基于FCM与影响因子的母线负荷特性分析

以某地区的多条220 kV母线为研究对象,针对母线数量众多,负荷类型多样的特点,采用模糊C均值聚类的方法将母线进行初步分类。再选取每个类别的典型母线,分别从母线的负荷特性指标、负荷曲线特点、与气象因素以及日类型的关系等方面进行深入的研究和分析,总结出每个类型母线的重要影响因子和在不同日类型下负荷曲线的变化趋势,为下一步开展母线负荷预测工作提供服务,进而提高地区母线负荷预测的工作效率和预测精度。     

基于模糊负荷聚类的不良负荷数据辨识与修正

为辨识和修正不良负荷数据,在利用模拟退火遗传算法优化的模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法进行负荷曲线聚类的基础上,提出将待测曲线与相应特征曲线进行比较计算差量系数的方法.差量系数大于电力公司确定的阈值的负荷点即为不良负荷数据.通过算例验证表明,该方法克服了统计历史数据中不良数据的影响,提高了不良数据辨识的可操作性和实用性.同时提出了考虑不良数据测量点外所有其他测量点负荷信息的不良数据修正方法,与仅考虑不良数据测量点前后2个测量点负荷信息的修正方法相比,提高了不良数据修正的精确性和有效性.     

基于数据驱动的母线负荷特性分析

深入分析母线负荷的特性对于提高负荷预测精度,评估电网的安全性和稳定性,辨识需求响应潜力等具有重要的意义。有别于传统的负荷率、峰值出现时刻等指标,提出了一套基于数据驱动的母线负荷特性分析方法。在对母线负荷进行数据清洗、标幺化处理的基础上,利用基于马氏距离的聚类算法对每日母线负荷曲线进行聚类分析;在此基础上,从不同维度提出和采用了模式切换熵、相对波动率、日平均负荷、温度敏感度等4个指标作为凸显母线负荷差异性的评估标准;最后根据提取的特征,利用K最邻近算法对母线负荷进行分类。对广州130条母线负荷数据进行了算例仿真,结果表明所提出的指标能够较好地刻画母线负荷特性,并能取得较好的分类效果。     

母线负荷异常数据复杂不确定性检测与基于综合云的修正模型

母线负荷数据异常具有复杂不确定性,是进行母线负荷预测、确定电网运行方式和安全校核等必须解决的重要课题。用聚类分析法确定待测日负荷的相似集,基于母线负荷纵向分布规律和横向连续性,提出异常数据复杂不确定性检测方法;研究母线负荷数据的期望、熵和超熵等数学特征,提出基于综合云的异常数据修正模型。以所提方法对某电网110 k V母线负荷数据进行了分析和预测,结果证明了该方法的可行性、正确性和有效性。     

超短期负荷的聚类分析及其变化情况预测

电力系统的超短期负荷值及其变化情况对系统调度具有重要意义,提出了一种优化的聚类算法对超短期负荷在一天中的变化情况进行归类并预测。由于模糊C均值聚类对初始聚类中心敏感,不能准确收敛于全局最优解,加入蚁群聚类,从而自动获得最佳聚类数目,采用模糊神经网络对聚类结果（负荷值的变化情况）进行预测。通过对相似日（非负荷因素如经济、气象等相似）的历史数据仿真实验,验证算法的合理性、有效性,为日后负荷调度提供决策依据。     

基于灰色关联聚类的负荷特性分类

以变电站负荷构成比例为基本特征,以负荷特性之间的灰色关联度作为基本测度指标,把灰色理论应用于负荷特性分类;并定义负荷特性的均值化特征向量,构造灰色关联度矩阵,提出一种基于元件的变电站综合负荷特性的分类方法.对湖南省48个220 KV变电站的负荷特性分类结果表明,该算法简易、快速、有效,分类结果合理,具有广阔的应用前景.     

基于二次聚类的电力负荷异常数据辨识

历史负荷数据是电力系统进行负荷预测的基础,历史数据异常将会影响负荷预测的准确性和有效性,因此需要对负荷数据进行异常数据辨识。本文以某一节点负荷数据为研究对象,提出一种基于二次聚类算法的异常电力负荷数据辨识方法。运用数据挖掘中模糊聚类算法并结合有效指数准则对负荷曲线进行一次聚类;将一次聚类结果结合神经网络实现对负荷曲线的二次聚类,提取出日负荷特征曲线;根据负荷曲线的相似性和平滑性,辨识异常负荷数据。算例分析结果表明,此方法效果良好。     

考虑负荷特性的实用化负荷预测方法

从分析地区负荷特性入手,结合地区工业结构、气象特征等,利用SCADA系统和DAS系统采集信息,从数据源中提取出潜在的有用的信息。加强历史样本数据统计分析,对数据按负荷性质有效分类。结合预测方法库,进行模式匹配,选择相似日匹配等手段,建立负荷综合预测模型,并从管理、技术方面提出相应的提高预测的方法与措施,通过实践运行证明该方法的可行性。     

