基于PSO-LSSVM的高压电力电缆接头温度预测

高压电力电缆接头温度是反映电缆运行状况的重要指标,对接头温度进行精确预测可提高电缆安全运行水平。采用最小二乘支持向量机建立适用于电缆接头的温度预测模型,并给出了预测方法的具体步骤。模型以电缆接头的历史温度、环境温度、湿度和线芯/护层电流比为输入样本,电缆接头的表面温度为输出。为了提高预测精度,采用粒子群优化算法对模型的标准化参数和正则化参数进行动态寻优。以上海某110 k V电缆接头为例进行预测,结果表明,提出的方法能较好地预测电缆接头温度,预测精度高,为电缆温度监测和预警系统提供可靠的判断依据。     

电力电缆温度在线监测系统研究

针对传统电缆温度监测方法实时性差等难题,开发了基于无线通信技术的在线监测系统,主要由非接触式温度传感器模块、通信电路模块、GPRS通信模块构成。为了验证监测系统的可靠性和稳定性,使用该系统对配电网中一正在运行的电缆进行了时间为一周的温度监测,结果表明该系统测量的温度结果准确可靠,可以长期稳定地运行。     

电力电缆载流量试验的温度测量方法研究

文章介绍了DS18B20数字温度传感器在电缆线芯测温时的应用。介绍了电缆测温系统的选择,对传感器测量的准确性与干扰性进行了试验,叙述了安装方法对测温准确性的影响,最后介绍了该传感器在实际应用中的注意点。     

基于SVM改进PSO算法的电缆接头温度预测分析

为了获得更高的电缆接头温度预测精度,引入了粒子群(PSO)优化算法来动态寻优标准化参数。以PSOSVM算法对电缆接头温度进行预测,生成相应的训练与测试样本。通过训练样本来计算PSO-SVM模型乘子λ及其偏差量B,再根据计算得到的B与λ处理测试样本获得模型精度与预测效果。仿真分析结果表明:采用PSO-SVM方法可以预测得到更加符合实测值的结果,获得比SVM预测方法更优的相对误差,得到的优化参数是完全有效的。大小不一样的数据样本会对预测结果精度造成明显影响,其中样本较多时可以获得相对更高的预测精度。     

风暴灾害下电力断线倒塔概率预测

提出了基于极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)和广义极值(Generalized Extreme Value,GEV)分布的风暴灾害下输电线路断线概率预测模型。该模型首先针对极端风速,通过ELM网络的训练学习,预测出实时变化的风速;随后从概率的角度考虑实时变化的电力线风荷载极值,提出电力线风荷载的实时广义极值分布;从而实现风暴灾害下输电线路的实时断线概率预测。结合输电线路的历史数据展开算例分析,验证了该预测方法的有效性和准确性。     

地下电力电缆检测技术的发展动向

主要从绝缘测试和故障探测两方面,来评介当前地下电力电缆检测技术的发展动向,并对架设于大鸣门桥电缆线路的光电监测系统作简单介绍.     

基于UHF-RFID/RBF的电力电缆温度监测研究

电缆是城市建设中的重要设备,据统计电缆事故中大部分源于电缆温度过高而引发损坏,因此监测电缆温度有很重要的意义。由于实际情况中电缆安装的环境比较复杂,选择采用无线UHF-RFID技术监测温度,既有效节约成本,又提高效率,还可以系统内供电,同时搭建实验平台收集数据并用于温度预测研究。首先将UHF-RFID技术应用于电缆温度监测,然后根据电缆表皮温度、环境湿度、环境温度、电缆载流量和运行时间五个影响因子用RBF神经网络算法对测得的压接接头、插拔接头和电缆本体的缆芯温度进行训练与预测,最后用MATLAB仿真出温度图,与实际温度对比误差很小,证明UHF-RFID/RBF预测可靠性强。     

基于超阈值分布的直流充电桩计量准确性预测研究

直流充电桩准确性取决于超过误差阈值但小于极大值区间的分布.文中从POT模型出发,引入广义极值分布和广义Pareto分布对非对称的误差数据序列进行特征描述,采用超限均值函数法和峰度值法对阈值进行估计.结果 表明直流充电桩误差数据可用广义Pareto分布较好拟合,并结合危险率函数给出超阈值风险的概率,为预防直流充电桩误差极...     

电力电缆及其接头运行温度监测技术研究

分别阐述电力电缆以及电缆接头使用的多种运行温度监测技术,包括点式温度监测、光纤温度监测和红外温度监测等.介绍了每种运行温度监测技术的工作原理、优缺点以及这些运行温度监测技术的适用场合,同时也对某些运行温度监测技术在实际中的具体实现和实际使用效果进行了说明.     

基于ISM与GSM链接的电力电缆接头温度监测系统

电缆接头是供电网安全运行中的薄弱环节之一,本文以某电力有限公司重点科技计划项目为背景,针对城市电力电缆接头数量大、分布范围广等特点,利用ISM频段的射频无线通讯和GSM网络实现上位机与现场终端装置之间的数据传输,为装备经济、简便易行、稳定可靠地实现高压电缆网前端监控网络的大范围覆盖提供了一种可借鉴方式。     

基于多状态空间混合Markov链的风电功率概率预测

现有风电功率预测方法只提供功率的单点预测值,但在电力市场的决策过程中却需要更多的信息。文中提出一种基于离散时间Markov链理论的新功率预测模型。针对功率数据的无规律性,采用等分法划分了4种状态空间,并对每种状态空间都建立1阶和2步混合Markov模型,模型权重系数采用加速遗传算法求解。该模型直接对风电功率数据进行数值分析,有效避免通过风速预测再转换为功率时带来的误差累积。给出4种混合模型和最新的评价误差公式。分析和算例表明,N为102时混合模型预测精度高于持续法模型,并给出了单点预测值和概率分布值。     

