基于长短期记忆网络的新能源电网电量分时计度方法

针对新能源接入电量不稳定,电量分时计度的负荷曲线优化效果较差的问题,设计一种基于长短期记忆网络的新能源电网电量分时计度方法。设计新能源电网的短期电力负荷预测模型,实施短期电力负荷预测。结合接入新能源的特征与用户需求,利用模糊隶属度函数计算新能源接入下负荷曲线上的谷时段隶属度、峰时段隶属度,通过聚类分析的方式归类峰谷时段。基于长短期记忆网络探索新能源电网电量分时计度中的目标函数、约束条件,构建新能源电网电量分时计度模型,实现新能源电网的电量分时计度。在某地区新能源电网测试设计方法的性能,测试结果表明,该方法在较大需求价格弹性、较小单时段响应系数下能够实现更好的负荷曲线优化效果。     

基于ARIMA模型的区域用电量预测方法

传统区域用电量预测方法存在预测能力差的问题，为此，提出基于ARIMA模型的区域用电量预测方法。获取区域的历年用电量数据进行预处理，获取统一的用电量数据；再利用ARIMA模型对用电量时间序列进行平稳性检测，利用最小二乘估计方法估值用电量参数；最后结合线性神经网络构建区域用电量预测模型，将统一的用电量数据放入模型中进行计算，以此完成区域用电量的预测。实验结果表明，所提方法可以有效检测出电量负荷及电量同比增速，预测能力强、预测精度高。     

基于循环神经网络的异常用电数据检测方法

针对用电数据检测时受电量敏感度的影响，导致异常数据检测时电能消耗过量的问题，提出了基于循环神经网络的异常用电数据检测方法。在循环神经网络体系中，根据窃电系数指标求解结果，计算电量压差的实际数值，实现对异常用电数据特征的提取。构建异常数据样本集合，通过填充缺失数据的处理方式，推断检测评价指标所属区间范围，完成基于循环神经网络的异常用电数据检测方法的设计。对比实验结果：循环神经网络作用下，由异常用电数据造成的电能消耗量最高为3.2×10⁸kW·h，不会引发明显的电能过量消耗问题，符合维护电网运行稳定性的实际应用需求。     

基于数据驱动的不规则用电检测误差校正系统设计

为准确获取电网用户的用电消耗数据,实现对电网环境的实时监测,设计基于数据驱动的不规则用电检测误差校正系统.借助用电检测电路,调度步进式校正电机与EMI滤波器间的即时连接关系,实现系统的硬件执行环境搭建.在此基础上,过滤已生成的电网用户电量消耗数据,通过求取不规则电负荷特征的方式,设置必要的误差校正维度条件,实现系统的软...     

谈电网节能模式下的节假日负荷预测

通过研究系统节假日负荷特性,提高负荷预测准确性,指导电网加强对运行模式调整,指导需求例管理,从而实现电网节能、经济、高效运营管理,构建节能、环保绿色电网的发展目标。     

基于随机森林的智能电网多源数据异常检测

智能电网多源数据具有海量化与复杂化特征,导致智能电网多源数据异常检测的难度增加,为此设计基于随机森林的智能电网多源数据异常检测算法。构建随机森林应用模型,根据评估指标选取结果,计算暂态稳定裕度指标的具体数值,实现对智能电网多源数据的暂态稳定性评估。设置Hadoop检测框架,通过求解多源数据负荷特征判断异常值检测系数所属取值范围,完成算法的设计。实验结果表明,异常多源信息的最大传输速率只能达到2.36 MB/ms,而常规数据传输速率却不会受到明显影响,说明设计方法能够有效提升智能电网主机对异常数据的检测能力。     

