波变换,将日负荷数据分解为不同尺度上的投影子序列,用子序列作为小波神经网络的训练样本,然后用训练好的神经网络模型对电力系统的短期负荷进行预测。在Matlab仿真软件中,采用某市某线路的某日负荷数据对算法进行仿真验证,取得了较好的预测结果。     

基于纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型

为了解决传统BP神经网络对高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点,提出了一种混合小波变换和纵横交叉算法(CSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波变换对负荷样本进行序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用纵横交叉算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能掌握冲击毛刺的变化规律,有效提高含大量冲击负荷地区的负荷预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。     

基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法

在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法：通过小波变换，将各序列分量分别投影到不同的尺度上，对不同的子负荷序列进行数据处理，并分别采用相匹配的模型进行预测，最后退过小波重构，得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

基于小波变换和遗传算法优化神经网络负荷预测

提出了采用小波变换和遗传算法优化神经网络的混合模型对电力负荷进行短期预测。首先通过小波变换,将原始负荷序列分解到不同的尺度上,然后根据不同的子负荷序列的特性分别建立相匹配的神经网络模型,采用遗传算法优化各神经网络模型的初始权值,最后对各分量预测结果进行重构得到最终预测值。采用成都某地区2009年的实际负荷对所提方法进行验证,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势.经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

混合WPD和ACPSO的负荷预测模型

为了解决传统BP神经网络对负荷高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点以及粒子群算法(PSO)在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合小波包变换和自适应交叉粒子群算法(ACPSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波包变换对负荷样本进行多层序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用自适应交叉粒子群算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能充分掌握负荷波动的变化规律,有效提高负荷波动大的地区的预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。     

基于小波分析和遗传程序设计的短期负荷预测

提出将小波分析和遗传程序设计算法相结合用于电力系统的短期负荷预测.具体过程是先对负荷序列进行小波分解,然后对小波分解后的各尺度负荷序列分别利用遗传程序设计进行分时预测,并通过对各尺度的预测结果进行重构来得到最终预测结果.仿真结果表明,该方法具有较好的预测效果和可行性.     

浅议蓄电池选购、验收、使用和维护

本文从蓄电池的选购、验收、使用和维护的角度对提高蓄电池系统安全进行探讨。     

具有智能化特征的安全稳定分析与控制决策技术

安全稳定预警与控制辅助决策是智能电网调度技术支持系统不可缺少的应用类功能。在分析安全稳定分析与控制决策计算工作特点的基础上,提出安全稳定分析与控制决策支持智能化的主要特征：自动化和自适应性。介绍了自动化的安全稳定分析计算技术,包括输入数据准备、任务执行和输出结果的自动化处理;阐述了自适应电网运行工况、外部环境和硬件运行状态的安全稳定分析技术,包括调整应用功能的输入数据和妥善处理安全稳定性交互影响,以及根据分析计算任务要求动态优化调度计算资源。这些技术已用于安全稳定综合防御系统,提高了分析结果的适应性和分析计算的效率,在电网运行规划、计划安全校核、超短期安全态势预测、调度操作安全校核和在线分析与控制等电网调度运行管理中发挥作用。     

温湿度远程测控系统设计与实现

针对阵地温湿度检测实际情况,设计了这套阵地温湿度远程测控智能系统,详细介绍了系统硬件和软件的设计方法。该系统能自动监视阵地温湿度变化,实时与预先设定的温湿度参数值进行比较,并驱动相关驱动设备,使阵地温湿度保持在一定的范围之内。远程测控系统使用了CAN总线技术,增强了系统的可靠性。该系统已成功应用于阵地温湿度监控,从实际应用情况来看,系统不仅在信息传输的安全性、准确性和实时性方面均能满足控制的要求,而且具有很高的可靠性。     

SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置

针对目前电网中性点装设消弧线圈存在的不足,四川电器有限责任公司开发出了SXG微机消弧消谐选线及过电压保护装置.……     

中国与巴西输电塔及基础设计比较与分析

介绍巴西输电塔及基础的设计特点,并从设计条件、铁塔外形、设计规范、基础型式等方面梳理分析巴西与中国杆塔及基础设计的差异及其原因,可为涉外输电工程的设计提供参考。     

自主可控特高压直流控制保护系统设计与研发

针对特高压直流输电工程,本文设计并开发基于自主可控平台的特高压直流控制保护系统.首先,分别设计自主可控控制保护系统的软、硬件平台,并将平台自身特点与特高压直流输电系统要求相结合,设计可靠的冗余通信方式和完备的主机状态监视功能.然后,在自主可控平台上设计特高压直流控制保护系统,并开发功能样机.最后,在基于实际工程参数的实...     

失步、振荡对运行发电机及系统的影响及防御措施

一台并在无穷大容量电网的同步发电机受突然短路骚扰而造成失步。假定发变组外部某点处发生突然短路。短路前发电机工作点,过渡到短路时的特性曲线点上,由于发电机输出功率减少,阻力矩减少,转子开始加速,功角开始增大。当短路切除后,可是此时发电机输出功率输入功率,则转子开始减速。由于转子储藏了动能,转差率较大,故功角继续增大,功角δ随着时间不断增大,最后造成发电机失步,失步可导致系统产生振荡。     

灰渣综合治理及利用的途径和对策

燃煤电厂每年排出的大量粉煤灰，如不及时进行治理，使之成为废物造成污染，不仅影响安全发供是，还给城市环境和人民生活带来危害，同时也造成对资源的极大浪费。作为成都热电厂技改项目的嘉陵成都电厂至2000年6月投产发电后，在该厂原老厂及华能机组所排粉煤灰的基础上又随之增加约50万t位的灰渣排放量。由于地处中心城市，附近又不能同其它火电厂一样，找到合适的储灰场，每天排出的灰渣必须就地消化。因此，寻求搞好灰渣治理和综合利用可持续发展的途径和对策，是保证机组安全运行和保护环境的一件必不可少的重要课题。     

Conventional and recommended arc power and energy calculations and arc damage assessment

The costs associated with fires initiated by arcing faults depend on the extent of the damage. In some cases, costs have exceeded $100 000 000. The personal losses associated with a serious injury or fatality are incalculable. When an arcing fault occurs, qualified in-house personnel and/or professional consultants try to determine the factors involved in the fault's initiation. Investigators also serve as expert witnesses in any pending lawsuits related to the accident. In fact, the growing interest in accident investigation has led to the establishment of an IEEE workgroup in forensics. Even with sophisticated techniques like scanning electron microscopes used to provide magnified photographs of arc damage, only a limited amount of applicable technical information on arcing faults exists for reference. Much of the engineering reference information on calculating arc currents and assessing arc damage is 25-50 years old. Recent papers by the authors discussed calculating arc currents. This paper presents a method to determine the power released by a single-phase-to-ground arc and provides graphs for quick reference. Commonly used methods for calculating arc power and energy and quantifying damage are also discussed. The recommended and conventional methods are used to determine arc energy and to identify the damage threshold in a typical system and the results are compared.