模糊神经网络负荷模型的内插外推能力

为了分析综合负荷模型的实用性,研究了综合负荷模型的内差外推能力。通过分析模糊神经网络综合负荷模型建模数据的特征,确定模糊模型的初始结构;通过模糊神经网络对建模数据的学习,获取模糊推理规则并调整隶属度函数的参数,进而辨识出模糊模型并调整隶属度函数;将电压、有功和无功作为模糊神经网络的广义模型输入,对综合负荷进行解耦建模。在综合负荷构成成分相同的3组数据中,用其中1组建模数据训练得出模糊模型的结构和参数去拟合其它2组建模实测数据,获得良好的拟合效果,从而验证了模糊神经网络综合负荷模型的良好的内插外推能力和收敛性。该特性对于综合负荷模型的实用化具有重要的指导意义。     

基干聚类和模糊神经网络的模糊系统设计及应用研究

利用聚类技术和模糊神经网络的学习能力从模糊控制系统的现场数据中获取模糊规则，自动调节隶属函数，把被控对象的建模与控制规则的建立统一为模糊神经网络结构参数的生成和学习问题，用于一个化工过程控制问题，取得了满意的结果。     

一种电动汽车电池SOC软测量方法研究

针对电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)不可直接测量这一问题,引入基于减法聚类和自适应模糊神经网络的SOC软测量方法。首先,利用减法聚类确定自适应模糊神经网络的结构;然后,将反向传播算法与最小二乘算法混合使用,对网络的前件参数和结论参数分别进行优化,提高了参数的学习效率;最后,将神经网络自动生成的模糊隶属函数和规则集应用于电动汽车电池SOC的软测量中。在CYC-HWFET工况下,取电池的电压、电流和温度参数来实现SOC的软测量,仿真结果表明:基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的电动汽车电池SOC软测量模型精度较高,真实值与软测量值误差较小。     

基于自适应神经模糊系统的电力系统短期负荷预测

提出基于T-S模型（Takagi-Sugeno）的自适应神经模糊系统（ANFIs）。该系统采用减法聚类初始化模糊推理，把神经网络学习机制引入到逻辑推理中，并用混合学习算法调整前件参数和结论参数，自动产生模糊规则。应用武汉地区2005年夏季负荷数据对网络进行训练和检测，所得仿真结果表明此预测方法有效。     

基于随机模糊聚类的负荷建模与参数辨识

针对实际负荷的无功功率变化范围比有功功率大的特点以及电力负荷的时变性和变结构性,提出了一种新的负荷建模与参数辨识方法。首先,对linearized-GNLD模型的无功部分进行了改进,以刻画实际负荷的无功部分往往比有功部分具有更大变化范围的特点;进而将有效性函数引入随机模糊聚类中,获得了无需事先给定分类数就能同时获得最佳分类数及相应聚类隶属度的随机模糊聚类新方法;最后,把所提出的新方法与改进的linearized-GNLD模型以及先聚类后辨识策略相结合而获得了新的负荷建模与参数辨识方法。相对于其他方法而言,所建立的模型无需事先给定负荷模型个数而使得实际应用更为方便;同时,由于先聚类后辨识策略,使得每一类负荷模型均是基于类似负荷曲线(节点电压、有功功率、无功功率的负荷曲线组)而获得,相应地所获得的负荷模型也具有更高的辨识精度和更好的推广性。算例证明了所提方法的有效性及正确性。     

基于减法聚类及自适应模糊神经网络的短期电价预测

提出了基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊神经网络的短期电价预测方法。首先采用减法聚类方法确定自适应模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件参数和结论参数,最后将影响未来日电价的相关因素输入到训练好的自适应模糊神经网络中进行电价预测。以美国加州电力市场公布的1999年负荷与电价数据进行模型训练和预测,结果表明采用该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于模糊聚类识别及统计相关的短期负荷预测

应用模糊聚类理论，通过对负荷历史数据进行聚类和隶属度分析，依据模糊聚类和模糊模式识别、类别（或级别）变量特征值与概率统计相关分析等模型，根据模糊聚类参数与预测因子的前期特征值，确定相应的类别变量特征值，建立类别变量特征值与预测对象之间的相关关系，利用此相关关系进行负荷预测。应用隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的相关关系，可以同时考虑多种影响负荷因素，在算法上只是隶属度矩阵的阶数发生变化，预测过程简单明了。实践结果表明，此方法具有较高的预测精度，能较好地适应不同地区的负荷特性。     

一种新的动态聚类算法及其在热工过程模糊建模中的应用

文中提出的新型动态进化聚类算法克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。它通过改进的遗传策略来优化染色体长度，以实现对聚类个数进行全局寻优；同时，利用FCM算法加快了聚类中心参数的收敛：此外，通过引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理，新算法得以快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型，可以同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数。仿真实例验证了文中动态模糊聚类建模算法的有效性，将其应用于热工过程可获得高精度的非线性模糊模型。     

循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模

床温对循环流化床(CFB)锅炉的安全、环保、经济运行具有重要影响。本文利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的非线性动力学特性、自学习能力和泛化能力,对某台650t/d CFB生活垃圾焚烧锅炉设计了床温预测模型;根据该锅炉的工艺特点,选择模型的输入变量,然后利用减法聚类算法对历史过程数据进行分析,自适应地确定初始模糊规则和模糊神经网络的初始结构参数;再结合最小二乘估计法和误差反向传播算法对模糊神经网络的参数进行学习,构建自适应神经模糊推理系统,完成CFB生活垃圾焚烧锅炉床温智能建模。与多元线性回归模型、BP神经网络模型以及支持向量机模型的床温预测结果对比表明,本文建立的模型预测精度更高,对锅炉的运行和控制具有指导作用。     

一种密度聚类模糊神经网络的建模方法

针对仅依赖于输入输出样本数据的复杂系统建模问题,借鉴模式识别聚类分析的理论思想,提出了基于密度聚类提取样本数据模糊规则的理论和方法,通过密度聚类法提取样本数据输入输出变量间的内在规则,并根据密度聚类提取规则的特点,建立了基于密度聚类的模糊逻辑推理方法,确立了一种基于密度聚类的模糊神经网络(DFNN)模型结构。以石化过氧化氢异丙苯(CHP)分解反应过程为对象,进行了仿真建模比较分析,结果表明在模型精度和可靠性上,均优于基于C均值聚类提取规则的模糊神经网络(CFNN),验证了DFNN建模方法的有效性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products