基于模糊聚类和相似度的电力系统可靠性原始参数预估

以可靠性气候影响因素作为线路模糊集元素,通过模糊聚类将可靠性原始参数已知和待求的线路进行适当分类,引入β作为考虑其他影响因素的修正系数,在分析欧氏贴近度、模糊贴近度、灰色关联度各自反映模糊集特征的差异性和局限性的基础上提出相似度指标,在同类中以可靠性参数已知的线路的可靠性影响因素序列为基准向量,以可靠性参数未知的线路的可靠性影响因素序列为待检向量,使用相似度指标进行求取.实例证明该方法的可行性和预估结果的准确性,并讨论了不同的权重系数取值会对结果产生影响.     

基于模糊聚类和相似度的电力系统可靠性原始参数预估

以可靠性气候影响因素作为线路模糊集元素,通过模糊聚类将可靠性原始参数已知和待求的线路进行适当分类,引入 作为考虑其他影响因素的修正系数,在分析欧氏贴近度、模糊贴近度、灰色关联度各自反映模糊集特征的差异性和局限性的基础上提出相似度指标,在同类中以可靠性参数已知的线路的可靠性影响因素序列为基准向量,以可靠性参数未知的线路的可靠性影响因素序列为待检向量,使用相似度指标进行求取。实例证明该方法的可行性和预估结果的准确性,并讨论了不同的权重系数取值会对结果产生影响。     

基于改进灰色关联度及尺度-小波能量谱的输电线路故障选相

提出基于改进灰色关联度和尺度-小波能量谱的输电线路故障选相新方法,依据尺度-小波能量谱分析提取暂态故障特征,再由改进灰色关联度分析来确定故障相别.对故障线路三相电流信号进行小波分析,获取各尺度下的小波变换系数,计算尺度-小波能量谱;采用改进的灰色关联度算法对故障信号能谱和参考序列进行关联度分析,根据最大关联度原则确定故...     

基于改进综合关联模型的配电网可靠性相关因素分析

配电网可靠性日益受到用户和电力企业的重视,配电网可靠性规划也成为电力企业需要解决的问题,研究配电网可靠性的相关因素及其影响程度具有重要的意义。基于广义灰色关联理论提出了灰色距离关联度,并结合灰色相对关联度和灰色绝对关联度,提出了一种采用信息熵加权方法的改进综合关联模型。该模型能够综合不同角度的信息,全面地描述配电网可靠性指标和相关因素之间的几何相似程度。将该方法应用于配电系统可靠性相关因素分析,能够得到各相关因素对配电网可靠性指标影响的重要程度,为可靠性规划提供有益的参考。     

影响配电网可靠性相关因素的灰色关联分析

客观分析影响配电网可靠性的相关因素是提高配电网可靠性的基础.从优化配电网结构出发,采用灰色关联分析方法,对平均供电半径、主干线平均负荷率、线路绝缘化率、双电源用户比例和平均每条线路开关数等配电网结构的指标进行关联度分析,以确定各相关因素影响配电网可靠性的程度.通过对某地区10kV配电网的实例分析,验证了该方法可用.     

基于改进灰色关联度及尺度一小波能量谱的输电线路故障选相

提出基于改进灰色关联度和尺度一小波能量谱的输电线路故障选相新方法,依据尺度一小波能量谱分析提取暂态故障特征,再由改进灰色关联度分析来确定故障相别。对故障线路三相电流信号进行小波分析,获取各尺度下的小波变换系数,计算尺度一小波能量谱;采用改进的灰色关联度算法对故障信号能谱和参考序列进行关联度分析,根据最大关联度原则确定故障类型。仿真表明,该方法能准确地判断故障相别。     

基于故障树方法的供电可靠性灰色关联分析

新电改方案中重点要求加强政府监管,提升电力安全高效运行和可靠性供应水平,为提升电网企业的供电可靠性,需要全面分析影响供电可靠性,主要是造成居民和工业等用户停电的原因。目前对配电网供电可靠性的研究,多侧重于配电网评估算法方面的研究,首先对电网企业供电可靠性及其影响因素进行分析,利用故障树分析建立停电原因故障树逻辑图,并根据集对分析法得出底事件的最大影响因素;然后,基于这些最大影响因素选取6个影响供电可靠性的评价指标,采用灰色关联度分析法,得到了评价指标与供电可靠性之间的灰色关联度。最后,以算例分析找出影响供电可靠性的因素排序,据此为电网企业提供改善供电质量、提升服务质量的技术支撑。     

