灰色系统在蓄电池健康管理中的应用研究

根据蓄电池的充放电过程影响因素复杂的特点,采用灰色模型预测蓄电池的充放电电压,并根据预测的电压控制蓄电池的充放电时间。实例表明,应用灰色系统对蓄电池健康管理能有效防止过充电和过放电现象发生,对延长蓄电池的使用寿命具有重要意义。     

灰色系统在蓄电池健康管理中的应用研究

开展蓄电池的健康管理,必须加强蓄电池充放电过程控制,尤其防止过充电过放电发生。根据蓄电池的充放电过程影响因素复杂的特点,本文采用灰色模型预测蓄电池的充放电电压,并根据预测的电压控制蓄电池的充放电时间。实例表明,应用灰色系统对蓄电池健康管理能有效防止过充电和过放电现象发生,对延长蓄电池的使用寿命具有重要意义。     

因子分析法在蓄电池组合筛选中的应用研究

针对蓄电池组合筛选仅凭定性分析或经验导致蓄电池组性能不高的情况,将因子分析法引入到蓄电池的选择中。在介绍了因子分析法应用步骤的基础之上,采用因子分析法对蓄电池的指标进行综合评价,并根据因子分析模型对单块电池综合评价得分并排序,为蓄电池组合筛选提供直观、简洁的理论依据。     

Ni-MH蓄电池自放电规律及其应用

探讨了MH-Ni蓄电池的自放电变化规律及其在电池筛选方面的应用。MH-Ni蓄电池的自放电率随搁置时间的增加而增大,但增大幅度逐渐变小。其25℃下的变化规律可拟合为Boltzmann函数;蓄电池的自放电率随环境温度的增大而增大;极板表面积影响电池的自放电,搁置初期,电池自放电随极板表面积增大而降低,搁置后期(10～28d),电池自放电随极板表面积增大而增大。电池开路电压越低,其自放电越大。此外,MH-Ni蓄电池自放电率的一致性对循环寿命也有影响,同等条件下,自放电差异小的电池组,其循环寿命优于随机组合的电池组。     

一种中长期负荷预测多模型筛选新方法

提出了一种基于趋势拟合评判的中长期负荷预测多模型筛选新方法.通过改进的灰色关联分析方法,定量衡量预测曲线与实际曲线的趋势拟合程度,从多种负荷预测模型中自动筛选出若干优越模型,再利用方差-协方差方法对筛选得到的模型进行组合,得到最终的优化组合预测模型.研究算例表明,该方法预测效果优于以各时点误差分析为基础的中长期负荷组合预测,而且随着步长的增加,优势越发明显.     

基于改进灰色关联分析的GIS质量评价

提出了基于改进灰色关联分析法的气体绝缘金属封闭式开关设备(GIS)质量评价方法。该方法结合熵权法和专家打分法确定各评价指标的组合权重,克服了原始灰色关联分析计算中指标均权及专家赋权的不足。然后采用改进后的灰色关联分析法对GIS进行质量评价。将组合赋权法引入灰色关联分析方法中,充分利用各指标的全部信息,有效提高了评价精度,使得评价结果更加科学、合理。     

基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序

故障筛选与排序是电力系统电压稳定评估的重要部分。针对以往基于潮流计算筛选方法的单一性,提出了一种新的故障筛选与排序方法。首先结合感应电动机特性、负荷大小、电源支撑及输电线路情况构建一套故障筛选指标体系;其次针对单一指标反映故障严重程度的局限性,采用灰色关联分析法计算综合指标,综合多方面因素评估故障严重程度。采用存在电压稳定问题的实际电网数据对所提方法进行验证,结果表明基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序方法是合理和有效的。     

基于优选组合预测技术的中长期负荷预测

中长期电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要前提。该文提出优选组合预测技术分为模型筛选和组合模型筛选两大部分。单个模型的筛选方法选择改进的灰色关联度指标和冗余校验方法,改进的灰色关联度指标更加注重预测发展趋势预测的精准度,冗余校验是对已经筛选出来的模型进行冗余检查。选择5种组合预测方法,较大程度兼容组合预测的实用性和准确性。改进的预测误差指标体系验证了优选组合预测技术在中长期负荷预测中的合理性。     