基于灰色关联分析和K均值聚类的短期负荷预测

在基于相似日的短期电力负荷预测技术中,相似日的选取影响着负荷预测精度,提出一种基于灰色关联分析(grey relation analysis, GRA)和K均值(K-means)聚类选取相似日的短期负荷预测模型。首先,采用灰色关联分析方法选取相似日粗集,再对相似日粗集的外部因素使用K均值聚类。然后,计算待预测日与聚类中心的欧氏距离,将距离最小一类作为最终相似日集合。最后,利用最终相似日集合训练长短期记忆(long-short term memory, LSTM)神经网络,进行负荷预测。与未采用相似日的LSTM模型和采用传统的灰色关联分析的LSTM模型相比,所提方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别降低了0.911%、0.637%。算例分析表明,采用GRA-K-means选取相似日可以有效提升短期电力负荷的预测精度。     

基于减法聚类的FCM算法在电力负荷分类中的应用

针对目前在电力负荷分类中应用较多的模糊C均值聚类算法(FCM)的不足之处,提出了一种基于减法聚类改进的算法(SUB-FCM)。该算法运用减法聚类来初始化聚类中心矩阵,解决了FCM算法随机初始化的问题,且提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优解。由实验算例分析发现,该算法还能加快收敛速度,且收敛效果也较好,能有效应用于电力负荷分类。     

母线负荷预测中样本数据预处理的新方法

选择SCADA量测数据作为原始数据源,针对目前母线负荷数据中3类典型的异常数据,提出了一种样本数据预处理方法。采用改进的数据横向比较法识别并修正数据丢失点和由突发事件等原因引起的异常突变点,随后采用db4小波阀值去噪法处理由信道噪声等原因引起的数据波动,使负荷曲线平滑化。该方法能够有效识别连续数据丢失点和异常突变点,在保持原有负荷曲线变化趋势的基础上剔除异常波动数据,实现平滑处理,为下一步直接进行母线负荷预测提供高质量的样本数据,在一定程度上提高最终的预测精度。     

基于负荷数据分析的用户侧用电感知与失电影响评估方法研究

提出一种基于调度侧配电网负荷数据分析进行负荷性质辨识与用户侧用电感知、失电影响评估的方法。利用调度自动化系统中的负荷数据,首先通过基于时间序列趋势的模糊C均值聚类方法求解馈线负荷曲线与典型负荷曲线的隶属度,判断馈线负荷性质;然后利用用户侧多维系统中历史数据,通过基于用电量积分的概率谱方法,分析线路负荷异常波动对应的用户侧实际用电感知及故障影响。实际案例分析表明:该方法能够根据调度侧负荷数据分析,正确辨识配电线路的负荷性质,精准评估用户侧失电影响,建立配网运行数据与客户用电感知之间的实时映射,辅助配网调控人员根据用户需求开展方式调整与故障处置。     

基于解耦机制的短期母线负荷预测方法

准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出了一种基于解耦机制的预测方法。首先研究划分样本集最优簇结构的AFS（AP,FCM,Silhouette）聚类算法。利用AP聚类（affinity propagation clustering）计算样本集聚类数的搜索区间;从大到小排列各样本点的密度指标,得到初始化矩阵;通过Sil—houette指标进行有效性检验,获取最优聚类结果。将预测过程分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分,并制定适应其各自特点的预测策略。采用改进的灰色关联分析计算各日特征相关因素关联负荷水平的权值,并将该权值赋予相似选择的目标函数,由最小二乘支持向量机训练相似集进而做出预测;划分标幺曲线样本集的最优簇结构,利用逐步判别分析建立的Bayes判别函数将目标日归类,并根据相似度加权平均该类历史标幺曲线。实例分析验证了该预测机制及模型的优越性。     

基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测

传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。     

统计综合法负荷建模中的行业用户精选

统计综合法负荷建模必须以典型用户用电设备构成情况的调查统计为基础。结合电网实际建模经验,提出了一套系统的调查方法。在此基础上,应用等价关系聚类和模糊C均值聚类两种模糊聚类法对得到的调查数据进行分析和处理,精选出行业典型用户,从而为研究各行业的综合负荷特性提供了新的有效手段。给出了纺织行业用户精选实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑负荷时空特性的配电系统运行效率评价方法

针对当前运行效率评价过程对电压质量考虑不足的问题,提出了考虑负荷时空特性的配电系统运行效率评价方法。首先,在明晰配电系统运行效率定义的基础上,从设备利用角度出发构建了配电系统运行效率评价指标体系;其次,挖掘了供电质量、网络结构以及负荷时空特性等因素对配电设备合理负载率的影响机理;最后,在各影响因素分析的基础上提出了配电设备合理负载率计算方法。研究成果对配电系统运行现状进行评价,并为未来配电系统投资规划的重点方向提供参考依据。     

分散性负荷构成特性数据集总系统

完整的电力系统负荷构成特性数据是实现电力系统综合负荷之统计综合建模的基本前提。传统的负荷特性调查统计方法,时间和人力投入大且难以保证数据的完整性、准确性和时效性。以Intranet/Internet为应用环境,运用动态网页JSP(Java Server Page)技术和可视化VC 编译环境并结合使用Office组件数据库Access,设计了一个集数据统计、数据动态交互和数据管理功能于一体的分散性负荷构成特性数据集总系统。该系统技术先进,设计和实现简便,适应性强,实用性好,为大型区域电网综合负荷建模建立了良好的技术支持平台。