风电功率概率预测方法及展望

风电功率的概率预测能提供风电功率的预测区间或分布函数,国内相关的研究和应用尚处于起步阶段。文中对风电功率概率预测的基本框架、主要模式、难点和热点进行了综述。首先,明确了概率预测的概念及其适用问题。然后,对概率预测的建模方法提出了两种不同的分类方式:按照是否进行条件化假设或参数化假设进行分类,并介绍了概率预测中涉及的新型算法和概率预测的评价指标。最后,结合概率预测发展现状,针对误差分析不精细、概率预测与电力系统结合不充分等不足,总结了今后的发展方向和需要进一步探索的研究内容。     

北京地区日最大电力负荷预测模型初探

基于2009—2013年北京地区电力负荷以及自动站气象资料,分析讨论了日最大电力负荷的变化特征以及与气象因子之间的相关关系,并使用2009—2012年资料,通过多元回归建立日最大电力负荷预测模型。研究分析结果表明：日最大电力负荷主要出现在09：00—17：00并与气温存在明显相关性,其中在18.7 ℃以上呈正相关,在18.7 ℃以下呈负相关。使用2013年的数据对模型进行验证,其预报准确率达到91.6%,展现出了良好的预报能力。     

短期风电功率动态云模型不确定性预测方法

高比例风电并网场景下,电力系统优化运行势必对风电功率预测精度及其不确定性分析结果的可靠性提出更高要求。现有的不确定性预测研究中大多为整体性的误差分析与建模,难以满足模型在各个时刻和各类天气下的适应性。因此,提出了动态云模型的短期风电功率不确定性预测方法。首先,建立各个预测功率区间段内的单点预测误差云模型,利用云模型数字特征(期望、熵、超熵)生成云滴分布图,以此量化预测不确定性态势。然后,计算给定置信水平下的云滴分位点,以及与之相对应的预测功率可能发生波动的置信范围,即风电功率预测不确定性分析结果。根据实时条件更新云模型,可以提高各个运行时刻点不确定性预测结果的可靠性。以中国北方某风电场运行数据为例进行验证,结果表明与传统的分位数回归方法相比,所提方法可靠性有所提升,能够为电力系统调度决策、备用安排等提供更为可靠的指导信息。     

基于结构化负荷模型的电力负荷概率区间预测

为了考虑电力负荷的不确定性,概率和区间预测成为电力负荷预测的重要方式之一.针对传统的负荷概率及区间预测方法没有考虑不同负荷成分的不确定性对电力负荷影响的问题,在分析电力负荷成分的基础上,基于结构化电力负荷模型提出一种电力负荷概率及区间预测方法.首先,对电力负荷的成分进行分析,针对不同负荷成分分别进行建模,构成结构化电力...     

电力系统年最大负荷概率预测

概率预测已经在气象、地震预测等领域中成功应用.提出将概率预测的方法用于负荷预测领域.在深入研究年最大负荷与温度关系的基础上建立了概率预测模型,模型有较高的预测精度,并已形成实用化应用软件,软件已在河南省正式使用,使用效果好.     

基于萤火虫算法的短期电力负荷预测方法

近年来,电力行业快速发展,对电力负荷进行预测也越来越重要,其中短期负荷预测对于电力系统的调度和市场运行起到极其重要的作用,精准的电力负荷预测可以有效提高发电设备利用度.融合卡帕(Kappa)测度和萤火虫算法的进行选择性集成学习方法实现短期负荷预测,该方法首先使用自展法(bootstrap抽样)生成多个学习器,然后使用K...     

排管内部强制水冷对地下电缆载流温度场的影响

为了提高地下电缆输电载流量,提出在排管内通入冷却空气或铺设冷却水管2种强制冷却方法,以提高地下电力电缆载流量。建立了在3×3阵列的排管内部直接通入冷却空气和铺设水管（铜管或PPR管）条件下的计算模型,根据IEC 60287标准计算了铜芯绞线损耗、铝护套损耗和绝缘介损,采用有限元方法计算了不同冷却条件下冷却空气和冷却水的雷诺数、努塞尔参数及对流换热系数,模拟了排管内部强制气冷和强制水冷条件下的电缆温度场和最大载流量。计算表明,采用排管内强制冷却可以显著提高电缆载流量,且随着管内空气速度或冷却水流速增大,冷却效果更明显。通过排管内强制冷却,可使电缆最大载流量由1 560 A提高至2 000 A,输电效率提升28%。     

直埋电力电缆温度场计算模型

研究了埋设于复杂土壤中的电力电缆在暂态和稳态情况下的温度场和载流量,用有限差分法离散传热方程,对电缆和土壤区域分别采用极坐标和直角坐标;为了加快计算速度,采用了不均匀网络。本模型适用于电力电缆稳态和短路或过载等暂态的温度场和载流量的计算。     

电力市场价格钉预测模型研究

为威胁电力系统稳定安全运行的一个重要方面。从电价价格钉的经济学分析着手,给出价格钉判别标准。最大Lyapunov指数为正数是一个时间序列具有混沌特性的必要条件。对具有混沌特性的电价序列,提出了一种基于混沌理论的价格钉预测模型——基于径向基函数的神经网络模型。运用新西兰NEMCO电力市场中昆士兰区域的电价时间序列为例,识别出电价时间序列的混沌特性,并通过数值仿真验证了模型的有效性。