电力变压器灰色关联故障诊断模型的组合权重法

油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)是识别变压器故障的重要手段。笔者基于油中溶解气体数据介绍灰色关联理论,给出了基于组合权重变压器故障诊断的灰色关联分析法。在判定变压器故障类型时,各溶解气体其权重不同,利用层次分析法求出各特征气体在诊断变压器故障类型时的主观权重,但各专家通过层次分析法确定指标权重会存在许多主观因素,文中应用灰色关联分析法对其进行调整,消除各专家造成的各指标权重分配不统一,用熵值法确定指标的客观权重,结合熵值法和层次分析法对指标权重值进行综合确定得到组合权重,再将组合权重应用到灰色关联诊断模型中。最后结合实例对诊断方法进行分析讨论,诊断结果表明了该方法的有效性。     

基于灰色层次分析理论的烟气脱硫技术评价方法

将灰色关联及层次分析法引入烟气脱硫技术综合评价，探讨了从技术、经济、环保3个方面综合评价和优选烟气脱硫技术的方法和过程。通过建立完整的灰色评判模型，选取有代表性的灰色评判对象集及评判对象因素集，确定最优指标集，以邓聚龙先生提出的灰色关联分析法计算各参评对象与最优指标集的各因素关联系数，用层次分析法（AHP）确定权重系数，然后通过加权求和完成灰色综合评判，最后根据最大关联度原则选定最优烟气脱硫技术方案。并以典型的6种烟气脱硫技术为例进行了实际计算，给出了评价结果。为相关人员比较和评价不同的烟气脱硫技术提供一种新的思路和方法。     

基于DAB的蓄电池最小电流应力控制策略研究

双有源桥(DAB)变换器是一种适用于蓄电池充电的双向DC/DC变换器。为减小蓄电池充电过程中的功率损耗并提高传输效率,提出了双重移相(DPS)最小电流应力控制策略,分析DAB变换器全部开关管的零电压开通(ZVS)的电感电流约束条件,求解得到ZVS区域内电流应力最小时的移相比组合,能够减小蓄电池的充电损耗,提高充电效率,并通过理论对比验证了优化效果。仿真与实验结果均表明,所提优化策略可以实现开关管ZVS以及最小电流应力,从而减小损耗,提高变换器的性能。     

一种基于改进灰色关联分析的电压暂降源识别方法

为准确识别电网中各类暂降源,提出了一种基于改进灰色关联分析的电压暂降源识别方法。分析了其产生机理,并利用暂降分段法,分析电网中各类暂降源的波形特点;针对传统灰色关联分析模型的不足,利用熵权法进行改进;提取电压暂降波形的时域特征,形成六类暂降源对应的标准参考序列和待识别暂降源对应的比较序列,利用改进的灰色关联分析模型计算参考序列和比较序列的关联度,实现暂降源的准确识别。通过PSCAD/EMTDC仿真和实测数据对所提方法进行验证,并与其他方法对比,证明了所提方法能在样本较少的情况下准确识别各类暂降源,且能确定短路引起暂降的故障类型,具有较大的工程应用前景。     

基于组合赋权-灰色关联的电能质量综合评估方法研究

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,笔者提出一种综合主、客观权重的组合赋权方法。采用AHP的一种改进方法获取样本数据的主观权重,计算样本数据的熵值获取客观权重,然后通过乘法合成法得到电能质量分项指标的组合权重。建立以电能质量国家标准为依据的标准矩阵,结合组合权重对样本数据进行灰色关联分析求取样本的关联度;通过比较标准样本和数据样本关联度的大小确定样本的等级。实例验证表明,组合赋权法得到的指标权重更加客观、全面,采用灰色关联分析的电能质量综合评估结果更加科学、准确。     

基于小波神经网络的PM2.5浓度预测模型

为改善传统BP神经网络对PM2.5浓度预测存在训练时间长和过度拟合的问题。提出一种基于小波神经网络PM2.5浓度预测的方法,可更好地缩短训练时间,加快收敛速度且能够有效避免陷入局部最小值。对于数据处理,采用灰色关联分析法进行相关因子筛选,以提高数据挖掘质量。研究证明,引入灰色关联分析法与小波神经网络的预测手段能有效提高PM2.5浓度的预测精度,相比BP神经网络的预测模型预测效果更好,具有可行性。     

