基于同步相量测量的电压稳定评估算法

提出一种基于同步相量测量的电压稳定评估算法。算法中只需要利用局部同步相量测量，即被监测负荷节点的同步电压相量，及由与其相连接的同步电压相量所得到的等价电压相量，建立一等价两节点系统。最后，以被监测负荷节点的同步电压相量在等价电压相量的投影与等价电压相量幅值的一半之差，作为计算电压稳定与否的指标。将这个算法应用于一个5节点系统中，仿真结果验证了算法的正确性及合理性。     

基于模糊聚类的岩体结构面动态聚类方法研究

针对传统的岩体结构面分组方法的缺点,提出了基于模糊聚类的结构面动态聚类方法。首先以模糊聚类法对结构面样本进行分组,得到优势分组及各组优势产状,并将其作为动态聚类法的初始划分;再采用动态聚类法对结构面样本进行更进一步的聚类分析。该法克服了动态聚类算法对初始聚心敏感及易收敛于局部极小值的缺点,提高了分组结果和优势产状的客观性及准确性。将算法应用于野外实测岩体结构面产状数据分析中,得到的聚类结果合理、可靠,符合实际情况。     

基于可变模糊聚类的城市排水系统内涝风险评估

文中针对风险评估模糊不确定性问题,采用可变模糊聚类方法,通过相对隶属度与聚类中心之间的动态迭代,得到城市雨水内涝风险评估结果。实例研究表明,方法的分析计算结果和实际情况吻合,说明可变模糊聚类可以有效应用于城市雨水内涝风险评估。     

灰色模糊聚类法用于配电网建设规模评估中的地区分类

客观评估地区电网总体建设规模是规划管理者的重要工作，对管理范围内的地区进行科学分类是实现评估的基础。文中在假设已建立评价指标体系的前提下，提出了一套实现地区电网分类的系统方法。首先以统计年鉴数据为依据计算电网规模影响因素对规模因子的灰色关联度,并以此作为其相对影响程度的测度指标，建立描述地区相似程度的特征向量空间；然后以空间距离为测度建立模糊相似空间；最后运用模糊聚类原理完成地区分类。实例分析表明，文中提出的方法简便、实用，结果客观、可靠，可作为宏观控制和指导地区电网建设规模的基本依据。     

基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法

权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题。根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样本的指标权重向量,结合洪灾损失样本特征值矩阵得出各样本的灾情综合评价值;然后依据灾情综合评价值与聚类矩阵求出各等级的特征值,并依此自动识别聚类矩阵中各行的类别属性;最后依据识别出的类别属性和各样本的灾情综合评价值,对洪灾样本在不同的决策者偏好下进行等级划分和灾情排序。以2013年四川省和1996年新疆的洪灾样本为例进行仿真试验,实现了不同决策者偏好下的洪灾等级评估,并为水利部门选择偏好类型提供了参考性建议。     

基于模糊神经网络的城市供水系统负荷预测

针对城市供水系统的复杂性、非线性、时变化性与多因素影响的特点，引入了模糊逻辑系统（ＦＬＳ）和人工神经网络（ＡＮＮ），将一种改进的最近邻聚类算法，用于城市水负荷预测，对短期、中长期水负荷的预测实验表明，该方法结构简单，精度高。     

基于模糊聚类迭代模型的洪灾评估标准计算方法

对于洪灾评估工作来说,制定一个具有普适性的洪灾等级评估标准是很重要的,而目前缺少一个被公开认可的标准制定方案。在模糊聚类迭代模型的基础上,提出了一种不受时空分布影响的洪灾评估标准计算方法。在求解目标函数时,采用混沌文化进化算法进行了优化。以四川省1976-2006年洪灾样本为例,计算出了四川省洪灾的标准化等级评估标准,并进行了验证。分析表明:该标准是合理有效并符合洪灾分布特点的,可以作为其它模型的评估标准。采用相对值标准,不受时空分布不同的影响,可以用于所有具有同一范围级别和较完备历史灾情数据的洪灾评估标准工作。     

基于模糊聚类算法的大坝监控模型的研究

将模糊理论和神经网络相结合，建立了基于模糊聚类算法的模糊神经网络的大坝安全监控模型，并针对某一大坝变形水平位移实测数据进行分析，计算结果表明，其拟合和预报精度优于常规统计模型，从而表明这一模型的有效性。     

电力系统静态电压安全问题的概率评价

电压安全问题严重威胁电力系统的安全运行。根据作用时间和机理的不同，电压安全问题分为暂态安全和静态安全两个方面，后者包括静态电压稳定和静态电压偏移。文中将静态电压安全与概率充分性分析结合起来，研究在不同负荷水平下、考虑发电和输电元件随机故障时的静态电压安全问题，模拟有效的控制措施，建立量化的概率风险评价指标，给出了相应的算法流程，并以IEEERTS为例，讨论了负荷模型对静态电压安全的影响以及静态电压安全对概率充分性的影响，完善了概率充分性分析的模型。     

基于改进爬山聚类法的模糊神经网络边坡稳定性判别模型

影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。综合考虑重度、黏聚力、内摩擦角、坡角及坡高等影响边坡稳定的主要因素,为判别边坡稳定性建立出新型模糊神经网络模型,该模型利用学习能力强大的神经网络及推理功能突出的模糊逻辑,通过改进的爬山聚类法进行结构学习,并利用 BP 算法和最小二乘估计法相结合的综合学习算法来调整参数,进而大幅度提高模型判别能力。经工程实例测试证明该模型可以快速准确的判别边坡的稳定性,可以为类似工程提供参考和借鉴。     

