发电企业柔性工作流管理系统

发电企业传统管理信息系统技术难以很好地实现对流程性业务的管理。文中介绍了所开发的一个基于数据库的发电企业柔性工作流管理系统的系统模型及数据库设计、工作流实现算法、柔性工作流系统原型的设计，以及发电企业柔性工作流管理系统的实现。该系统具有柔性、集成性、重用性和可扩展性的特点，可以改进和优化发电企业业务流程等，在企业内部实现更好的业务过程控制和业务监督机制，从而减少企业对市场需求变化的反应时间。     

积温效应分析及日最大负荷预测中的应用

在短期负荷预测中,一定条件的气象因素会引起负荷变化的积温效应,这种现象对负荷预测的精度有着重要的影响.文中详细分析了积温效应的表现形式,探讨积温效应与气象因素的关系.引入了有效积温的概念,利用有效积温的特性模拟积温效应出现的气象状况,并探讨如何在预测中利用有效积温.通过深入研究,本文提出一种基于神经网络的预测模型,利用有效积温对日最大负荷进行预测,能够在预别中体现气象因素引起的积温效应.预测结果表明,该模型的精度高于传统预测方法.     

基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测

单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。     

TLS估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪

为了弥补传统Bayes估计的小波去噪方法依赖于小波系数先验分布模型的不足,针对零值绝缘子红外图像具有低信噪比特点,提出了基于总体最小二乘(TLS)估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪方法。受噪声污染的零值绝缘子红外图像经小波变换后,不处理低频小波系数,获取各尺度、各方向的高频小波系数进行总体最小二乘估计,对估计后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法与软阈值法和Bayes估计法相比,能够有效去除噪声,保留了图像的细节信息,去噪效果良好。     

基于自适应滚动优化的电力负荷多模型组合预测系统的研究与开发

该文提出了多模型组合预测等预测策略，采用了包括非线性优化组合模型、逻辑预测模型、组合自适应指数平滑模型和综合模型等多种组合模型来进行短期电力负荷的预测；并使用自适应波动优化技术保证每种模型能随负荷特性变化，调整模型参数；同时根据对每种模型在一段时间内的预测误差分析，选取最优的组合模型。基于该文预测策略和预测模型所开发的预测系统的预测结果表明，组合预测模型的预测结果优于单一模型的预测结果。     

数字电力系统基础架构平台的设计与实现

针对电力信息化系统中普遍存在的信息孤岛和信息化建设风险问题，基于数字电力系统理论，构建了一种新型的数字电力系统基础架构平台，采用公共对象请求代理体系结构（CORBA）中间件技术，通过各类异构系统的有机整合，实现电力企业各专业系统间的业务互通和数据共享。介绍了数字电力系统基础架构平台体系构成及其实现的相关技术，包括数字电力系统总线、基于公用信息模型（CIM）/组件接口规范（CIS）的数据整合、数字电力系统业务建模和开发管理工具等。     

一种基于参数循环优化的空间负荷预测方法研究与应用

在结合我国国情的基础上分析了传统用地仿真法在国内空间负荷预测工作中实现困难的现状,提出了一种实用性很强的基于参数循环优化的空间负荷预测模型.该方法以城市规划局的土地规划图为基础,运用GIS的强大功能对城市配网大量矢量地图数据进行存储管理,再结合循环优化后的负荷密度模型对各规划小区用地进行负荷预测结果计算.新的空间负荷预测模型免去了用地仿真法在网格划分及各小区空间数据收集过程中的大量工作,提高了工作效率.应用实例表明该方法预测结果准确性能满足目前我国电力行业的发展要求.     

基于形态相似准则的曲线拟合算法及其在超短期负荷预测中的应用

提出了一种基于形态相似准则的曲线拟合算法，以保证拟合曲线与实际曲线的形态最相似为准则，同时引入时间影响因子。将拟合曲线方程参数的求解转化为约束极值问题，利用罚函数法将该约束极值问题转化为无约束极值问题，采用Powell方法求解该无约束极值问题。利用该算法对超短期负荷预测中的曲线拟合预测方法进行了改进，研究结果表明，该算法在保证运算速度的同时，提高了总体预测准确性和拐点处的预测准确性。     

湖南省电网DSM技术举措的应用研究

电力需求侧管理作为能源管理的技术和手段,对电力运行起到重要作用,而各项节电项目的推广和应用又是电力需求侧管理的一项重要内容。针对湖南省电网现状,利用经济最优原理,建立了适当的电力需求侧管理成本效益分析模型。通过引入具体算例,从社会、用户参与者、发起者(电力公司)和监督者的利益出发,分别对绿色照明、空调节电和变频调速技术这三项节电项目进行了可行性分析,得出了电力部门应采取的经济激励措施。在贴现率为10/的情况下,可以有效地减少电力和能量消耗,节电潜力巨大。     

改进的时变非线性负荷预测组合算法

为了提高超短期负荷预测精度,提出了一种改进的基于学习的时变非线性组合预测算法,该算法在基预测器中增加了基于最大Lyapunov指数的混沌时间序列预测模型,其中最大Lyapunov指数为序列特征属性,在进行组合预测时将序列的特征属性和基预测器预测的结果形成元知识,作为元预测器的输入,从而发现并且纠正基预测器的系统偏差.在...