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基于空区推论的空间负荷预测分类分区实用法 总被引:1,自引:3,他引:1
目前对无历史数据的新老城区空间负荷预测,一般采用分类分区法,所有同类小区基于统一的分类负荷平均密度预测其负荷。针对这一不足,基于空区推论的思想对分类分区法进行了改进,提出现有面积(不含新城区)上的分类总负荷减去有历史负荷数据的老城区的负荷即得到无历史负荷数据的同类老城区的总负荷;同理,规划面积(含新城区)上的分类总负荷减去现有面积上的分类总负荷即得到同类新城区总负荷,再结合面积算得无历史数据的新老城区的平均负荷密度,进而预测其负荷分布。这样使得有、无历史数据的老城区和新城区采用不同的负荷预测思路以提高其预测精度。该方法几乎不增加收集原始数据的工作量或附加的数据较易获得。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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将模糊数与多指标灰靶决策理论相结合应用于小区负荷预测:收集各类小区负荷密度及相关因素样本,通过模糊聚类方法分析样本形成模糊负荷密度等级;根据模糊负荷密度等级和待预测小区未来相关因素,采用基于熵权的多指标灰靶决策进行小区负荷密度预测;利用类内相似度法对小区负荷密度进行修正。算例结果表明将模糊数和多指标灰靶决策理论结合起来应用于小区负荷密度预测,准确度和可信度较高。该方法将预测过程科学量化,克服了以往简单类比法主观性大的缺点。 相似文献
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模糊数与多指标灰靶决策理论相结合的小区负荷预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
将模糊数与多指标灰靶决策理论相结合应用于小区负荷预测:收集各类小区负荷密度及相关因素样本,通过模糊聚类方法分析样本形成模糊负荷密度等级;根据模糊负荷密度等级和待预测小区未来相关因素,采用基于熵权的多指标灰靶决策进行小区负荷密度预测;利用类内相似度法对小区负荷密度进行修正.算例结果表明将模糊数和多指标灰靶决策理论结合起来应用于小区负荷密度预测,准确度和可信度较高.该方法将预测过程科学量化,克服了以往简单类比法主观性大的缺点. 相似文献
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本文的中心思想是采用多种方法组合进行预测,对30个种类的用户全年8760个小时的用电量做全年最后一天的日负荷预测。本文根据聚类算法对数据进行归纳整理再拆分的特点先将数据聚成5类,根据5类用户曲线的特点分别采取不同的适用于各曲线的方法进行预测。本文在k-means聚类的基础上又采取了三种方法进行预测。预测出结果的MAPE值不高,证明预测的精度的准确定。聚类分析的归纳整理功能为预测节省了大量时间,提高了预测速度,而以此为基础采用不同适合的方法进行预测又提高了预测精度,这在一定程度上解决了当前预测快速与准确无法兼具的问题。 相似文献
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空间负荷预测是城网规划领域的基础工作,目前空间负荷预测大多是依靠一些历史负荷数据来进行,却忽视了地理空间信息的影响。对于同一类用地来说,由于各小区的地理空间信息不同,其发展程度存在一定的差异,进而各小区的负荷密度也不相同,如果采用统一的负荷密度进行预测,势必会带来较大的误差。因此,该文提出一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法。借助地理信息系统(geographic information system,GIS)获取供电小区的空间信息,分析空间信息对各类负荷分布的影响。结合模糊粗糙集理论得到每个供电小区适合其发展的统一模糊粗糙因子(因为每类小区的统一模糊粗糙因子的划定都有其自身的标准,该统一模糊粗糙因子的大小仅适于同种类型小区间的比较),从而刻画出同类负荷间负荷密度的差异。该文所提方法能够更精确地刻画负荷发展不均衡、不协调的现象,提高空间负荷预测的精度。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。 相似文献
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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
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饱和负荷预测中的改进Logistic算法 总被引:3,自引:0,他引:3
饱和负荷预测有助于合理规划变、配电设备容量,节约投资。针对Logistic模型依赖于饱和值的问题,提出了修正指数求解方法;针对历史负荷数据缺失问题,提出以投运距今时间为自变量,用每个投运时间对应的平均年最大负载率外推;针对预测结果随机性较大问题,采用相同投运时间的多个区域负载率均值,引入权重系数,以加重近期数据的影响,并采用实际配网数据,预测其饱和负荷。与现有方法相比,所提算法对历史负荷数据的拟合误差更小,对未来饱和负荷的预测更加可信。 相似文献
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电力负荷具有一定的周期相似性,为此,提出一种基于子空间旋转矢量不变技术(E S P R I T)的综合负荷预测方法。对电力负荷数据进行移位平移处理构造出满足子空间不变性的数据矩阵,利用最小二乘法E S P R I T原理进行谐波检测,提取出各主要频率分量成分。利用K均值聚类法把提取的分量根据频率特点分为不同类型,之后建立不同预测模型对各部分进行独立负荷预测,最终得到综合的预测负荷值。E S P R I T算法具有较高的频谱分辨率,可降低原数据维数,且综合预测法能针对不同成分有更好的预测。最后仿真也证明了该方法预测的准确性及有效性。 相似文献
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分析了现行标准表法校验电能表的不足。引入一种新的电能表校验方法——采算分离法,描述了新方法的工作原理和实现过程;介绍了在新方法中利用采集的被校表现场参数计算该表计量误差的方法;说明了与标准表法相比,新方法具有的技术特点和优势。 相似文献
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介绍了变(配)电站在电力系统中的重要作用和针对变(配)电站常见的单相接电故障、母线故障、隔离开关事故、变(配)电站停电事故、配电线路故障等的处理方法,以及变(配)电站的防火、防爆措施。 相似文献
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本文针对光伏器件的特点提出两种新的最大功率点跟踪控制方法:短路电流结合扰动观察法及用非对称模糊控制的扰动观察法。前一种方法在短路电流控制方法的基础上引入了优化扰动步长的扰动观察法,它可有效消除光伏器件输出功率在最大功率点的振荡现象。第二种方法把非对称模糊控制引入传统的扰动观察法,它在光伏器件最大功率点两侧的特性采取不同的扰动步长,可有效消除传统方法在最大功率点处的功率振荡。仿真和实验研究证明:上述两种方法可以快速跟踪外部环境变化,并消除系统在最大功率点的振荡现象。同时本文提出一种新型的用于小功率光伏发电的高频逆变电路,它由buck-boost变换器和电流源高频链逆变器构成。由它来实现光伏模块的最大功率点跟踪,得到与电网同步的电压。该电路结构简单、效率高,光伏模块的最大功率点不受负载变化的影响。该方案通过实验验证。 相似文献
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阐述了继电保护仿真的重要性,以相间距离保护为例,比较和分析了逻辑判别法、定值比较法和半逻辑半定值法继电保护仿真的特点及实用性. 相似文献
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电力电缆防盗报警系统 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了电缆防盗报警系统的重要性,介绍了电压电流检测法、电容探测法两种常用检测方法,以及电力线载波通讯法和无线信号传输两种电缆防盗报警信号传输方案。 相似文献
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利用建成的大型风力机叶片的振动特性分析装置,用测力法和不测力法对风力机叶片进行模态试验及分析,测试了风力机叶片的模态参数(固有频率、阻尼和振型),得到了叶片的振动特性。采用共振法将偏心电机和变频器连成一体作为激励源测试了叶片的固有频率,实验验证了单叶片的危险运行频率。对大型风力机叶片模态试验及分析提供了可靠的实验装置和试验方法,对风力机叶片动力学特性分析提供有力工具。 相似文献