基于负荷细分与SVM技术的电力负荷空间分布预测

提出了一种新颖的电力空间负荷分布预测模型,该方法首先对各类负荷的影响因素进行分析并分别建模预测;而后将选定区域划分成等面积小区,利用主成分分析法对小区空间信息进行处理,从而形成支持向量机的训练样本集;在此基础上用训练好的支持向量机计算待预测区域小区的属性值,并按照各类用地类型排序.根据预测结果,结合待预测区域的整体发展规划,给出待预测区域各类负荷增量;最后,结合各类负荷密度预测值、各类用地发展总量、各类用地发展排序,给出空间负荷预测值.实例验证了本文方法的有效性.     

基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究

在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响.提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型.根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷.用实例说明了该方法的有效性.     

基于粗糙集数据挖掘的配电网小区空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用粗糙集(RS)数据挖掘方法对可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,克服了以往方法受人为因素影响较大的弱点,得出决定小区用地类型的决策规则,从而得到每个小区适于发展各类负荷的程度,再运用全局最优的土地分配算法来计算各小区内各类负荷的增长,克服了仿真法不能得到整个土地最优分配方案决策的弱点.最后用实例说明了该方法的有效性.     

基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究

在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响。提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法（Ant Colony Algorithm,ACA）的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。用实例说明了该方法的有效性。     

基于用地仿真法的配电系统空间负荷预测

配电系统空间负荷预测与传统的电力负荷预测不同之处是它不仅基于时间坐标,而且基于空间坐标。受单元自动机CA(Cellular Automata)在土地利用变化中的应用启发,对基于用地仿真的配电系统空间负荷预测过程进行了改进,可以给出不同目标下的综合预测结果,并将空间信息和预测结果以矩阵形式表达,使整个过程简单明了。对应用原理和过程进行了详细阐述,利用一个实际空间负荷预测的小区用地分析实例说明所提方法的应用过程。     

考虑小区发展不均衡性和不确定性的多阶段空间负荷预测

为减少小区发展不均衡性和不确定性对空间负荷预测精度的影响,结合聚类分析与马尔科夫理论提出了一种多阶段空间负荷预测模型。首先,提取单位面积最大负荷、用电量、平均负荷百分比作为表征小区发展不均衡性的指标,利用k-means算法对小区聚类,确定各个发展阶段的负荷密度。其次,统计不同发展阶段间的转移概率,形成马尔科夫链的状态转移矩阵,揭示空间负荷变化规律,以处理小区发展不确定性。再次,利用业扩报装信息、分类饱和密度及状态转移向量建立近中远期负荷预测模型。实例验证表明,该模型能够切实有效地考虑经济发展的不确定性及用电水平的差异性,各阶段负荷预测结果均具有较高的可信度。     

基于熵权法与GRA-ELM的配电网空间负荷预测

空间负荷预测对配电网规划建设具有重要意义。为了提高配电网空间负荷预测精度,文中提出基于熵权法与灰色关联分析-极限学习机(GRA-ELM)的配电网空间负荷预测方法。首先,将规划区域内的小区按用地性质划分,分析不同类型负荷的影响因素,建立空间负荷密度指标体系;其次,利用熵权法对不同类型负荷的负荷密度指标进行权重分配;然后,应用GRA挑选出与待测地块负荷密度指标相似的训练样本;最后,将样本带入经粒子群优化(PSO)算法参数处理后的极限学习机(ELM)进行训练,得到预测结果。通过实例对所提方法的性能进行仿真验证,结果表明,所提方法相对其他方法的空间负荷预测精度更高。     

考虑分布式光伏和电动汽车接入的配电网空间负荷预测方法

针对大规模分布式光伏和电动汽车接入配电网对空间负荷预测影响的问题,提出一种考虑远景年屋顶分布式光伏饱和安装、大规模电动汽车参与V2G的城市配电网空间负荷预测方法。区分不同小区,依据相应的容积率和可利用率系数计算屋顶光伏饱和安装面积,结合历史辐射值数据计算光伏出力。基于改进型停车生成率模型预测停车需求,结合日行驶里程、停车特性和充放电策略,建立电动汽车V2G负荷预测模型,利用蒙特卡罗仿真得出V2G负荷时空分布情况。采用改进型负荷密度指标法,实现对考虑时序的配电网传统日负荷的预测。以某规划区为例,预测结果表明:屋顶分布式光伏和电动汽车V2G对配电网空间负荷预测结果影响较大,且对不同小区负荷影响的程度不同。     

