疫情影响下提升电力负荷组合预测算法的准确性研究

在新冠肺炎疫情影响下,电力系统的最大负荷下降、居民用电负荷增加、工商业负荷下降。传统的负荷预测算法尚不能很好适应当下电力负荷的波动性,也不能对电网调度进行有效指导。提出了一种基于双向长短期记忆（Bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM）神经网络、粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）和反向传播（back propagation, BP）神经网络算法的组合型预测模型。充分利用PSO-BP算法精确度高以及Bi-LSTM算法在处理时序序列数据的优势,并根据不同算法的预测结果,动态调整算法间的权值,使其准确性和动态性能都得到明显的改善。为了进一步考虑新冠肺炎疫情对整体社会经济发展产生较大的影响,同时考虑电力负荷需求所面临的负面影响,通过对历史数据的分析,在最终的预测结果加入惩罚项,使得预测结果能够更加准确地反应新形势下的负荷情况,为电力负荷的准确预测提供了一个新思路。     

基于机器学习与疫情关联特征的短期负荷预测

准确的电力负荷预测是电力系统正常运转的重要保障。针对新冠疫情期间负荷需求波动大、历史参考负荷难以建模等问题,提出了一种基于机器学习与静默指数、滚动焦虑指数的短期负荷预测方法。首先,利用谷歌流动性数据和疫情数据构建出静默指数、滚动焦虑指数来量化经济、疫情的发展对电力负荷造成的影响。然后,采用最大信息系数分析疫情期间电力负荷的强相关因素并引入疫情负荷关联特征。最后,将气象数据、历史负荷以及构建的疫情关联特征合并作为预测模型的输入变量,通过多种机器学习模型进行预测算例分析。结果表明,引入疫情关联特征的负荷预测模型能够有效地提高疫情期间负荷预测的准确性。     

新冠肺炎疫情对电网运行的影响分析

针对新冠肺炎疫情前后2个月某省级电网运行数据,分析疫情对电力供需及调度运行的影响,并结合历年GDP与负荷变化趋势,基于长短期记忆网络建立负荷预测模型,预测2020年各季度高峰负荷,为某省级电网运行方式制定提供参考依据。     

主分量启发式约简算法的短期负荷预测

针对众多不确定要素影响电力负荷预测准确度的问题,对粗糙集理论进行研究的基础上,提出了基于属性主分量的启发式约简算法,对天气及负荷历史数据进行处理,并建立了与广义回归神经网络结合的短期负荷预测模型。通过属性约简算法提取对未知负荷变化影响大的关键要素,得到的要素属性作为该模型的学习样本。算例结果表明,新算法与根据经验选取输入参数的传统广义回归神经网络相比,预测准确度有了明显的提高,计算量减少,更适用于短期电力负荷预测。     

新冠肺炎疫情对2020年电力消费影响及趋势研究

电力消费是电网公司制定中长期电力规划、当年综合计划的重要边界条件,精准衡量2020年新冠肺炎疫情影响意义重大。构建疫情对电力消费的影响测算和预测模型,设计基准、风险情景,从总量、产业、行业、区域、省份等维度测算疫情及政策因素对电力消费影响程度,预测2020年电力消费增长趋势。结果表明：预计疫情及政策因素拉低2020年国家电网经营区用电量增速2.6~3.3个百分点。新冠肺炎疫情对电力消费产生了明显冲击,后期应紧密跟踪疫情影响、滚动调整预测结果。     

新冠肺炎疫情对2020年电力消费影响及趋势研究

电力消费是电网公司制定中长期电力规划、当年综合计划的重要边界条件,精准衡量2020年新冠肺炎疫情影响意义重大。构建疫情对电力消费的影响测算和预测模型,设计基准、风险情景,从总量、产业、行业、区域、省份等维度测算疫情及政策因素对电力消费影响程度,预测2020年电力消费增长趋势。结果表明：预计疫情及政策因素拉低2020年国家电网经营区用电量增速2.6~3.3个百分点。新冠肺炎疫情对电力消费产生了明显冲击,后期应紧密跟踪疫情影响、滚动调整预测结果。     

咸阳市电力系统短期负荷预测分析与研究

主要研究考虑各种因素影响的咸阳市电力系统短期负荷预测模型与算法。传统预测算法只是基于找寻历史负荷数据规律,没有考虑外部因素对负荷值的影响,从而降低了预测精度。针对这些不足,首先分析了影响咸阳市电力负荷值的几个主要因素,然后提出了考虑这些因素影响的改进型神经网络BP算法预测模型,利用该模型对咸阳市电力负荷值进行预测。预测结果表明：该模型完全适用于咸阳市电力负荷预测,考虑因素影响的预测算法效果优于传统方法。     

考虑新电改及绿证交易的中长期负荷预测方法

为了应对新电改及绿证交易对电力负荷产生的影响,保证负荷预测的准确性以及电力系统规划的有效性,首先考虑了新电改下负荷聚合商对用电特性的影响,提出分段的负荷用电函数,其次考虑了电力市场中电价与负荷的相互影响,采用负荷-市场迭代结构、新能源占比变化以及SVR数据预测手段,构建了电力市场负荷预测模型。仿真结果表明,在新电改、绿证和实时交易等电力市场手段的促进下,用电负荷和国民经济将有迅速增长。     

基于改进Apriori关联分析及MFOLSTM算法的短期负荷预测

电力负荷预测结果的准确性对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对多气象因素影响下的短期负荷预测任务,提出改进Apriori关联度分析及飞蛾火焰优化的长短时记忆神经网络算法的电力负荷短期预测新方法。首先,提出改进Apriori算法分析气象因素与负荷之间的关联程度。依据分析结果除去非必要气象影响因素,并在此基础上引入人体舒适度评价指标。其次,将降维后气象数据结合地区负荷数据作为模型输入。最后,基于长短时记忆神经网络进行短期负荷预测建模,并结合飞蛾火焰优化算法的全局寻优能力来优化模型。通过对某地区负荷数据协同气象数据进行对比预测试验,测试结果表明该负荷预测模型能有效提升地区电网短期负荷预测性能。     

经济新常态下基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型

经济新常态背景下,电力系统中长期负荷预测面临着很多新问题,例如:GDP、人口等电力负荷影响因素呈"S"型曲线增长、电力负荷影响因素与电力负荷之间的不确定性增加、历史样本数量少等。为此,提出一种基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型。首先,从经济新常态特征中提取影响电力负荷的主要因素,并分析各影响因素的发展趋势;然后,利用Verhulst模型对"S"型曲线增长的电力负荷影响因素进行预测,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)替代线性回归预测模型,实现小样本、高不确定性条件下中长期负荷高精度预测。最后,通过天津市2015年和2016年的负荷预测算例,验证了所提模型的精度和可靠性,可为经济新常态背景下中长期负荷预测提供借鉴。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

基于熵权的TOPSIS核一级锻件质量评价方法的探究

全面、客观地对核一级锻件质量状况给予综合性评判,建立一套适用于锻件质量评价的方法体系很有必要。根据影响核一级锻件质量的制造工艺和成品质量检验,分析了影响锻件质量的主要工艺参数,建立了锻件质量评价的指标体系。在此基础上,探究了基于熵权的逼近理想解排序（TOPSIS）法的特点,建立了相应的评价模型,并将该模型应用于核电站反应堆堆芯筒体锻件的质量评价,获得了堆芯筒体质量状况的优劣排序。研究结果表明：TOPSIS法可有效、科学、客观地评价核一级锻件质量状况,且便于操作、易于推广使用。