基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真

通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练。预测一日24小时负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率可以有效地控制在2％以内。BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,是研究电力系统经济调度的一种新的非线性建模仿真模型。     

基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真

通过BP神经网络与Matlab相结合,建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型,并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练.预测日24 h负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明,所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性,误差率控制在2％以内.BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性,为研究电力系统经济调度提供了一种新的非线性仿真建模模型.     

证据理论融合量子神经网络的短期负荷预测

提出一种用于电力系统短期负荷预测的量子神经网络方法。量子神经网络模型作为单一预测模型对负荷进行预测。利用神经网络,非线性回归模型对预测的历史误差和预测时点的外界影响因素进行分析建模,建立每个模型的可信度评价模型。采用证据理论对每个模型的可信度进行分析评价和合成,确立最终的模型组合预测权值。通过该权值对相应的预测结果进行加权求和得到最终的预测结果。实例表明,该方法能提高预测的精度,是有效可行的。     

非线性负荷电能表

非线性负荷电能表电气化铁道等非线性电力用户向电力系统注入大量谐波，不仅影响电能质量及系统安全，而且给电能计量造成误差。研制出的该非线性负荷电能表只计量被测电流、电压的基波分量形成的功率电能。对谐波分量形成的功率不予计量，实现了非线性负荷电能的科学计量...     

基于Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型

为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。     

基于RTDS的谐波对电能计量影响仿真研究

论文对电力系统中的非线性负荷吸收的有功功率进行了理论推导,建立了基于炼钢炉等典型非线性负荷的仿真模型,并在电力系统实时数字仿真系统(RTDS)平台上仿真实验研究了非线性负荷对电能计量装置的影响。实验结果表明,非线性负荷向电力系统注入谐波功率,并对电能计量装置产生负误差影响。     

证据理论融合量子神经网络的短期负荷预测

提出一种用于电力系统短期负荷预测的量子神经网络方法.量子神经网络模型作为单一预测模型对负荷进行预测.利用神经网络,非线性回归模型对预测的历史误差和预测时点的外界影响因素进行分析建模,建立每个模型的可信度评价模型.采用证据理论对每个模型的可信度进行分析评价和合成,确立最终的模型组合预测权值.通过该权值对相应的预测结果进行加权求和得到最终的预测结果.实例表明,该方法能提高预测的精度,是有效可行的.     

基于 GA-BP神经网络的稳态电能质量预测

针对稳态电能质量指标数据的时序性和非线性,提出一种基于遗传算法(GA)和BP神经网络的电能质量预测方法,将电能质量历史数据和负荷数据、气象数据作为网络输入,使用GA优化BP神经网络的初始权值、阈值,通过该网络完成数据集的训练与预测.最后使用某线路电能质量检测点获得的真实数据验证了模型的准确性、可行性.     

高渗透率分布式光伏接入的新型电力系统净功率预测

在双碳背景下,分布式光伏发电的大规模增加以及并网接入,对新型电力系统带来了巨大的挑战。高渗透率分布式光伏出力与电力负荷因受天气因素的影响,具有较强的不确定性和波动性,这在一定程度上增加了配电网净功率的预测难度。为了提高配电网净功率的预测精度,文章提出了Attention-双向GRU神经网络配电网净功率预测方法。文章首先对光伏出力特性、用户侧负荷特性、以及配电网净功率影响因素进行分析,充分掌握净功率受分布式光伏出力和用户侧负荷变化规律的影响。然后将Attention机制融入到双向GRU神经网络中建立了配电网净功率预测模型。其中,Attention机制赋予输入特征不同的关注度,双向GRU神经网络能够学习到净功率的时序特征,二者的完美结合,大大提升了净功率预测模型的表示能力和泛化能力。实验结果表明,文章提出的方法大大提高了配电网净功率预测精度,且性能优于对比模型。     

基于深度多步时空神经网络的电动汽车负荷时空动态负荷预测

电动汽车充电负荷具有很强的时空随机性,从而加大电网控制的难度以及影响电能质量,提前准确的预测充电负荷是解决此类问题有效方法之一。因此,首先按时间顺序建立充电桩时空动态负荷矩阵,并在时空神经网络的基础上提出一种时空动态负荷预测模型——多步深度时空神经网络。该模型能够根据过去充电负荷规律多步预测未来负荷,模型将ConvLSTM层和3D-ConvNet层然后连接到融合层作为一个单元,通过多个单元的堆叠增强网络学习能力,3D-ConvNet作为模型的网络的输出层。ConvLSTM层可以很好的学习长时规律,3D-ConvNet层可以学习到短时规律,3D-ConvNet作为输出层可以让网络具有多步输出的能力,以消除单步滚动预测带来的更大误差。并与STN模型进行对比,结果证明了所提预测模型的有效性。     