基于PSO算法优化GRU神经网络的短期负荷预测

为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型。首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度。通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。     

基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究

提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型，该模型采用了基于云模型的知识表示，将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起，构成了定性和定量相互间的映射，克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及粗糙集相结合，进行土地使用决策中空间属性信息定量定性转换、空间数据的离散化、决策规则的挖掘，克服了传统基于模糊集的空间负荷预测模型中模糊集参数及模糊系统规则选择的主观性，同时也利用云理论与粗糙集理论相互间的互补性,增强了知识发现的能力。运用基于云理论的不确定性推理计算小区对各用地类型适应性的评分，使推理结果更加合理而且贴近实际。给出了基于该模型的小区改造判据，改进了计及小区改造及经济性的用地分配的多目标规划模型，计算小区负荷。最后用实例说明了该方法的有效性。     

基于受约束区优先处理的城市配网规划变电站选址方法

在分析国内外变电站选址文献的基础上提出了一种改进型变电站自动选址方法,该方法以地理信息系统(GIS)为数据操作平台,在自动选址模型中提出了一种对城市受地理环境约束的负荷区域进行优先处理的方法,该方法免去了传统选址方法中后期对受约束区的繁琐处理过程,提高了变电站选址模型的自动化选址程度,同时考虑了专家意见对选址方案的影响.实例应用表明,该方法能满足城市配网规划的要求.     

基于空区推论的空间负荷预测分类分区实用法

目前对无历史数据的新老城区空间负荷预测,一般采用分类分区法,所有同类小区基于统一的分类负荷平均密度预测其负荷。针对这一不足,基于空区推论的思想对分类分区法进行了改进,提出现有面积（不含新城区）上的分类总负荷减去有历史负荷数据的老城区的负荷即得到无历史负荷数据的同类老城区的总负荷;同理,规划面积（含新城区）上的分类总负荷减去现有面积上的分类总负荷即得到同类新城区总负荷,再结合面积算得无历史数据的新老城区的平均负荷密度,进而预测其负荷分布。这样使得有、无历史数据的老城区和新城区采用不同的负荷预测思路以提高其预测精度。该方法几乎不增加收集原始数据的工作量或附加的数据较易获得。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

Estimation of a preference map of new consumers for spatial load forecasting simulation methods using a spatial analysis of points

The paper presents a spatial analysis of points especially suited to estimate a preference map for new consumers, which is then used as an analytical tool in spatial electric load forecasting. This approach is an exploratory spatial data analysis used to discover useful point patterns in the spatial location of distribution transformers to calculate a preference value for each area, rating it with respect to a hypothetical load change that may occur. We consider the locations of distribution transformers occupied land. Random points are generated in the study area where the new loads are expected; these points are referred to as unoccupied land. The method uses a generalized additive model (GAM) to estimate the probability of unoccupied land becoming occupied land. We test the approach with data from a real distribution system in a mid-size city in Brazil; the result is a preference map that shows the areas where new consumers are most likely to be allocated. The main advantage of this method is the ability work with a small-scale resolution, which enables the use of a resolution suitable for spatial load forecasting method chosen. We test the calculated probabilities in a spatial load forecasting simulation, yielding results with lower spatial error when compared with the heuristic technique.     

