基于加速遗传算法和Shepard插值理论的大电力客户信用评估模型

分析、评估及掌握电力客户用电行为,是电力企业营销活动的重点和难点。供电企业着力研究与探索客户信用度等级评定的科学方法有助于企业规避经营风险。在认真分析电力市场环境、客户纳费态度及能力等因素的基础上,构建了电力客户信用等级评价指标体系,首次提出将基于遗传算法的Shepard插值理论用于电力客户信用的评估,并构建了电力客户信用评估的Shepard模型(SP模型)。实例计算结果表明:SP用于电力客户信用评估,使评估结果更为客观、合理,有其独特的优越性,具有推广应用价值。     

遗传投影寻踪插值模型在电能质量综合评估中的应用

对电能质量进行综合量化评估是衡量电能质量优劣和制定电价的主要依据之一。文章提出将基于遗传算法的投影寻踪理论应用于电能质量评估,利用投影寻踪理论将多指标问题转化为单一投影指标问题,采用全局收敛的格雷码加速遗传算法优化投影方向,根据最佳投影值及其对应等级的关系构建了用于电能质量综合评估的遗传投影寻踪插值模型。实例计算结果表明运用该模型得到的电能质量综合评估结果更客观、合理,证明了该模型的正确性和优越性。     

2种电能质量综合评估方法的分析比较

为提高电能质量综合量化评估的全面性和准确性,首先将暂态电能质量指标量化并将其考虑到综合评估指标中,然后将基于相似理论的智能评估方法引入电能质量综合评估,提出了2种新的评估方法,即基于粒子群优化（PSO）算法的Shepard相似插值（PSO-SSI）算法以及基于PSO算法的理想区间法（PSO-IIM）。实践证明,2种方法均能精确识别出一个电能质量等级之间的差别。同时,PSO-SSI算法较为直观、简便,但对样本具有依赖性;而PSO-IIM降低了对样本的依赖性,但评估过程稍显复杂。     

用模糊神经网络模型评估电能质量

为了综合量化评估各种电能质量,实现按质论价、优质优价的购电原则,建立公平的电力市场,提出了结合人工神经网络和模糊识别理论,构造出模糊神经识别网络;根据电能质量评估的实质,构建了电能质量综合评估的模糊神经网络模型。研究表明,模型提高了识别系统的柔性处理能力,具有很强的自组织、自学习和自适应能力,可以使输出结果唯一、客观;模型不仅可确定电能质量的等级,还能评估某一等级的电能质量,从而识别同一等级电能质量的差异,分类能力和排序能力较强;模型引入隶属度概念,使评估结果更加具体。实例计算结果表明,模糊神经网络模型用于电能质量综合评估,其评估结果更为客观、合理。     

基于加权主成分分析的电能质量综合评估模型分析

针对电能质量综合评估的特点,提出采用基于加权主成分分析的电能质量综合评估模型处理监测数据的方案.从原始数据标准化、计算相关系数矩阵、确立主成分并加以权值、综合评价模型等方面分析电能质量综合评估模型的评价方法,并通过算例验证了该模型的有效性,结果表明利用该模型可以得出各观测点电能质量等级及电能质量好坏的排序,提高计算效率.     

基于云物元分析理论的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估的特点,将层次分析法、熵权法和均方差法相结合得到电能质量综合评估中各项指标的权重值。充分考虑电能质量分类等级边界值的随机性和模糊性,综合云模型的不确定推理特性与物元分析理论兼具定性定量分析的优点,提出了基于云物元分析理论的电能质量综合评估模型。通过建立电能质量综合评估的标准云物元模型,计算待评物元与标准云物元模型之间的关联度,在此基础上定义了置信度系数,使得所提方法具有同时给出电能质量综合评估结果和评估结果置信度信息的优点。实际算例分析验证了该模型的优越性和有效性。     

