基于博弈论组合赋权的GRA-TOPSIS-BS电能质量综合评估

为了进一步提高电能质量评估结果的精细化程度,提出了一种基于灰色关联度分析（Grey Relational Analysis,GRA）、二元语义(Binary Semantics,BS)和逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）的电能质量综合评估方法。首先建立电能质量综合评估指标体系;其次利用G1法确定主观权重,采用指标相关法（Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,CRITIC）确定客观权重,并引入博弈论优化主客观综合权重系数,得到各项指标的综合权重;然后使用TOPSIS方法计算监测点指标数据与各指标对应的最优、最劣解之间的欧氏距离,并结合灰色关联度计算出相对贴近度,将其作为确定电能质量等级的判据并进行一次评估;最后利用二元语义法对一次评估结果中电能质量等级相同的监测点进行更为精细的二次评估。仿真算例结果验证该方法的有效性和精细性。     

基于两种改进方法的电能质量综合评估

为了对电能质量进行合理综合评估,提出了基于改进层次分析法(AHP)和加权逼近理想解排序法(TOPSIS)的电能质量综合评估方法.通过分析AHP判断矩阵的不一致性与比较矩阵的关系,找出对判断矩阵一致性影响最大的元素并进行修改.以电能质量国标中的规定值为绝对理想解、限制值为绝对负理想解,解决加权TOPSIS法中可能产生的逆序问题.结合改进AHP获得的权值,计算各评价对象与理想解的接近程度,判断各个综合评估结果是否合格并对各个评估结果进行定性分级.最后通过案例实现该方法的应用.     

基于加权秩和比法的电能质量综合评估

针对现有电能质量综合评估方法受人为因素影响较大和评估模型较为复杂的问题,提出了基于加权秩和比的电能质量综合评估方法。采用熵值法计算各评估指标的权重。当各评估指标的权重相同时,计算各评估对象的秩和比;当评估指标的权重不同时,计算各评估对象的加权秩和比。利用秩和比或加权秩和比计算各评估对象的概率单位,将概率单位作为自变量代入线性回归方程进行计算,根据计算结果对评估对象进行电能质量的优劣排序和分档。分别采用所提方法、理想解法和基于突变决策理论的方法对某风电场的母线进行电能质量评估并将评估结果进行对比,对比结果表明,所提方法可对各母线的电能质量优劣进行正确的排序和分档。     

采用DTOPSIS法的电能质量综合评估

介绍了电能质量指标体系,采用模糊数学中的模糊隶属度方法将各电能质量指标以统一量纲规范化;介绍了DTOPSIS法的原理和分析方法,通过相对比较法确定各指标的权重,运用DTOPSIS法对规范化的各电能质量指标进行综合分析和评估。通过采用DTOPSIS法对西昌地区6个监测点的电能质量数据进行综合分析评估,并将评估结果与采用加权的方法的结果进行比较,可以看出该方法在区分度上优于加权法,有利于大批量数据的比较排序。     

电能质量CRITIC-TOPSIS综合评价方法

为全面利用电能质量各评价指标所蕴含的信息,得到客观、准确的电能质量综合评价结果,提出一种CRTICI-TOPSIS综合评价方法。首先,该方法全面考虑了各指标的差异性与关联性,采用CRITIC赋权法确定各评价指标的权重;其次,将评价对象与电能质量等级分类标准相结合,并利用相对距离改进TOPSIS(逼近理想解距离法)中相对贴近度的缺陷,使得该综合评价算法具有更高的适用性。改进后的相对距离不仅可以对评价对象进行优劣排序,且能确定评价对象级别归属;最后,采用某观测站五个观测点所采集的电能质量各指标数据进行实例分析,分析结果表明CRTICI-TOPSIS电能质量综合评价方法可以充分利用原有数据信息,所得出的评价结果客观全面,且可信度更高。     

基于变权和改进优劣解距离法的电能质量综合评估

提出一种基于变权和改进优劣解距离法的电能质量评估模型。首先利用改进层次法、改进熵权法及变异系数法确定主客观权重,并采用博弈理论对主客观权重进行组合,克服了单一权重的不足;然后根据所选的电能质量指标,采用变权理论对权重进行动态调整,使权重更加贴合电能质量评估的实际要求;最后采用灰色关联理论和余弦相似理论改进的优劣解距离法对所选测试点的电能质量进行评估。改进的优劣解距离法既计及了指标间的关联性,又克服了传统优劣解距离法等距情况下无法得出准确结果的不足。最后通过Matlab实例验证了该方法可有效实现对电能质量的评估。     

