基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法

针对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,难以满足精度要求这一不足,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,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法.该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点.通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性.     

基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法

针对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,难以满足精度要求这一不足,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,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统（ANFIS）的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。     

基于熵权TOPSIS法的电厂运营指标评价

针对目前广泛采用的专家评分法不够客观的问题,将改进的TOPSIS法运用到了电厂运营指标的评价上,采用熵权法配合构造出理想解与负理想解,公正客观的对电厂运营指标进行评价。以河南省内分属不同电力公司的8家电厂提供的数据作为样本,运用此种方法进行指标评价,展示了运用TOPSIS法对电厂运营指标进行评价的过程,验证了使用这种方法过程简单、容易掌握,并具有客观性和科学性,为电厂决策人员提供了一种新方法。     

基于IAHP和TOPSIS方法的负荷密度指标计算

针对配电网空间负荷预测过程中负荷密度指标难以选取的问题,在层次分析法的基础上,提出了基于区间层次分析(IAHP)法和逼近理想解排序(TOPSIS)法的负荷密度指标选取方法。该方法通过用区间数代替点值,对传统的层次分析法进行改进,并将IAHP法和TOPSIS法有效融合,将专家经验和定量计算相结合,处理决策因素的不确定性和专家判断的模糊性,增强了对负荷密度指标预测结果的可信度。采用类内相似度方法进行负荷密度修正,进一步提高了预测结果的精度。实例计算表明,所提出的方法预测结果更优、误差更小。     

基于模糊贴近度理论的负荷密度指标求取新方法

现有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.文中引入模糊贴近度理论分类求取负荷密度指标,采用加权海明贴近度算式计算不同等级标准样本及待测区对低水平样本的贴近度,获得负荷密度指标体系划分阈值,并给出待测区参考负荷密度指标值.实例表明,该方法构建合理,概念清晰,计算简便,实用性较强.     

基于熵权与TOPSIS法的需求侧响应资源价值评价模型研究

需求侧响应资源是缓解我国日益增大的峰谷差的有效途径,有必要建立科学的评价模型对其价值进行评价,以推动需求侧响应工作在我国的开展。确立了需求侧响应资源价值评价基础,建立了需求侧响应资源价值评价指标体系,运用熵权法计算指标体系的整体权重,并用灰色关联度改进的TOPSIS评价方法对某地的需求侧响应资源价值进行综合评价,得到量化评价结果,对建立的需求侧响应资源评价模型进行了验证。     

基于熵权TOPSIS的变压器套管绝缘状态评估

当前变压器状态检修中细化部件评估越来越受到重视,研究了一种基于熵权TOPSIS原理的变压器套管绝缘状态评估新方法。该方法克服了目前多数评估方法中主观确定权重的不利影响,引入熵的概念来确定评价指标的权重,全面考虑评估指标所含信息量。利用TOPSIS评价方法将绝缘评估问题转化为向量空间的距离评价问题,基于实例和标准样本间的欧式距离贴近度,计算得到变压器套管绝缘状态等级的定量划分。并用实例验证了该方法的有效性。     

基于熵权TOPSIS法的配网防雷改造方法研究

10kV配电线路不同于主网线路,其杆塔间档距小,线路分布广泛且密集程度高,防雷改造方案的确定无法涉及每基杆塔,同时防雷装置的配置方式不同,保护效果、改造成本和改造难易程度差异明显,目前较多的是采用层次分析法进行综合评价与分析,但该分析法判断矩阵的建立受人的主观影响较大。因此,本文对比分析避雷器、多重短间隙保护装置、架空地线等防雷保护装置的差异,基于熵权TOPSIS法,提出一种同时考虑雷击跳闸率、防断线效果、改造成本、改造维护难度以及使用寿命的防雷方案综合评估模型,对配电线路的防雷改造具有重要理论依据。根据评估计算结果,推荐采用间隔三杆或间隔二杆安装避雷器的方式对线路进行防雷改造。     

基于熵权的中长期电力负荷组合预测

运用多个预测效果的评价指标综合比较多种中长期电力负荷预测方法,结合熵权的方法客观地为每种预测方法分配权重,将各方法的预测结果加权求和得到最终的预测结果。实例表明,该方法在提高预测精度的同时减小预测的风险。     

基于熵权TOPSIS和MAS的配电网故障动态恢复

本文提出基于熵权TOPSIS的配电网故障分阶段动态恢复方法,并融入到MAS(多代理系统)的设计中。通过对相似日的数据挖掘,预测故障后各时刻的DG出力与负荷情况以解决不确定性问题。在满足约束的情况下,根据TOPSIS法对多个可行方案进行优选。执行最优方案后,对各恢复区域进行合理的可中断负荷的投切,以充分利用恢复电源或及时切除越限负荷。依据本文故障动态恢复的方法,设计了含有BA(bus agent)、SA(state agent)和SSA(state subset agent)三层结构的故障动态恢复多代理系统。最后,通过典型配电网接线模式对本文设计进行了解析,表明该设计可行。     

基于现状负荷成熟度校验的负荷密度指标选取方法研究

传统的基于用地仿真法的空间负荷预测方法对各种环境因素的考虑并不完善,而且对于这些环境因素,评价的指标越多,模糊规则也就越多、越复杂,已经不能够满足电力规划实际需求。本文提出了一种规范化的可以直接考虑各种实际地块建设状态要素的饱和负荷密度指标选取新方法。该方法提出了"负荷成熟度"、"负荷达成率"及"建成投产率"的概念,考虑城市发展和改造的不确定性,把区域负荷指标与区域发展定位及市政建设进度情况相结合,指标选取紧密关联现状实际情况。据此,进一步形成负荷指标的评价优选模型,以模型方法对城市地块饱和负荷指标值进行迭代计算,并对异常指标进行负荷指标修正,最终得到最符合全区实际发展远景的饱和负荷预测指标值。     

