暂态稳定仿真的综合人工智能方法

研究了利用综合人工智能进行暂态稳定仿真的方法：利用神经网络训练动态元件的输入输出关系，同时，利用遗传算法优化神经网络的结构和加快神经网络的训练速度，算例结果表明，利用遗传算法和神经网络相结合的综合人工智能方法暂态稳定仿真比传统的时域仿真计算速度快，并能保持较高的精度，可以有效地提高暂态稳定仿真的实时性。     

扩展线性支出系统用于居民电力需求分析与预测

在分析影响居民电力需求的因素的基础上 ,从微观角度研究居民家庭的电力消费行为的数量表现。根据扩展线性支出系统理论建立电力消费的需求函数 ,并对居民电力消费需求的收入弹性、价格弹性进行定量分析。结果表明 ,扩展线性支出系统既可用于电力消费的分析 ,也可用于电力需求的预测。     

居民用电需求预测的人工神经网络方法

由于家用电器与用电量之间存在非线性关系 ,不能用线性模型来预测家用电器对居民用电量的影响。利用人工神经网络建立家用电器拥有量与居民人均年用电量之间的非线性映射关系 ,以居民家用电器的拥有情况为输入变量 ,预测居民的人均年需用电量。实际算例显示了该方法的快速性和有效性。