基于监测值和IAHP的电能质量综合评估方法

针对电能质量综合评估的特点,在传统层次分析法基础上,提出基于监测值和IAHP的电能质量综合评估模型。通过电能质量监测值得到初始判断矩阵推荐值,再由IAHP得到各指标权重,能够保证通过一致性检验,进而得到电能质量综合评估结果。该方法既可以得出各个监测点电能质量等级,又可以得出各个监测点电能质量好坏排序。同时该模型以监测数据为基础得到指标权重能够保证电能质量综合评估结果的客观性。实际算例分析验证了该模型的有效性。     

基于随机森林的电能质量综合评估

电能质量的准确合理评估对建立公平的电力市场有着重要意义。针对目前电能质量评估中受人为因素影响较大的问题,借助随机森林处理分类问题的高度准确性,建立了基于随机森林的电能质量综合评估模型。以电能质量的6项评估指标为特征值将电能质量划分为5个等级,并以此生成随机森林的样本集,利用样本集生成多个电能质量综合评估树形分类器,通过投票的方式对电能质量所属等级进行划分。通过两例电网电能质量数据的分析计算,验证了评估模型的有效性。该模型避免了评估过程中的人为干扰,具有很强的泛化和抗噪能力,在电网电能质量综合评估中具有很好的应用前景。     

基于聚类思想的电能质量综合评估

针对目前电能质量综合评估方法中人为因素影响较大和评估模型较为复杂的问题,提出了基于聚类思想的电能质量综合评估方法。采用模糊聚类分析法进行电能质量的综合评估,以电能质量的各项评估指标作为特征值,将具有已知电能质量等级的数据源加入样本数据集进行动态聚类,根据“物以类聚”的原则,通过选取最佳阈值,得到包含各个电能质量等级的聚类结果,实现对样本数据的综合评估。通过对两组实例数据的计算,验证了方法的有效性。该评估过程无人为因素干扰,且模型简单、扩展性好,适应区域电网电能质量的统一评估,具有很好的应用前景。     

基于可拓云理论的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估中存在不确定性因素的特点,全面考虑电能质量分类等级边界信息的随机性和模糊性,利用云模型的不确定推理特性和可拓学中的物元理论兼具定性、定量分析的优点,提出了基于可拓云理论的电能质量综合评估数学模型。集成层次分析法、熵权法和均方差法确定电能质量各项指标的综合权重值。建立电能质量综合评估标准云物元模型,计算待评物元与标准云物元模型之间的云关联度,引入信息熵理论确定电能质量等级。在此基础上定义了可信度因子,使得所提出的方法在给出电能质量综合评估结果的同时能够提供评估结果的可信度信息。实际算例分析验证了所提出方法的优越性和有效性。     

基于Shepard相似插值的电网非线性评价指标研究

为了准确获取全网运行备用容量以及线路、主变压器的负载情况,为调度运行管理提供可靠数据基础,提出一种基于非线性指数函数的电网评价指标体系,分别给出了全省备用容量监视指标、各分区备用容量监视指标以及线路、主变压器重载和越限指标计算方法,并利用Shepard相似插值算法对各分散指标数据进行融合,给出了电网运行的综合评价指标。相比于传统的线性评价方法,非线性评价体系更符合电网时变性和强非线性的本质特征。最后,利用江苏电网实际运行算例验证了所提出的评价指标体系的正确性和有效性,综合评价指标能客观反映电网总体运行情况,为调度运行管理提供了可靠评价依据。     

基于可拓云模型与模糊贴近度的电能质量评估研究

针对电能质量评估中存在主观性和不确定性,提出一种基于可拓云模型与模糊贴近度的电能质量评估方法。首先,计及电能质量等级分类处的模糊性和随机性,以可拓云理论为基础构建电能质量评估框架;其次,运用云熵优化兼顾2种不同云熵计算方法的特点确定新的云熵值,得到改进可拓云模型来计算每个指标对应质量等级关联度;最后,借鉴TOPSIS法确定电能质量指标正负理想等级,通过比较每个非对称贴近度向量与正负理想等级的贴近情况判定最终电能质量评估结果。某变电站10 kV母线实测数据验证了该方法的准确性和有效性。     