配电网公用网和专用网协调规划方法及其应用

介绍了一种配电网公用网和专用网协调规划方法。分析了目前配电网公用网和专用网情况,总结存在的主要问题,研究了配变负荷需用系数,确定不同负荷类型的配电网用户的负荷发展趋势,并给出了配电网专用网改造方法及新建原则,以便协调规划配电网公用网和专用网。实际应用表明应用此方法开展配电网公用网和专用网协调规划,能够有效回收配电网专用网资源,提高电网设备利用率,增加电网企业效益。     

配电网规划接线方案研究

主要了解目前配电网接线的主要形式,研究了影响配电网接线方式的因素,初步拟定了网络接线方案以及确定了最优网络接线方案.     

虚拟专用网技术在电力信息网络中的应用

分析了信息网络对电力企业管理的重要性以及利用虚拟专用网络（virtual private network．VPN）技术构建信息网络的必要性。针对VPN技术原理,提出了如何利用VPN技术构建信息网络的方法,并结合实例论述VPN产品选型、组网拓扑结构配置的方法。VPN技术使电力行业各机构的内部信息可以跨越公共网络进行传输,利用公共信息网络建立VPN的组网方式可为电力企业提供一种低成本的网络基础设施,实现了电力企业低成本、快速扩展信息网络的要求。     

关于骨干通信网网络优化的探讨

随着通信网的不断发展,地区电力通信网的各层通信传输网络相继建设完成,新业务和新的通信站不断接入。原有的组网方式存在网络拓扑结构瓶颈,业务配置复杂,业务板卡数量有限,无法满足新增业务的需求,对"三集五大"建设难以构成有效支撑。利用现有光缆资源,对骨干通信网网络拓扑结构进行优化,在核心节点升级扩容设备,对全网传输时隙进行统一规划。通过骨干通信网网络优化,提高了传输时隙利用的有效性和有序性,规范了网管业务数据开通流程,为"三集五大"建设提供有力的通信网络保证。     

考虑网络抗毁性的配电网网架多目标规划

复杂网络理论中的网络结构抗毁性从自身连接性角度描述了网络抵御破坏的能力。文中将其引入配电网网架规划中,建立了以投资、维护、运行费用之和最小,以及网络抗毁度最大为目标的配电网网架多目标规划模型,并采用向量序优化方法优化该多目标模型。向量序优化理论包括排序比较和目标软化等核心思想,能确保以很高的概率求得足够好的解,计算量大大减少,可以满足配电网规划寻求最优或次优方案的工程需要。算例优化结果表明,采用向量序优化求解配电网网架规划可以找到较优的规划方案,且与现代启发式算法相比,计算时间更少,搜索效率更高。     

Network Equations

A set of network equations are developed which are more general than the loop or node equations and which include the loop and node equations as special cases.     

电厂辅控网和视频监控网两网合一的探讨

全厂辅控网和CCTV视频监视系统在电厂广泛应用，各自采用独立的网络传输数据和视频信号，不但增加了设备的投资和网络建设费用，而且不利于全厂辅助车间监控网络的结构优化，因此提出将全厂辅控网和CCTV视频监控网两网合一，本文分析了两网合一的关键问题和解决办法，通过论述认为两网合一是可行和可靠的。     

全国电网互联对福建电网的影响

从动态稳定、静态稳定问题和福建电网稳定水平三个方面,分析了全国联网后对福建电网的影响。     

配电网电缆管网规划方法及其应用

给出了一种配电网电缆管网规划方法,介绍了其研究思路,分析配电网电缆管网现状,根据负荷增长情况,确定了配电网的目标网架,进而根据规划区常用的电缆敷设方式和配电网目标网架,测算电缆管网的需求量。经过对某地区实际应用,结果表明该法能够形成坚强的配电网目标网架,科学合理规划、应用、维护电缆管网。