基于粗糙商集的边坡稳定性模糊积分评价

针对模糊数学评价边坡稳定性中模糊隶属度和权重难以确定的问题,提出了对粗糙集理论中的属性商集作模糊统计求隶属度的集值统计方法。以神经网络正交试验得到的各因素对边坡稳定性影响级差之差为依据,构建AHP判断矩阵求权重,并引入了更适合于度量和决策的模糊积分理论。通过评价边坡样本与实例可知：模糊积分评价结果正确率与因素多少成正向关系,与其它理论方法结果和工程实际相一致。评价结果表明,该方法可行、结果可靠,而且计算过程更方便快捷。     

基于随机优化的割集空间电压稳定域可视化

电压稳定域可视化能够方便调度人员监视电力系统的电压安全裕度,为其决策提供依据。为克服现有算法不能给出概率意义可信度的不足,分别提出了基于理想模型（独立正态分布）的随机优化算法和基于一般模型（非独立正态分布）的数据拟合Monte Carlo算法,以实现割集空间电压稳定域的可视化。其中,基于理想模型的随机优化算法不需要产生大量的随机数,计算过程简洁、高效,且可得到割集空间电压稳定域边界超平面近似的方程。进一步,为了评价利用该超平面方程判断电压稳定的可信度,提出用随机优化的目标函数———正确率作为置信度指标。基于该指标选择割集功率,可显著提高电压稳定评估的正确率。此外,文中将割集空间概念推广到拟割集空间,使电压稳定域的可视化更准确,更易于工程实现。IEEE 39节点系统的仿真分析验证了所述算法的有效性。     

某水库库岸稳定性的模糊综合评判

库岸稳定性量化评价是一项复杂的系统工程,评价指标的选取与评价体系的建立基于定性认识,而评价因子基于库岸的关联性与独立性依托数学指标--权重和隶属度来体现。采用模糊综合评判对某水电站库岸段 72.4 km 进行评价,评价成果与现场勘查与遥感解译结果较为一致,具有较高的参考价值。     

基于可信度区间的静态电压稳定性评价

在电网负荷注入水平和增长方式都不确定的情况下,给出了一种新的以区间形式表示的电 压稳定评价模型。该模型不仅能处理变量的区间特性,还可以计及其概率分布,为不确定方式下的 电压稳定性分析提供了一种新思路。然后采用线性规划法对模型进行求解,解决了双端不固定条 件下的最短路径问题。最后在IEEE 30节点系统中验证了所提出的算法的快速有效性。     

基于风险的低压切负荷量的确定方法

针对低压减载方案中切负荷量的问题,利用马尔可夫方法,计算出低压减载方案各种动作情况的概率。在此基础上,结合电压崩溃的风险理论,以在预想事故下所切负荷量为变量,构造方案引入所带来的电压崩溃风险的函数,再以该风险量最小为标准,确定切除负荷量的多少。与传统方法不同,该方法综合分析了各种意外事件、考虑了低压减载方案本身的可靠性。计算处理的信息更丰富,结果更准确。IEEE 14节点的算例表明了该方法计算的有效性。该方案为低压减载方案的设计提供了参考。     

三相重合时序对暂态电压稳定性的影响

发现合于永久故障时三相重合闸时序对系统暂态电压稳定性有较大影响,以单负荷无穷大系统为例探讨其机理。分别在恒阻抗、恒电流和恒功率3种静态负荷模型以及感应电动机动态负荷模型下,考虑故障点位置变化,推导出交流线路从发生三相短路至三相断路器跳闸、三相重合于永久故障直到后加速三跳的整个过程中,负荷侧母线电压的解析表达式。通过比较2种重合时序下的负荷侧母线电压发现,在恒阻抗、恒电流及动态负荷模型下,由远离负荷的线路首端重合,可增大负荷侧母线电压,动态负荷模型下还可减小保护再次跳闸时的电动机转差率,有利于提高系统暂态电压稳定性;而在恒功率负荷模型下,重合时序受故障位置影响,推导出了影响重合时序的故障距离解析式。鉴于实际系统中运行方式变化,提出了离线计算与在线结合的实用三相重合时序整定策略,以提高系统暂态电压稳定性。对单负荷无穷大系统和2010年南方电网的仿真结果验证了其正确性和有效性。     

基于预测误差分布特性统计分析的概率性短期负荷预测

现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果，难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分布规律进行统计分析的模型，并提出了检验该统计规律有效性的原则和方法;将验证后的预测误差统计分布规律与确定性的负荷预测结果相结合，即可得到概率性的负荷预测结果。基于该结果，还能求取某一置信水平下的预测负荷曲线的包络线。结合实际电网数据验证了所提出方法的有效性和实用性，为概率性短期负荷预测提供了一条可行的新思路。     

考虑暂态电压稳定的低压减载地点选择

提出一种考虑暂态电压稳定的低压减载最佳地点的选择方法。在电力系统微分代数方程模型中，系统轨迹碰到奇异面对应着系统发生暂态电压失稳，可以通过切负荷控制使得奇异面远离系统轨迹，从而避免发生电压崩溃。奇异面移动的距离可以看做评估控制效果的一个指标。用文中提出的灵敏度分析方法计算这一指标对于节点负荷的灵敏度，根据灵敏度大小选择低压减载装置的最佳地点。在IEEE 39节点系统中进行了仿真验证，结果说明所提出的低压减载地点选择方法合理有效。