理想区间法在电能质量综合评估中的应用

对电能质量进行归一量化并进行综合评估是衡量电能质量优劣与电价制定的依据之一,也是电力市场的要求。文中首先将电能质量的暂态指标量化并将其考虑到综合评估指标中,然后将基于相似理论的智能评估方法引入电能质量综合评估中,提出了新的基于粒子群算法的理想区间法来综合评估电能质量。实践证明,此方法能够在同一电能质量等级内更加精确地评价电能质量的优劣,从而给出更加全面、准确的评估结果。     

基于双层聚类和模糊等级评定的客户侧供电服务评价

客观评价电网公司供电服务质量从而精确定位供电服务薄弱点,对提升客户侧供电服务水平具有重要意义。在此背景下,从客户诉求、责任归属、工单异动、服务处理方面构建了客户侧供电服务评价指标体系。接着,提出了基于熵权法和修正因子的指标权重确定方法,克服了熵权法的权重分配在指标值分布相似情况下不合理的情况。提出了基于改进理想点法和余弦相似度的供电服务质量综合评价方法,满足了供电服务质量全面性的要求。然后,提出了基于双层聚类和模糊理论的供电服务质量等级评定方法,以聚类结果作为等级评价的依据,克服了以往供电服务等级评价主观性较强的缺点。最后,以浙江省各电网公司服务质量为研究对象进行算例分析。结果表明所提出的客户侧供电服务评价方法能有效评价各供电公司服务水平,为服务整改方向提供参考。     

Fast evaluation of available transfer capability using cubic-spline interpolation technique

This paper presents a new computationally fast and accurate method for evaluating available transfer capability (ATC) based on a curve fitting technique so-called as the cubic-spline interpolation technique. The advantage of the technique used in the computation of ATC is that it has the ability to reduce the time consuming ac power flow computations. The cubic-spline interpolation technique traces the curves of voltage magnitude and power flow variations with respect to the increase of real power transfer. ATC is then determined at the point where the voltage or power flow limits intersect the curves. Prior to the ATC evaluation, contingency ranking and selection techniques are used to define the critical lines in a system that can adversely affect the transfer capability assessment. The effectiveness of the proposed method is verified by illustrating the ATC evaluation on a practical test system. ATC results obtained from the proposed cubic-spline interpolation technique prove that the method is satisfactorily accurate and it is faster than the ATC method using the recursive ac power flow computations.     

基于CRITIC和改进Grey-TOPSIS的电能质量分级评估方法

为提高电能质量分级评估的客观性和准确性,提出了一种基于CRITIC和改进Grey-TOPSIS的电能质量分级评估方法.首先,基于压力-状态-响应模型中子系统间的逻辑关系,从压力、状态、响应多维度选取评价指标,建立科学的电能质量综合评估指标体系.由于指标间存在一定关联关系,综合指标间的差异因素,从两种信息角度采用CRIT...     

基于加权灰靶理论的电力变压器绝缘状态分级评估方法

针对电力变压器绝缘状态评估问题,提出了一种在没有标准故障模型的情况下进行变压器状态分级识别的新方法.本文将加权灰靶理论引入变压器绝缘状态评估中,结合油中溶解气体分析技术,构建了变压器状态评估的算法及实现步骤.运用灰贡献度分析理论解决了变压器绝缘状态评估中各指标的权重问题.同时结合电力变压器实际情况,根据变压器故障按严酷程度的分布提出了变压器绝缘状态分级的方法.实验表明,该方法能够有效地解决在没有标准故障模型的情况下变压器绝缘状态识别的问题,为变压器状态评估提供了一种新的方法.