基于模糊关系矩阵的电网基建项目成本权重计算研究

传统电网基建项目成本控制方法无法获取电网各个区域成本消耗的关联性。为此,提出基于模糊关系矩阵的电网基建项目成本权重计算方法。利用三角函数模糊数计算电网基建项目成本,并得到成本计算过程中产生的不确定性,构建模糊关系矩阵计算成本权重,完成电网基建成本权重的计算。获取电网基建项目动态数据的关联性,引入BIM模型实现项目场地的模拟与管理。仿真实验结果表明,得到的电网基建安全结果具有较高的合理性,对于不同的评估指标,运行效率均较高,有效优化了电网运行状态。     

基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型

为提升电网设备运行效率评估的精准性及效率,设计基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型,以电网设备状态的描述、应用与测试量关系作为评估标准,依靠核心包、域包、记录包、电网设备包,组建电网设备状态信息模型,同时收集设备历史状态记录,构建状态信息数据库,利用数据包络算法进行电网设备权重相对效率评估,同时使用随机前线分析法确定设备产出情况,利用回归分析方法,调节和修正各种随机和外界环境因素,实现对电力系统设备的操作效率的精确评价。实验证明,所提方法评估结果准确,评估效率较好。     

基于特征优选及改进自组织神经网络的非侵入式负荷辨识

负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,随着需求侧负荷数据的持续增长,利用智能算法对海量用电数据进行准确辨识成为目前的研究热点。该文在已有研究的基础上,建立非侵入式负荷辨识的有效处理方法,包括事件检测、负荷特征提取、特征筛选和负荷辨识算法。利用Fisher算法对提取的典型居民负荷特征进行筛选,降低了负荷特征的冗余度,将波形数据转化为可辨识的结构化数据。提出非侵入式负荷监测下基于粒子群优化的改进自组织神经网络负荷辨识算法。考虑不同负荷设备的物理特性差异,提取用电设备通用负荷特征,构建低时间复杂度和高辨识准确率的改进自组织神经网络系统,完成对负荷种类的判定。实验验证了该算法能够在非侵入式负荷监测条件下,实现对居民用户负荷种类的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。     

基于KPI的配电网规划成效合理性识别方法研究

基于KPI的鉴于配电网规划成效构成因素的复杂性,选取供电量、供电可靠性、线损率作为KPI,提出一种基于规划成效KPI的投入产出分析方法,用于评估配电网滚动规划成效与投资需求的匹配关系。利用该方法可快速识别配电网规划成效的合理性。配电网规划成效合理性识别方法研究     

熵权属性识别模型在电网公司综合评价体系中的应用

电网公司综合评价中各单指标的评价结果具有独立性,需要综合考虑各指标的属性.论文通过将熵值法与属性识别模型相结合,建立了电网公司综合评价的熵权属性识别模型,并运用熵值法来确定权重系数,能够避免权重确定的主观性问题.通过一范例对该识别模型进行分析,结果合理,计算简单.