混沌理论在中长期电力负荷预测中的应用

本文针对传统的非线性回归模型很难求出精确解并且趋势外推发散快、误差大的缺点,提出了一种将非线性回归和混沌预测相结合的中长期负荷预测方法,混沌理论适合描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感、遍历性、规律性等特点,作为确定论和概率论的桥梁,其特性符合电力系统负荷预测的内在要求,并通过与灰色预测方法的比较和详细的算例分析,说明了该方法的有效性。     

一种新的变权重组合预测的应用

本文将非线性模糊自适应变权重的组合预测方法引入电力系统的负荷预测中。该方法是在综合考虑多种预测方法的预测相对误差、预测对象的变化趋势、灰色基本权重和自适应调节系数等概念的基础上提出来的。[1-3]本文先介绍了非线性模糊自适应变权重组合预测法的基本理论,然后用实例证明了这种组合预测方法的有效性。     

IEC闪变检测方法的数字化实现

由于IEC推荐的闪变仪的测量原理只是提供了主要的原理图和设计原则,并没有给出具体的实现方法。为研制依据IEC测量原理的数字式闪变仪,本文借助MATLAB及其仿真工具,完成了基于IEC闪变测量原理的各个环节数字滤波器的设计;而后利用累积概率函数曲线(CPF)的单调递减特性,提出了快速计算短时间闪变值的方法。并按照IEC推荐的标准和试验条件,对所建立闪变测量的数字系统进行了验证,结果表明:所给出的数字化实现方法完全能满足精度要求。     

基于层次分析处理的最优组合电力负荷预测

将负荷预测问题看成是多层次、多因素问题,并采用了定性分析和定量计算综合评价的预测方法。另外,专家的经验和判断也被收集起来作为群决策的判断依据。确定组合权重是该方法的关键。     

基于一种改进的遗传模糊算法的短期负荷预测

使用输入-输出数据来确立模糊模型成为一种趋势。这种做法可视为一个系统辨识过程。模糊系统模型的辨识包括两个主要阶段:结构辨识和参数估计。旨在找到一个灵活的方法来学习和优化模糊推理系统的结构和参数。我们采取网络结构的Sugeno模糊系统作为初步预测模型,用改进的遗传算法来确定其结构和参数。通过对某电网负荷预测的实例表明,该模型具有较好的拟合精度。     

计量自动化系统运行数据优化分析及应用

优化计量自动化系统运行数据,实现相关数据的自动计算及自动关联。通过剔除无效数据,建立分析数据单向流动的数据管理流程,确定数据来源的唯一性;使用EXCEL建立一整套数据计算公式,将分散、繁琐的各类数据进行整合、优化。开发软件程序,实现数据的统一分析、报表自动生成,消除原有人工统计汇总数据的不确定性,提升南宁供电局计量自动化系统运行维护管理水平和效率。