电网GIS数据采集质量控制关键技术研究

本文针对电网GIS数据采集项目传统作业模式下数据采集质量难以控制、人工数据处理效率低下等实际问题提出了一套解决方案,其主要特点是建立了一套规范化作业标准和数据采集质量评价体系,借助GIS空间分析与可视化技术,实现了电网GIS数据采集项目质量控制与数据处理的自动化。该项管理技术已在安徽省推广应用,大幅度提高了作业效率,有效地保证了项目数据质量。     

需求响应视角下有源配电网分层分区切负荷方法

线路发生故障或出现功率缺额时,配电网需快速切除部分负荷以保障系统整体运行的可靠性。提出了一种考虑需求响应的有源配电网分层分区精准切负荷方法：首先定义电气距离,结合社区发现方法将配电网划分为若干子区域;其次,建立以用户满意度最大和全网需求响应成本最小为目标函数,同时考虑子区域内安全运行、用户响应意愿等约束的有源配电网本地切负荷模型,并采用混合整数二阶锥规划算法对该线性模型进行高效求解;最后,基于事件触发机制思想构建有源配电网多区域协调控制架构,利用有限通信资源实现区域内/区域间切负荷信息的有效交互与精准执行。算例分析结果表明,与传统切负荷方案相比,所提切负荷方法不仅能够改善分布式电源接入后的系统电压水平、减少切负荷成本、提高用户参与需求响应的满意度,还可以缓解配电网多层级通信传输压力,提升复杂配电网切负荷方案的效率。     

基于PSO和曲线重迭算法的扩展短期负荷预测

精确的电力系统扩展短期负荷预测,有利于改善短期负荷预测效果和制定科学合理的滚动发电计划。根据历史负荷数据的内在规律性,提出了一种基于粒子群优化改进曲线重迭算法的扩展短期负荷预测方法。该方法由若干个同日类型日形成相关负荷集,并结合粒子群优化算法(PSO)的全局寻优能力对传统曲线重迭法中的参数进行了优化,有效克服了传统曲线重迭算法中依据经验选定参数的盲目性。研究结果表明,该预测方法较传统曲线重迭预测法有更高的预测精度。     

基于无差拍控制逆变器的负载性质在线识别及参数估算方法

无差拍控制是一种基于对象精确数学模型的控制方法,其不足是控制器参数对控制对象参数的依赖性很强,对象参数变化,要求控制器参数也作相应变化,否则,会造成很大的控制误差。该文结合无差拍控制逆变器的特点,提出了一种负载性质在线识别和参数估算的新方法,很好地解决了传统无差拍控制逆变器控制器参数难与控制对象参数精确配合的问题。通过计算机仿真,证明了该方法的切实可行性。     

实时监控下堆石坝压实质量模糊综合评估

堆石坝填筑碾压质量采用事中和事后双控。事中碾压参数往往不能在全工作仓面上100%满足控制要求，且受坝料性质不均匀的影响，即便是相同的碾压参数，也可能会导致不同的压实质量。事后试坑检测采用有限个测点，难以客观反映整个施工仓面的压实质量；若单纯采用压实连续检测指标（如CV）控制，其与坝料压实质量之间也存在一定误差。文章利用大坝填筑碾压质量实时监控技术，在动态采集碾压参数和压实连续检测指标CV的基础上，采用Dempster-Shafer（D-S）证据理论，提出了一种综合考虑事中碾压参数、事后CV的压实质量模糊综合评价方法。此外，为了保证碾压区域无明显连续薄弱区，通过DBSCAN空间聚类分析，提出等效连续薄弱面积的概念，对压实质量薄弱区域空间分布进行定量评价。实例分析表明，此方法可以有效避免单独事中或事后评估的片面性，提高压实质量评估的全面性，为高堆石坝施工质量控制提供一种新的手段。     

电力系统分块网络拓扑法的建模分析

传统的电网拓扑分析方法往往重复搜索路径,随着电网的规模日益加大,电网拓扑的复杂程度日益加重,更凸显了传统拓扑分析方法的速度慢、效率低,无法适应电力系统应用软件高时效性的要求。因此,提出一种分块网络拓扑法,引入开关间隔概念,将设备模型抽象成节点,建立节点邻接表,根据开关间隔特点设立一定规则对电网进行网络分块拓扑分析,当电网拓扑发生变化时通过涉及变化的局部网络拓扑重建达到全网拓扑更新的目的。