基于改进灰色模型的蓄电池剩余容量预测

蓄电池作为直流系统交流停电时的后备电源,其剩余容量直接影响了直流系统的安全运行。在对现有灰色预测模型进行深入研究的基础上,将遗传算法引入到GM(1,1)模型中,对此加以改进,提出了一种新的基于遗传算法的蓄电池剩余容量灰色预测模型。预测实例表明,基于遗传算法的蓄电池剩余容量改进灰色预测模型比传统的GM(1,1)预测模型具有更高的模型精度,能够满足工程需要。该方法可减少传统的电池容量放电实验次数,从而延长了蓄电池的使用寿命。     

基于改进GM(1,N)灰色关联模型的铅酸蓄电池容量预测

铅酸蓄电池由于其容量大、成本低、自放电率低等优点是应急电源(EPS)系统的基本组成部分,剩余容量作为衡量蓄电池能力指标的重要参数直接影响着系统的安全运行。引入电池的端电压、内阻两个参数作为容量的两个关联因素,建立多因素关联分析的GM(1,N)灰色模型,并对模型进行了改进,针对影响模型预测精度的关键量"均值序列加权参数",提出了一种合理有效的选取方法,最后的预测实例验证以及误差分析表明,该方法具有操作简单、算法复杂度低而且预测精度高的优点,有很强的实际应用价值。     

基于层次灰关联分析的变压器状态评估关键指标体系构建及应用

针对变压器评估指标体系中指标种类繁多,体系结构复杂的问题,提出了以故障类型为基础的基于层次灰关联分析的状态评估关键指标体系构建方法。首先海选出变压器的故障集和影响故障的初始指标集;然后提出层次灰色关联分析法,利用该方法得到初始指标与故障类型的综合关联度,设计动态指标筛选方法进行关键指标的筛选;最后引入关联规则中的支持度检验筛选后的指标合理性,形成关键指标体系。实验结果表明,应用本文建立的关键指标体系对变压器的评估结果与变压器实际运行情况相符。案例分析证实了该指标体系的准确性,并且具有实际应用价值。     

基于改进的GM(1,N)灰色关联模型预测铅酸蓄电池容量

铅酸蓄电池由于其容量大、成本低、自放电率低等优点是应急电源（EPS）系统的基本组成部分,剩余容量作为衡量蓄电池能力指标的重要参数直接影响着系统的安全运行。引入电池的端电压、内阻两个参数作为容量的两个关联因素,建立多因素关联分析的GM(1,N)灰色模型,并对模型进行了改进,针对影响模型预测精度的关键量“均值序列加权参数”提出了一种合理有效的选取方法,最后的预测实例验证以及误差分析表明,该方法具有操作简单、算法复杂度低而且预测精度高的优点,有很强的实际应用价值.     

基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测

针对短期负荷预测领域传统的机器学习算法(如人工神经网络、支持向量机等)存在的诸如泛化性能不强、参数和模型结构确定困难等问题,将随机森林回归算法引入短期负荷预测领域。同时应用投影原理改进了传统的灰色关联相似日选取算法,提出了一种基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测组合方法。基于灰色投影的相似日选取方法,采用灰色关联度判断矩阵表征历史样本与待预测日影响因素间的关联关系,并用熵权法确立影响因素的权重对判断矩阵加权,最后利用各个样本关联度投影值排序得到相似日集合。采用随机森林算法建立预测模型,利用灰色投影筛选出的相似日样本集合训练模型,最后输入预测日特征向量(天气预报数值、日类型等)完成预测。以浙江电网某县级市的负荷数据作为实际算例,并将上述方法与支持向量机方法以及未作灰色投影改进的随机森林算法进行对比。实验结果表明,新方法具有较高的预测精度和鲁棒性。     

基于熵权法和灰色关联分析法的输电网规划方案综合决策

针对目前输电网规划方案综合决策问题中信息不完全和权重主观性强的问题,提出了基于熵权法和灰色关联分析法相结合的输电网规划方案综合决策方法。该方法首先应用熵权法确定各评价指标的客观权重,克服了原始灰色关联中指标平权和专家赋值的不足;然后采用改进的灰色关联分析法得出最优方案。熵权法与灰色关联分析法相结合充分利用了各指标的全部信息,且充分发挥了灰色关联适合具有一定灰度小样本事件的优势。仿真算例验证了该方法的有效性。