基于MESCM算法的电网用电行为智能识别

针对电网负荷纵向特性分析精度较差,导致用电行为识别结果不精准的问题,提出了一种基于MESCM算法的电网用电行为智能识别方法。M-P律是MESCM样本协方差矩阵的特征值,基于动态特征值分析电网在不同信噪比情况下用电负荷的随机特性。使用MESCM算法,计算归一化处理的日用电量和电网一天用电量序列,提取电网静态与动态用电特征。设置滑动窗口,计算滑动窗口到数据点空间中心的距离,以此为依据构建智能识别函数,由此完成用电行为类别判定。实验结果表明,该方法与标准电网负荷数据存在5 kW的最大误差,且用电行为识别结果与实际类别一致,具有较强的抗干扰能力。     

基于大数据分析的智能用电非侵入式负荷分解模型

为准确从电网电流数据中分解出单独的负荷叠加信号,基于大数据分析构建一种新的智能用电非侵入式负荷分解模型。应用大数据分析技术建立时间序列数据集,确定时间区域断点均值,并在大数据内部提取非侵入式负荷信号,通过迭代计算提取智能用电设备运行状态。根据线性解码计算结果构建负荷分解数学模型,分析负荷电流信号独立性,检测电流信号和负荷电流信号的近似系数,实现分解操作。实验结果表明,所构建模型分解后的电流与负荷的电流信号之间的相关系数达到0.999 9,加快了收敛速度,保证分解效果。     

电量模型标准化和数据智能检测分析技术研究

随着国家智能电网策略的实行,对应智能终端电能计量配套系统也逐步向多功能智能化发展,为此对电量预测模型和电量数据智能检测方面进行分析。建立电量原灰色预测模型,利用支持向量机拟合电量参数,并确定各项权重形成电量标准化模型。电量数据信号检测运用瞬时谐波参数估计法,将数字信号通过卷积运算获取相应带通滤波器的输出信号,在零频处对信号处理后得到对应的谐波分量瞬时参数,实验表明该方法可以提高电网运行效率。     

基于分层马尔可夫模型的冗余配置保护系统

为了实现对电量配置环境的合理保护,设计基于分层马尔可夫模型的冗余配置保护系统。利用完全双重化配置电路,提供交流电子滤波器与CAN总线稳流器所需的匹配电流,完成冗余配置保护系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,建立分层马尔可夫决策链,分别从动、静态保护条件两个角度着手,计算冗余电量配置的准则函数结果,实现冗余配置保护系统的软件执行环境搭建,再结合各级硬件设备结构,完成系统设计。实现结果表明,与MEMS惯性处理手段相比,在分层马尔可夫模型作用下,实际电流谐波曲线能够更好地贴合理想波动曲线,可在保护高压电网配置环境的同时,避免冗余电量对应用电网造成击穿影响。     

大数据背景下智能电网动态电力监控研究

本文针对我国电力使用过度集中造成的电力不稳定,供电压力骤增以及电力闲置造成电力浪费等主要问题,通过研究在大数据这一背景下如何有效实行智能电网动态电力监控,如何运用同步相量测量单元、高级计量架构等关键技术方法优化配用电网系统并提升电力供应的质量和可靠性,通过利用实时反馈的用电量及价格,控制消费者的用电量,将用电量控制在一个稳定的范围内,有效提高电网终端用电效率,平滑电网负荷曲线,降低电网负荷压力及电能损耗.     

基于时序模型的负荷不良数据研究

电力负荷数据可以看成是既具有规律性又具有随机性的时间序列,文章提出一种基于时序模型的负荷数据研究方法,可以对曲线中的偶发不良数据进行辨识。首先对负荷曲线进行平稳化处理,其次对时序模型进行识别和参数估计,在确定时序模型后,结合电网负荷的实际数据,检验负荷曲线中偶发坏数据,仿真结果验证了方法的有效性。     

配电网规划中负荷预测实际问题及措施

随着智能电网和大数据技术的不断发展,传统的配电网负荷预测分析模式已无法满足需求.针对负荷预测基础数据准确性、电力用户侧数据有效性等方面的实际问题,结合云计算技术设计出基于大数据系统的负荷预测技术模型,用随机森林分析方法设计负荷预测实验,确保规划实施后配电网的安全、节能与可靠运行,从而最大限度地解决农村地区电网规划负荷预测难题.     