基于组合赋权法的TOPSIS模型的电能质量综合评估

随着电价改革的推进,准确的电能质量评估将成为分质电价的关键依据之一。首先选用改进的层次分析法、改进的熵权法和变异系数法这三种赋权法得到权重因子,并利用相对熵理论建立优化模型,求取其组合权重;再采用近似理想解法的排序法,根据相对熵值计算相对接近度,以构建电能质量评价体系,最终实现综合评估。该评估模型避免了单一赋权法的弊端,应用主客观赋权法与TOPSIS相结合的方法,为权值的有效组合提供了新的思路,通过实例分析体现了组合赋权法的TOPSIS模型的可操作性和准确性。     

一种考虑排序稳定分析的电能质量综合评估新方法

在电能质量综合评估时,多位专家应用层次分析法确定其各指标权重,考虑到多位专家意见不统一造成的权重分配错误,运用熵值法求解出各位专家在确定电能质量指标权重时的作用大小,从而求得各指标的最终权重;然后,针对电能质量综合评估指标的不确定性,引入联系度概念,应用联系度处理电能质量综合评估指标的不确定性,将各评估指标值与标准值比较,建立电能质量综合评估的联系度模型;联系度中差异度系数是一个不确定的区间值,对其进行研究,可为电能质量优劣排序做进一步的稳定性分析,因而给电能质量综合评估提供了一种更精确全面的新方法。     

基于区间数理论的电能质量综合评估模型

将电能质量评价标准作为一个区间数概念处理,提出了基于区间数理论的电能质量综合评估模型。根据原始指标权重值范围,利用线性目标规划模型得出主观权重,利用改进拉开档次法得出客观权重,基于加法原理确定各指标的综合权重。引入多目标决策理想区间法计算待评样本各指标值与理想区间的距离。取各距离的倒数值且进行归一化处理后,作为样本与电能质量评价标准模式的贴近度,实现电能质量的综合评估。该方法既能够对电能质量进行整体评估又可以对同一等级的电能质量进行精细的评价。实际算例验证了该模型的有效性和可行性。     

基于改进AHP和概率统计的电能质量综合评估

电能质量是多个指标的有机综合,虽然世界各国对各个电能质量指标制定了一系列的标准,但这些用来确定单个指标合格与不合格的标准,不能全面、真实、唯一地反映总的电能质量的性质。针对这种情况,结合改进的层次分析法（AHP）和概率统计法对电能质量进行综合评估。该方法首先根据层次分析法得到判断矩阵,再用二阶段线性规划的方法而非传统的特征向量法得到各项指标权值,然后采用概率统计的方法将各项指标综合量化,得到评价综合电能质量的唯一量化指标,并给出分级评价方法。文章最后的实例分析将该方法应用于电气化铁路电能质量的评估。     

基于IABC和聚类优化RBF神经网络的电力信息网络安全态势评估

为提高电力信息网络安全态势评估的精度,提出一种基于改进人工蜂群（IABC）算法和密度峰值聚类（DPC）算法优化径向基函数（RBF）神经网络的电力信息网络安全态势评估方法。首先,引入改进密度峰值聚类（IDPC）算法对人工蜂群（ABC）算法的种群空间多样性进行聚类分析,重新定义个体更新机制以提高算法的全局搜索能力。然后,构建分类RBF神经网络安全态势评估模型,利用IDPC算法对输入指标数据进行聚类分析,采用IABC算法对分类拓扑结构和参数学习过程进行优化,得到输入评估指标与输出安全态势值的最佳映射关系。最后,通过实例仿真证明所提方法的有效性。     