基于灰色关联度的110千伏主网基建模型研究

由于110千伏主网基建过程所受影响因素较多,进而影响主网基建工程质量,增加了基建工程项目风险.为此,提出基于灰色关联度的110千伏主网基建模型研究.计算影响主网基建运行的因素与主网建设效率之间的灰色关联度,排除关联度较低的影响因素.制订主网基建特征选取步骤,完成基建特征数据的选取并对其进行聚类处理.依据聚类结果预处理主网基建数据,结合主网历史序列数据构建主网基建函数模型.最后通过主网基建模型的构建,实现了基于灰色关联度的主网基建设计.仿真结果表明,主网基建模型的基建工程质量控制标准(WHS)合格率高于90％,基建工程项目风险值低于5.     

基于灰色关联分析的模糊支持向量机方法在径流预报中的应用研究

针对径流时间序列固有的非线性和随机性特点,提出基于灰色关联分析的模糊支持向量机预报方法。该方法在传统支持向量机任意逼近的非线性映射能力上,引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面条件变化下不同时期径流样本对预报结果的影响。预报因子选取是中长期径流预报的一大难点,考虑到相关系数法只能衡量因子间线性相关程度的不足,本文采用灰色关联分析来量化预报因子与预报对象的关联程度,并按关联度大小从众多的相关因子中挑选出对径流过程影响显著的预报因子。将该方法应用于金沙江上游控制站石鼓站的月径流预报中,与GRNN神经网络模型和A-FSVM模型的预报结果比较表明,该方法能提高径流中长期预报的精度,是一种有效的径流时间序列预测模型。     

基于灰色关联度的风机MPPT控制影响因素分析

鉴于现有研究未明确指出诸多因素对风机最大功率点跟踪控制性能的影响程度及其主导因素,基于灰色关联度理论定量评估了多种相关因素对最大功率点跟踪控制性能的影响程度。以多种影响因素作为子序列,包括空气密度、风速湍流强度、平均风速、风力机转动惯量、半径和最佳叶尖速比,将评估最大功率点跟踪控制性能的平均风能利用率作为主序列,通过灰色关联度分析获取这些因素对平均风能利用率的影响程度。研究结果表明,湍流强度和转动惯量是影响风机最大功率点跟踪控制性能的主导因素,应在风力机结构设计和最大功率点跟踪控制系统优化时重点考虑。     

基于灰色关联与模糊聚类分析的负荷预处理方法

电力负荷曲线反映了在一定时间间隔内用户侧消耗的电能,包含了电力系统运行调度与可靠性等重要信息。然而信道错误、仪表故障、设备停运等随机因素导致负荷曲线包含异常数据与缺失值。文中提出一种基于灰色关联分析和模糊聚类(GRA-FCM)的负荷预处理模型。首先通过灰色关联分析确定与待检测日关联度较大的相似样本集,然后采用模糊聚类算法与聚类有效指标得到典型特征曲线,最后对辨识的异常数据进行修正。将所提模型应用于某城市电网SCADA系统负荷预处理中,表明所提模型有很高的准确性和实用性。     

电力系统可靠性评估的不确定性数学模型探讨

介绍不确定性数学理论及其在电力系统可靠性分析中的应用。提出了基于不确定性数学理论的电力系统可靠性评估方法的总体框架：用相匹配的不确定性数表示原始参数：用随机性处理故障状态发生及状态转移等随机事件和过程;用模糊数学、灰色数学和未确知数学或其综合处理具有模糊性、灰色性和未确知性的参量、事件和过程;最后把不确定性数代入计算可靠性指标。该框架包含了常规的可靠性评估方法、模糊可靠性评估方法和基于区间分析等理论的方法．给出了可以提供更多信息量且计算量不大的可靠性评估方法。将综合处理随机信息、模糊信息、灰色信息和未确知信息的不确定性数学理论应用于电力系统可靠性分析．为建立更合理的电力系统可靠性模型和评估方法提供了一种新途径。     

模糊灰关联分析方法在故障树分析中的应用

针对传统的故障树分析方法在分析具有模糊性、灰色性特点的多状态不确定性复杂系统时存在的不足,提出利用模糊灰关联分析方法对传统的故障树分析方法进行改进:用三角模糊数来表示基本事件的模糊概率;计算顶上事件模糊概率和基本事件的模糊重要度;以基本事件模糊重要度作为参考列,以最小割集组成的特征矩阵作为比较列,通过计算关联系数进而求出最小割集所代表的故障模式与顶上事件之间的灰色关联度.应用该方法对风力发电机系统中风轮叶片故障树进行分析,找出了系统的薄弱环节,为预防事故的发生,改进系统可靠性和安全性提供了理论依据.     

