基于面向对象与链式存储结构的配电网拓扑分析方法

根据配电网的结构特点,基于面向对象思想提出了一种配电网设备模型,并由此在支持指针的编程语言环境中提出了一种链式存储结构对整个配电网进行拓扑描述。同时,利用链式存储结构中少量链节的修改实现快速地对配电网络结构进行动态修正,适应了配电网当前的快速建设和运行特征;基于该配电网拓扑模型设计了一个设备搜索模块,编程简练、具有较强的通用性。实际应用表明,这种基于面向对象与链式存储结构的配电网拓扑分析方法具有较大的实用价值。     

基于灰色关联度和BP神经网络的最大负荷同时率预测方法研究

电力系统最大负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数,对其分析要考虑众多影响因素的叠加效用,并在预测模型中体现这些影响因素的关联程度。在负荷特性分析的基础上,充分利用灰色关联度分析方法能够定量地描述各因素之间相互变化的相对性特点和BP神经网络在非线性映射方面的能力,揭示负荷同时率与电力、经济和需求侧管理等方面的内在联系,有效凸显了影响负荷同时率变化的主导因素。用MATLAB对样本数据进行训练,并通过应用灰色关联度分析对网络隐含层节点的逐步优化,使网络结构达到最优化。仿真结果表明改进后的BP算法能够有效提高网络的预测精度、学习效率和实用性,能够为电网规划中负荷同时率预测提供有益的指导。     

基于有向支路的配电网络拓扑分析方法

根据配电网矢量接线图的特点,把接线图中的连接点分为节点和结点两类,在此基础上提出了节点提取法。该方法首先把节点提取出来,将接线图分成小子图,然后以结点一图元支路关联矩阵为基础,通过原始邻接矩阵法得到有向支路．并用节点-有向支路关联矩阵来重新描述配电网络的拓扑结构。在这种拓扑结构的基础上,可以通过节点分析和有向支路分析来完成对整个网络的拓扑分析。应用表明,这种方法不但可以方便计算机处理具有不同设备类型和不同网络结构的配电网接线图,而且可以大大提高配电网拓扑分析的速度和效率。     

实时数据库管理软件的集成策略

从实时系统对数据库的要求出发，给出了一种面向用户，且集实时数据库的建立，使用、维护、扩展等功能于一身的集成实时数据库管理软件设计策略。     

缓冲算子改进灰色模型在中长期负荷预测中的应用

通过对原始数据的定性分析,提出了利用缓冲算子对历史负荷序列进行作用,有效地控制灰色模型的发展系数,较好地解决了负荷预测偏差较大的问题。实例表明了运用序列算子作用后生成的缓冲序列建模,预测的精度和适应性都大大提高了,该方法在负荷预测中有较强的实用性和推广性。     

提高电流保护灵敏性的在线整定技术

根据电流保护选择性和灵敏性的矛盾,利用微机保护的特点,提出了线路电流保护的在线整定技术,在相同保护范围和选择性的基础上可以大大提高保护的灵敏度系数。不仅使得电流保护具有一定的自适应性,而且实现技术简单可靠,具有较大的实用价值。     

基于Zbus和前推回代法的配电网潮流计算

针对配电网中有环网的情况,用Zbus法与前推回代法相结合进行潮流计算.采用信号流图中前向通路的概念分析网络的拓扑结构,把网络分解成辐射型结构体和环型结构体.对辐射型结构体的潮流采用前推回代法计算,用并行的方法较大地提高了计算的速度;环型结构体采用Zbus计算法,然后通过每部分计算的结果修正边界节点的电压和功率,达到整个网络计算一致.最后通过实例分析验证了该方法不仅能够很好地处理配电网中的环网问题,而且能提高计算速度.     

基于蚁群支持向量机的短期负荷预测

支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法.阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG.CACO)对SVM核函数的参数进行了优化.同时介绍了基于MG.CACO算法的支持向量机技术的设计思想和特点.并对一实际电网的短期负荷预测进行了实例研究,其结果验证了基于MG-CACO算法的支持向量机预测方法提高了预测精度,此方法在短期负荷预测中的可行性和有效性.     

综合监控系统的测量反相补偿技术

从综合监控系统的数据要求出发,研究了典型功能的数据特征,合理地划分了数据的典型要求,提出了一种利用常规测量手段加反相补偿的技术,它可以适应综合监控系统中各种功能的数据要求,实测结果表明这种技术是可行的、有效的。     

配电网树形网络遍历算法在理论线损计算中的应用

根据配电网的结构特点,给出了配电网元件基类模型,提出了一种配电网设备元件的建模方法并运用该模型建立便于用计算机处理的配电网树形网络拓扑。给出了用栈遍历配电网的算法,最后介绍了该算法在理论线损计算中的应用。