基于博弈集对云的中压配电网运行状态评估与预测

目前,配电网运行评估主要集中在状态等级的确定方面,对发展趋势的分析较少,导致无法识别运行过程中的薄弱环节。同时,考虑到集对分析法的联系度采用线性处理进行量化分析,结果难以客观反映工程实际状况。为此,结合集对分析和云模型构建中压配电网运行状态评价模型,并引入博弈论构建最优组合权重模型。将两种模型的结果加权确定出综合云联系度,生成对应的状态云图以掌握配电网的运行状态。再根据各指标偏联系数的发展态势,识别出配电网运行过程中的潜在风险。最后,以宜昌市内3个地区的运行数据为例验证模型的合理性,评估结果与实际运行情况相符。同时,各地配电网的置信因子均小于0.01,验证了模型的有效性。研究成果可用于指导工程实践。     

基于小波分析的地下电缆故障定位仿真研究

针对电力电缆行波法故障测距中脉冲信号识别难度大的问题,文中提出了将小波分析理论应用于电力电缆的行波信号识别的方法。该方法利用PSCAD/EMTDC软件建立精确的仿真模型,借助于MATLAB中的Daubechies小波对仿真波形进行5层小波分解。仿真结果表明,利用小波分析对故障信号进行全频段范围的分析处理能够显著提高电缆的故障测距精度,在一定距离范围内,其相对误差可以有效控制在0.5%以下。     

基于聚类加权随机森林的非侵入式负荷识别

非侵入式负荷识别是实现用能管理的重要监测手段,而随机森林因其良好的泛化能力和鲁棒性应用于负荷识别领域。针对传统随机森林算法忽略决策树分类能力的差异、投票不公平的问题,提出了一种基于层次聚类的加权随机森林算法。首先,提取各类负荷开关状态下负荷特征量,建立特征数据库用于训练原始随机森林模型。然后,利用有功功率差检测总线信号中的开关事件,并提取负荷特征量作为验证集和测试集;验证集采用层次聚类选择法获得每个聚类中分类精度最高的决策树,测试集采用加权投票策略实现负荷识别。通过实验验证,说明相比于传统的机器学习算法,该算法可以实现更高的识别精度,准确率可达96.2%。     

我国可持续雨水管理的综合框架研究

海绵城市的建设是一个漫长而艰巨的过程,发达国家自20世纪70年代起就开始了雨水管理的相关实践,在雨水管理理念、行政结构构建、规划设计思路和技术手段等方面都具有极高的借鉴意义,因此基于对国内外雨水管理和水环境管理的相关研究,对我国可持续雨水管理进行了多层次的探索,形成了宏观调控、中观规划、微观设计的综合框架,以期对我国海绵城市的建设和落实起到良好推动作用。     

探地雷达目标信号回波分析及工程应用

针对探地雷达中探测介质识别困难的问题,以探地雷达在校园、居民小区以及核电站厂区三种不同环境中的探测实例为依据,通过波形对比分析详细介绍了各类不同波形的形成原理,以探测波形特点为依据实现了对道路质量的评估与地层未知介质的有效识别,并对照探测区域的施工图纸对探测结果进行了验证。探测结果与施工图纸相符,不同属性介质的探测波形在信号强度与波形特点上有明显的区别,以波形特点为基础可实现对地层介质快速识别,能够为建设工程提供可靠的地层资料。     

预算限制下考虑综合舒适度的智能用电优化模型

针对用户行为的不确定性和家电优先级对负荷调度的影响,提出一种在预算限制下考虑综合舒适度的智能用电优化模型。首先,将用户费用支出与舒适度相结合定义了单位舒适度支出,并阐述了针对用户用电舒适度的前提假设。其次,基于时间优先级和设备优先级对舒适度值进行分配,综合2种优先级得到综合舒适度。最后,在预算限制下,建立了考虑综合舒适度的智能用电优化模型,并利用持续搜索粒子群算法对模型进行求解。通过3种不同预算限制下的仿真验证了该模型在提高用户舒适水平方面的有效性。