云计算负荷分布控制平台的设计与实现

电网环境复杂,需要对其进行分布控制。而分布式平台的功能往往较为分散,以往设计出的负荷分布控制平台控制能力较弱,电网无法对其产生高效响应。因此,设计能够合理兼顾电网响应能力和控制能力的负荷分布控制平台。该平台利用Hadoop云计算实现平台对电网负荷的有效控制。当电网设备对平台发起控制请求,Hadoop云计算将调用负荷采集模块和负荷控制模块,对电网负荷进行控制。负荷采集模块从用户或电网设备中采集负荷数据,并对所采集到的负荷数据进行处理,得到问题负荷数据。负荷控制模块通过对问题负荷数据进行分析,为用户和电网设备提供最终控制指令。平台为用户提供低级应用软件和高级控制软件,并给出负荷问题设备控制流程图。实验结果表明,所设计平台对负荷具有较强的控制能力,且电网对平台的响应效果较好。     

农网配电变压器的经济运行

通过理论计算和实际分析从五个方面论述了配电变压器的经济运行是降损增效的一项车量措施。通过调整变压器的负荷、容量、分接开关、补偿电容器和更换节能变压器五个方面来降低电能的损耗，提高电网的运行效率。     

基于电网智能化的中低压线损管理研究

节约能源、低碳生产是我国国民经济发展和社会长期发展的战略性任务,符合可持续发展的客观需求。作为供电企业,在输电、变电和配电能量的损耗是供电的主要成本之一。随着农村和边远地区电网建设的逐渐发展,导致中低压电网线损电量越来越大。有效降低中低压电网电量损失成为了供电企业节能减排的突破难点。笔者针对这个问题进行了长期研究,主张由构建科学的管理体系,采用创新的技术方法在中低压智能电网中的应用、集中自动化抄表模块之间的有机结合方向入手,控制智能电网中低压线路的线损,为我国中低压电网线损管理提供学术贡献。     

光伏并网发电问题研究

介绍了光伏并网发电的类型,分析了光伏并网发电对电网的影响,针对光伏并网发电的收益问题,提出了电网负荷预测模型。根据所提出的预测模型可以对光伏并网发电出力提供指导,以提高电网发电的效益。最后,以辽宁地区数据为例,绘制出了电网负荷与温度之间变化关系的拟合曲线。     

光伏并网发电问题研究

介绍了光伏并网发电的类型,分析了光伏并网发电对电网的影响,针对光伏并网发电的收益问题,提出了电网负荷预测模型。根据所提出的预测模型可以对光伏并网发电出力提供指导,以提高电网发电的效益。最后,以辽宁地区数据为例,绘制出了电网负荷与温度之间变化关系的拟合曲线。     

面向业务域的数字化电网中台数据共享方法

为了解决数字化电网中台共享数据上传速度慢、共享安全性低的问题，提出面向业务域的数字化电网中台数据共享方法。通过划分数字化电网中台业务类型，确定需要挖掘的数字化电网业务域涉及的中台信息数据并进行自动挖掘；依据聚类原理，整合数字化电网中台信息数据；设置共享数据传输协议，上传密文与密钥，实现数字化电网中台数据共享。实验结果表明，设计方法的共享数据传输速率较快，丢失数据量较小，能够有效提高共享数据安全性和运行效率。     

基于协同节能理念的电网能效管理系统研究

针对当前电力能效管理方面遇到的问题,该文提出了电力公司与用户侧之间协同节能的理念,基于该理念设计出电网能效管理系统,并对海量数据挖掘与分析、能效管理模型、负荷分类和负荷短期预测、信息互动与共享等关键技术进行了研究。该系统为提升电力公司对用户侧用电行为与能效过程的分析能力、管理能力与控制能力打下坚实的基础,促进电网与用户侧协同节能,实现电网能效的最大化。