基于遗传算法的计量资产供应链均衡调度模型

针对利用现有方法构建计量资产供应链均衡调度模型时,存在一定问题,因此提出基于遗传算法的计量资产供应链均衡调度模型。构建计量资产供应链均衡调度模型,并采用遗传算法求解计量资产供应链均衡调度模型,实现计量资产供应链的均衡调度。实验结果表明本方法的制造商利润高、零售商利润高、调度合理性好。     

基于电力相线区分的专变异常数据监控系统设计

针对当前监控系统稳定性差、准确率较低的问题,设计基于电力相线区分的专变异常数据自动化监控系统。系统由异常数据识别模块、GZ57处理器、电力数据处理模块以及数据监控模块组成,处理器内部接口采用SATA接口2.0版本,内部设有多个设备引脚和一个存储区,完成各个模块之间的交互,采用I/O双向型引脚,提高数据监控模块灵敏度。通过业务分析、数据交互、适配研究,实现专变异常数据监控系统软件设计。实验结果表明,此次设计系统的监控稳定性较好,能够有效提高监控准确率。     

基于压缩感知的智能电能表信号压缩

需求响应与功率分解等复杂任务对于高采样率功率信号的精确获取提出了更高的要求。针对这一问题,设计一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的智能电能表功率信号压缩方法,以支持智能电能表的窄带宽、低能耗条件下的信号传输。分析了各类负载的特性,提出了对于智能电能表功率信号的经验模型,作为信号压缩的基础。通过实验验证了经验模型的有效性,并得到了适用于压缩感知方法的最优表示矩阵与投影矩阵生成方案,说明了压缩感知方法相比基于小波变换的压缩方法在信号重建效果上的优势。     

数据驱动的用户无功补偿装置远程故障感知

针对部分用户不能及时发现自身无功补偿装置的故障异常、降低用电能效和抬高用能成本的问题，提出数据驱动的用户无功补偿装置远程故障感知方法。该方法基于用户日用电模式会在有限的生产经营状态间切换的假设，利用无功补偿装置故障异常时用户侧功率因数降低、从电网吸收无功升高的特点，选取计量数据中的无功功率和功率因数作为特征量感知故障。采用正常运行时用户的历史计量数据构建正常样本库。同一生产经营状态下，无功补偿装置正常运行和故障异常时用户的无功及功率因数分布存在差异。采用近邻传播聚类对检测样本与正常样本库进行聚类，若检测样本产生单独类簇，即可判断当日存在无功补偿装置故障。基于实际发生的无功补偿装置故障用户计量数据的测试表明了所提方法的有效性。