基于改进熵权TOPSIS法的电力公司业绩表现竞争力评价

将改进熵权TOPSIS评价方法引入了电力上市公司业绩表现竞争力的评价,并对上市电力公司进行了实例评价。该方法能充分考虑获得信息的多少和质量,同时克服了传统TOPSIS方法在确定评价指标的权重因子时主观因素的影响。结果证明了其实用性与可信度。     

基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法

已有负荷密度指标的求取方法往往忽视了对实测历史负荷数据的挖掘,或是忽略了同类负荷的非均匀分布问题,为此提出了一种基于元胞历史负荷数据的负荷密度指标法。该方法通过I类元胞的负荷密度确定分类负荷密度协调系数,根据I类元胞的历史负荷与其供电面积、用地信息、分类负荷密度之间的约束关系,建立元胞负荷与分类负荷密度的关系方程,并采用最小二乘法求取分类负荷密度指标,利用已求得的历年分类负荷密度指标预测其在目标年的大小,求出每个II类元胞的负荷值,从而实现空间负荷预测。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。     

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。     

基于特征指标降维及熵权法的日负荷曲线聚类方法

日负荷曲线聚类是负荷建模背景下分析负荷特性的基础。针对现有聚类方法在聚类质量、聚类效率等方面的不足,综合运用模糊C均值及熵权法原理提出一种基于特征指标降维及熵权法的日负荷曲线聚类方法。首先提取日负荷率、日峰谷差率、日最大利用时间等7类降维特征指标替代各采样点负荷数据作为聚类输入;其次,引入熵权法自适应配置各特征指标的权重系数;最后,采用特征加权的模糊C均值聚类算法对用电日负荷曲线进行聚类。采用所提方法对某地区日负荷曲线进行聚类分析,算例结果表明该方法在运行效率、鲁棒性、聚类质量等方面具有一定的优越性,聚类结果能真实有效地反映负荷的实际用电特性。     

基于熵权的TOPSIS法在电能质量综合评价中的应用

在我国电力工业蓬勃发展,电力负荷急剧增长的同时,非线性和冲击性负荷也在不断地增长,这些负荷对供电系统电能质量造成了严重的污染,使电能质量下降,另一方面,现代高度自动化和智能化的工业用电设备对供电质量提出了更高的要求.世界各国都对电能质量制定了一系列标准.一般而言,电力系统在运行过程中电能质量的各项指标接近系统标称值,就可以认为电能是达到标准要求的.     

基于极限学习机与负荷密度指标法的空间负荷预测

空间负荷预测对有配电网的规划建设具有重要意义,为了提高配电网空间负荷预测的精度,文中提出基于极限学习机(ELM)的配电网空间负荷预测算法,采用粒子群优化(PSO)模型的参数。首先根据用地性质将负荷分类,再通过模糊C均值(FCM)算法对每一类负荷进行聚类分析,建立精细化的负荷密度指标体系。根据待预测地块的特性指标选取训练样本,代入ELM训练,提高预测精度。通过搜索的数据对实例进行仿真试验,通过对比未引入FCM算法的相对误差、未引入PSO算法的相对误差以及采用PSO-ELM算法的相对误差可得,文中提出的PSO-ELM算法具有较高精度,满足实际工程的要求。     

基于熵权法与GRA-ELM的配电网空间负荷预测

空间负荷预测对配电网规划建设具有重要意义。为了提高配电网空间负荷预测精度,文中提出基于熵权法与灰色关联分析-极限学习机(GRA-ELM)的配电网空间负荷预测方法。首先,将规划区域内的小区按用地性质划分,分析不同类型负荷的影响因素,建立空间负荷密度指标体系;其次,利用熵权法对不同类型负荷的负荷密度指标进行权重分配;然后,应用GRA挑选出与待测地块负荷密度指标相似的训练样本;最后,将样本带入经粒子群优化(PSO)算法参数处理后的极限学习机(ELM)进行训练,得到预测结果。通过实例对所提方法的性能进行仿真验证,结果表明,所提方法相对其他方法的空间负荷预测精度更高。     

基于状态熵权和双轨制TOPSIS的电能质量实时综合评估方法

为实现电能质量连续、实时综合评估,提出了一种全域电能质量评估体系,设计了综合评估方法。首先,使用熵权法构造各指标间数据信息量的对比通道,实现对电能质量指标影响权重的常权赋予,保证赋权的客观性。通过构造状态变元,对计算单元内各点权重进行动态调整,保证指标时序赋权的动态特性,增强时域下的权重分辨率。然后,提出了双轨制TOPSIS评估方法,分别开辟数据与等级的TOPSIS计算路径,避免数据与等级杂糅对两者内部相对关系的破坏,减小评估标准对于数据的依赖,保证各时段评估标准的一致性。最后,实时判断两者贴合度,完成数据向等级的并轨,得到以综合评估等级为判据的电能质量整体状态评价和以状态权重为参考的等级变化成因分析。通过算例分析验证了该评估方法能够实现实时评估,具备准确快速地反映电能质量随时间变化的能力,且评估流程具有普适性。     

熵权和正交投影改进的TOPSIS法优选水库特征水位研究

针对现有水库特征水位优选方法的不足,采用改进的TOPSIS法优选水库特征水位.在分析传统的TOPSIS法存在的问题基础上,提出采用熵权法和正交投影的思想改进TOPSIS法;改进的模型既可避免优选结果受主观判断的不确定性和随意性.又可避免距理想解近的方案与负理想解也近的问题,提高了TOPSIS法的科学性和合理性,且模型计算相对简单.应用实例表明,采用改进的TOPSIS法优选的水库特征水位合理可行.