地区电网建设规模评估系统的设计与实现

为了科学地指导地区电网建设规划,开发了基于灰色关联理论、模糊聚类原理及层次分析法的地区电网建设规模评估系统.系统以Visual Studio.NET作为开发工具,利用VB.NET开发前台界面,采用VC .NET开发后台算法,数据库服务器选用SQL Server开发工具,并运用了模块化软件设计思想,具有操作简便、运行可靠、扩展性强、升级维护方便等特点.该系统主要有评估指标统计数据管理、指标关联分析、地区聚类分析、电网建设规模综合评估等功能.使用该系统对某省14个地区电网规模进行评估,评估结果科学合理,为电网规划管理部门提供了决策参考依据,对指导电网建设资金的部署具有实际工程意义.     

风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测

为了实现风电机组故障预警和智能状态检修,提出了风电机组运行状态趋势的灰色非等间隔预测研究。首先,考虑不同间隔段历史数据所反映机组趋势和变化规律差别,对监测数据抽取多组非等间隔时间序列,利用平均弱化缓冲算子,分别建立非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。其次,引入关联度概念,选择各组非等间隔灰色预测值与实际值之间最大关联度的预测结果,应用建立的灰色关联组合预测模型,对某850kW变速恒频风电机组的发电机转速及部件温度等运行状态参数进行预测。最后,对某2MW风电机组运行转速进行预测,并与反向传播(BP)神经网络和支持向量机方法的预测结果进行比较,结果表明风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测具有较高的精度。     

转子局部碰摩故障的诊断方法

本文通过对转子局部碰摩故障的规律分析，介绍了碰摩故障的模糊诊断、灰色关联诊断及神经网络模型诊断的方法，并提出了一种新的转子碰摩故障模拟试验系统，诊断验证了试验结果。     

基于灰关联熵的模拟电路测试点优选算法

选择最佳测试点是电路故障诊断的重要课题。将模拟电路看作灰色系统,对模拟电路进行灰关联熵分析,利用灰熵关联度量化测试点与故障元件之间的关联程度,从而得到故障诊断的最佳测试点。通过两个典型电路的实例表明,将灰关联熵分析用于测试点优选,具有算法简单、所需样本少、结果明确等优点,保证了测试点选择的客观性。     

基于灰关联加权组合模型的电力负荷预测研究

针对灰色系统理论中的预测模型(简称GM(1,1)模型)不太适于中长期负荷预测的不足,以及由历史负荷数据的不同时段建模形成预测灰区间的特点,提出了灰关联加权组合修正方法。从历史负荷与其拟合数值的灰关联度挖掘出负荷发展的“远、近”趋势,对灰区间值进行加权组合,大大提高了GM(1,1)模型的预测精度。使用该方法对某一地区未来几年的负荷预测得到了较为理想的结果,说明该方法对中长期负荷预测非常有效,弥补了GM(1,1)模型在该领域内使用的缺陷,具有一定的理论价值和实际应用价值。     

基于灰色关联度与 LSSVM 组合的月度负荷预测

由于月度负荷的二重趋势特性,其变化呈现出复杂的非线性组合特征,使预测精度一直不能达到令人满意的结果.针对月负荷的二重趋势特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)存在的数据输入维数大、训练时间长等缺点,提出一种基于灰色关联度与LSSVM 组合的月度负荷预测方法.该方法通过计算灰色关联度来选择训练样本,选取 LSSVM 进行样本训练;将与待预测月高度相似的历史月负荷作为 LSSVM 的训练样本输入,剔除了冗余数据,减少了输入维数,提高了预测精度.通过实例验证和结果对比,证明了该方法可显著提高月负荷预测的精度.