基于子空间迭代法的快速N-1潮流计算方法研究

为提高N-1潮流计算的求解速度,提出基于子空间迭代法的快速N-1潮流计算方法。对初始潮流的雅克比矩阵进行不完全LU分解,得到固定的预条件子,应用结合了自适应GMRES(m)法的牛顿法求解N-1潮流。自适应GMRES(m)算法是GMRES算法的改进,能自动调节重启参数值,进一步提高算法收敛速度。对IEEE118、IEEE300、2383wp电力系统的仿真证明了基于子空间迭代法的快速N-1潮流计算方法的有效性。算例结果表明,自适应GMRES(m)算法能快速求解大规模线性方程组,适用于大规模系统的N-1潮流问题。     

基于改进物元法的电力大客户潜在投资价值评价

新电改背景下,为使电网公司在市场竞争中处于优势地位,保留优质客户资源十分重要。为能客观评估优质客户,本文根据电力用户的价值分类,构建客户价值评价指标体系,并应用信息熵赋权法确定评估指标的权重,完成对模糊物元法的改进,进而提出一种基于改进模糊物元法的优质客户评价研究。并以某省15个电力大客户为例进行应用,结果表明该方法可以客观有效地对电力客户价值进行评价,提供优质客户资源,从而为电网公司投资提供参考和依据。     

基于改进AHP和概率统计的电能质量综合评估

电能质量是多个指标的有机综合,虽然世界各国对各个电能质量指标制定了一系列的标准,但这些用来确定单个指标合格与不合格的标准,不能全面、真实、唯一地反映总的电能质量的性质.针对这种情况,结合改进的层次分析法(AHP)和概率统计法对电能质量进行综合评估.该方法首先根据层次分析法得到判断矩阵,再用二阶段线性规划的方法而非传统的特征向量法得到各项指标权值,然后采用概率统计的方法将各项指标综合量化,得到评价综合电能质量的唯一量化指标,并给出分级评价方法.文章最后的实例分析将该方法应用于电气化铁路电能质量的评估.     

基于内点法和离散粒子群算法的输电网参数辨识

准确的电网参数是调度平台能量管理系统进行电网安全稳定分析和控制决策的重要基础。以残差加权最小绝对值(WLAV)为目标函数,能有效抑制不良数据对参数辨识结果的影响,采用现代内点法对WLAV进行求解,收敛性好。针对传统参数辨识的系统矩阵条件数过大,易出现程序发散的特点,将原-对偶内点法和离散粒子群(DPSO)算法相结合,给出了一种输电网参数辨识方法,仿真结果表明该方法在计算速度和数值稳定性方面具有明显的优势。     

基于熵权的逼近理想解排序法在核电设备质量评价中的应用分析

为更好地掌握核电站关键设备在客观性能上的质量状况,提出利用基于熵权的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）对核电设备质量进行评价.以核电厂压力容器堆芯筒节为例,验证了基于熵权的TOPSIS评价法可有效、科学、客观地评价设备的性能状况,最后剖析了该方法的特点和局限性.应用结果表明,该方法适用于评价核电站关键设备制造质量.     

随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识

随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性随机动力系统的Koopman分析,利用截断的奇异值分解实现动态低秩近似,使系统维数大大降低,同时该算法可以有效地克服动态模式分解方法可能导致辨识结果产生偏差以及模态混合等问题。基于IEEE4机2区系统和IEEE16机5区系统进行仿真,并将该方法辨识结果与其他方法辨识结果进行对比和分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于模糊评判的电力需求侧管理

运用层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）计算电力需求侧管理综合评价指标体系的分部权重及整体权重,探讨模糊综合评判应用于电力需求侧管理综合评价的可行性,并用模糊评判对某地的电力需求侧管理进行综合评价．得到量化评价结果,从而验证所提出的电力需求侧管理指标体系及评价方法的实用性、科学性。     

基干预测机制下的电能质量扰动检测分析

进行电能质量扰动分析、扰动治理设备参数调整以及经济调度控制策略制定需要的准确实时可靠的数据信息,将基于全极点模型的线性预测优化算法（LPC）成功引入到电能质量扰动中.线性预测的电能扰动检测系统,其可以通过对样本数据信息自动学习获得误差最小的线性预测模型,以实现对电能质量扰动的在线分析检测.通过试验仿真分析表明,应用线性预测模型对电能质量扰动信号的检测和扰动起始时间、持续时间以及扰动工况点特性数据的提取是可行和有效的,该装置有很好的实用价值和应用前景.