电力系统短期负荷预测的混合模型神经元网络方法

提出了一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法－－混合模型神经元网络方法。该方法将一部分线性变化的负荷分量用线性模型描述,其它发量用神经元网络建立,国而同时具有线性模型的优点和神经元网络的优点。交过一方法用于江苏省连云港市超前２４小时负荷预测,取得了比单纯的神经元网络模型高的预测精度。     

基于灵敏度分析和费用评估的无功电压优化控制

采用了基于预控扫描的灵敏度分析方法和设备控制费用评估技术，建立了综合考虑电压、网损、功率因数、设备控制费用等因素的数学模型，实现了对电压的矫正和网损的优化，同时，很好地控制了功率因数，减少了设备的控制次数。该优化控制系统在厦门地区电网应用，其经济和社会效益均较显著。     

基于灵敏度分析和费用评估的无功电压优化控制

采用了基于预控扫描的灵敏度分析方法和设备控制费用评估技术，建立了综合考虑电压、网损、功率因数、设备控制费用等因素的数学模型，实现了对电压的矫正和网损的优化，同时，很好地控制了功率因数，减少了设备的控制次数。该优化控制系统在厦门地区电网应用，其经济和社会效益均较显著。