农网典型导线及杆塔抗冰能力分析

选取农村配网中应用比例较大的3种型号导线以及4种典型杆塔作为分析对象,采用道亨铁塔设计软件和ANSYS有限元分析软件对导线、杆塔在不同档距、不同程度覆冰条件下的抗覆冰能力进行计算分析。结果表明,农网导线与杆塔已具备一定的抗覆冰能力,但仍存在导线截面偏小、杆塔局部部位薄弱等导致抗冰能力不足的问题。最后提出了加强农网导线与杆塔抗覆冰能力的措施,可为今后农村配网线路抗覆冰设计提供参考。     

基于粗糙集理论建立短期电力负荷神经网络预测模型

选择模型输入变量和网络结构是采用神经网络建立负荷预测模型的关键步骤，该文提出了一种基于粗糙集理论的解决方法。此方法采用粗糙集理论对各种影响负荷预测的因素变量进行识别，以此确定预测模型的输入变量；在此基础上通过属性约简和属性值约简获得推理规则集，再以这些推理规则构筑神经网络预测模型，并采用加动量项的BP学习算法对网络进行优化。此方法能遵循一定的理论原则建立负荷预测模型以避免盲目性。最后通过实例计算证明此方法是可行和有效的。     

基于RS和GA的动态模糊神经网络在短期电力负荷预测中应用

分析和探讨了粗糙集（RS）理论、遗传算法（GA）、模糊神经网络相结合的短期负荷预测方法。首先,对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息．最后用得到的属性作为模糊神经网络的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络DFNN（Dynamic Fuzzy Neural Network）,并采用具有全局寻优能力的遗传算法训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的缺点。用该方法与常用BP神经网络及Fuzzy法分别对某电网进行一周的日负荷预测．实例的对比分析表明了该方法收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大改善。     

多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测

由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想.为了提高预测精度,作者为提出了多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测模型.其中灰色优化组合预测模型用于进行非线性增长趋势的电力负荷预测,指数加权法能解决历史负荷的波动性问题.实际算例表明,所提出的方法由于综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度.     

基于最优可信度的月度负荷综合最优灰色神经网络预测模型

月度负荷具有增长和波动二重趋势.作者首次提出以纵向历史数据为原始序列,用灰色预测模型进行增长趋势预测;以横向历史数据为原始序列,用人工神经网络模型进行波动趋势预测的方法,并在此基础上,引入最优可信度的概念,同时考虑了月度负荷的两种趋势,建立了综合最优预测模型.该模型兼顾了前两种模型的建模特点,优于只考虑单一发展趋势负荷预测的模型.对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该方法明显地提高了月度负荷预测的精度,也同样适用于进行周、季负荷等具有二重趋势的负荷序列的预测.     

基于马尔可夫最优化模型的北京市终端能源结构预测

对北京市终端能源消费现状进行分析,并且应用马尔可夫链最优化预测法对终端能源结构进行预测,提出基干最优化思想的转移概率矩阵的计算方法。由预测结果可知,在政策、经济等条件基本不变的情况下,北京地区的能源消费结构将发生较大的变化,煤炭及其制品的比例逐渐下降,电力和天然气等优质能源的比例呈上升的趋势,最终将达到80％左右。为了进一步提高优质能源比重、优化终端能源结构,文章提出相关建议。     

基于熵权法的供电商竞争力组合评价

针对单一评价方法的局限性,提出了基于熵权法的组合评价方法.该方法是对原有的单一评价方法进行组合的一种评价方法.此方法克服了单一评价方法的片面性,同时使各单一评价方法所包含的主客观性相统一.该方法首先应用多种单一评价方法对评价对象进行综合评价,而后运用关联度、最大误差、平均绝对误差三个评价指标对单一评价方法的评价效果进行评价计算,将计算结果经处理后形成多种单一评价方法的评价矩阵,利用熵权法对各单一评价方法所包含的显信息和隐性信息进行挖掘求得各单一评价方法的权重,据此构成组合评价方法.最后,应用此方法对供电商竞争力进行了实例验证.     

电力市场的改革与发展综述

基于经济学中的市场原理和电力系统特殊性运行规律,阐述了电力市场基本特征,介绍了电力市场形成发展的过程和改革情况,根据中国的实际情况,按照总体设计、分步实施、积极稳妥、配套推进的原则,针对目前中国电力市场面临的问题提出应对策略.     

基于负荷细分与SVM技术的电力负荷空间分布预测

提出了一种新颖的电力空间负荷分布预测模型,该方法首先对各类负荷的影响因素进行分析并分别建模预测;而后将选定区域划分成等面积小区,利用主成分分析法对小区空间信息进行处理,从而形成支持向量机的训练样本集;在此基础上用训练好的支持向量机计算待预测区域小区的属性值,并按照各类用地类型排序.根据预测结果,结合待预测区域的整体发展规划,给出待预测区域各类负荷增量;最后,结合各类负荷密度预测值、各类用地发展总量、各类用地发展排序,给出空间负荷预测值.实例验证了本文方法的有效性.     

电力上市公司财务报告可信度的综合评价

针对目前上市公司会计信息失真问题,基于定量分析,首次提出了运用模糊综合评价方法对电力上市公司财务报告本身可信度进行评价,以提醒广大投资者及相关财务信息使用者,在关注电力公司业绩排名的同时,更应注重排名依据的财务报告本身的真实性,以减少投资风险和可能造成的损失。