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季节划分下产业用电量关联分析及预测被引量：8: 2015年; 产业用电需求预测对于实现精细化用电管理、降低电力企业运行与规划成本具有十分重要的意义。鉴于常见的预测方法在产业结构划分下的中短期用电量预测中效果不佳,分析了不同季节下产业用电量之间内在关联关系以及气温对其的外在影响,结合计量经济学思想,分季节构建了用于电量预测的误差修正模型,并利用该模型对华中某省网月度用电量进行了预测分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度。; 马瑞彭舟蒋诗谣徐慧明王熙亮; 关键词：电力用电量预测误差修正模型用电管理

考虑抑制DFIG机群脱网的风电场无功补偿配置新方法被引量：1: 2015年; 随着大规模风电并网,电网故障情况下风电机群连锁脱网事故严重威胁电网安全稳定运行。为此,从抑制DFIG机群脱网的角度,提出了一种考虑抑制双馈异步风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)机群脱网的风电场无功补偿配置新方法。该方法首先以风电场为中心进行无功平衡初步分析,通过无功需求和有功传输之间的定量关系,确定风电场所需要配置的低压电抗器组和低压电容器组容量。然后通过不同负荷方式下风电出力波动和线路N-1运行时的风电场母线电压无功分析,校核初步配置方案对系统静态安全的适应能力。最后,在分析电网故障情况下DFIG机群无功需求特征基础上,通过加入一定容量的静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)来抑制机群脱网,从而使无功补偿方案能满足系统安全运行的要求。该方法已应用到了某省网大容量风电接入220 k V的无功配置专题研究中,在经济和技术上是可行的和有效的。; 马瑞王柯懿吴刚; 关键词：无功补偿风电场电容器组 STATCOM

基于潮流变化量特征的电网开断故障诊断方法研究被引量：2: 2015年; 传统的基于保护、开关动作信息的电网故障诊断方法在实际应用中存在误动和拒动。利用SCADA系统采集的电网支路稳态潮流信息作为诊断依据,提出一种电网支路开断故障诊断的新方法,利用支路开断分布因子建立全网支路开断故障模式集,提取电网发生故障后各支路稳态潮流变化量,并运用模式识别算法对电网故障支路进行匹配识别,实现电网开断故障诊断。对某区域电网实例数据进行仿真分析,结果表明:该方法能够有效地对电网支路开断故障进行快速诊断,具有较好的工程实用价值。; 罗杰蒋铁铮刘鸣春; 关键词：故障诊断 SCADA

基于电力系统碳排放流理论的碳排放分摊模型研究被引量：17: 2014年; 提出一种电力系统碳排放产权界定分配的模型。分摊模型以电力系统碳排放结构分解为切入点,借鉴负荷分析理论将电力系统碳排放以其所对应的电能用途分成了综合用电负荷碳排放、网损碳排放、厂用电碳排放等3部分。确定结构成分并与电力系统碳排放流的计算指标对应后,计算得到系统中各碳排放流成分分布;运用潮流追踪对系统网损引起的碳排放进行分配定量,最后得到系统实时碳排放的产权分配结果。在对IEEE14标准节点进行算例分析后,其结果证明了本文所述模型的可行性与正确性。; 袁书林马瑞

500kV输电线路故障时空特性分析被引量：2: 2015年; 随着电力系统通信自动化技术的发展,各种信息采集系统得到广泛应用,这为分析电网故障的时空特性提供了有利条件。以H省电网500 k V输电网为例,探讨了5年间500 k V输电线路故障在较长时间段上的行为特性。首先在输电线路故障时间序列层面上,统计分析输电线路故障发生的时间(单位:天)与同一时间点故障累计频次和累计概率之间的相互关系,采用Kolmogorov-Smirnov(K-S)法检验其分布的正态性,并根据R/S时序分析法计算出H省电网500 k V输电网5年间输电线路故障基于时序的Hurst指数,从而判断其在时间序列上具有长程相关性。然后,在空间层面上,统计分析5年期间H省电网每条500 k V输电线路故障次数与其发生频次和累计概率的关系,得出输电线路故障在空间上符合幂律分布特征。研究电网故障的时空分布特性为电网的风险管理和风险预测提供了辅助决策的依据。; 罗杰蒋铁铮梁勇超马瑞; 关键词：输电线路故障幂律分布 HURST指数 R/S分析法

CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究被引量：11: 2018年; 由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。; 颜宏文卢格宇; 关键词：小波变换卷积神经网络短期风速预测

Statistical Data Quality Assessment Grid Based On Bayes Methods: Aiming at the uncertainty caused by quality assessment in network statistics,a data quality evaluation method ...; Hongwen.YanYamei.Zhou; 文献传递

基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知被引量：20: 2020年; 为顺应电力调度计划朝更精细化方向发展,提出基于k-means聚类和模糊神经网络的母线负荷态势感知方法。首先提出表征母线负荷状态参量和体现其状态参量变化趋势的母线负荷静动态势概念,然后建立母线负荷态势感知方法,包括:在态势觉察阶段,对母线历史负荷态势信息进行采集和处理;在态势理解阶段,采用基于手肘法的k-means聚类算法对考虑母线环境因素和负荷因素的母线历史负荷态势信息进行聚类分析;在态势预测阶段,采用费歇尔判别分析针对待测日动态势信息进行分类预测匹配待测日所属历史数据聚类类别,将所属类别的历史静态势数据代入模糊神经网络预测模型,建立基于k-means聚类的模糊神经网络预测方法,对待感知日母线负荷进行态势预测。最后应用该文方法进行算例仿真,结果表明所提方法的有效性和可行性,同时与传统模糊神经网络预测相比,该文母线负荷态势感知方法具有更高的态势预测精度。; 蒋铁铮尹晓博马瑞杨海晶李朝晖; 关键词：K-MEANS聚类模糊神经网络

考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto优化模型被引量：12: 2015年; 为发挥储能电池在配电网运行中降损及平抑峰谷的作用,建立了一种考虑降损和平抑峰谷的配电网储能电池Pareto多目标优化模型。该模型以配电系统中有功损耗最小和1天中各时段负荷方差最小为目标函数,以储能电池的充放电功率为控制变量,以罚函数的形式处理电池容量约束和静态安全约束。依据日负荷曲线获取储能电池最佳充放电时段,结合前推回代潮流计算方法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)对多目标模型进行求解。基于最大满意度,在Pareto解集中分别分析了网损最小、削峰填谷效果最优和网损与削峰填谷折中最优3种优化方案,以获取不同的储能电池运行优化方案。最后,以IEEE33配电网系统为例,验证了所提方法的实用性和有效性,并分析了不同决策策略下运行方案的优劣,为配电网经济运行提供决策参考。; 熊超马瑞; 关键词：储能电池削峰填谷网损 PARETO

基于宽度优先搜索的K-medoids聚类算法被引量：5: 2015年; 针对传统K-medoids聚类算法对初始值敏感、中心点随机选择以及聚类精度不够高等缺点,在粒计算有效初始化的基础上,提出中心点宽度优先搜索策略。首先,利用粒计算初始化获取K个有效粒子,遴选该K个粒子所对应的K个中心点作为K个初始中心点;然后,根据对象间的相似性分别对K个粒子中的对象建立以中心点为根节点的相似对象二叉树,通过宽度优先搜索遍历二叉树迭代出最优中心点,同时采用簇间距离和簇内距离优化准则函数。实验结果表明,所提算法在UCI中Iris和Wine标准数据集中测试,在有效缩短迭代次数的同时保证了算法聚类准确率。; 颜宏文周雅梅潘楚; 关键词：粒计算宽度优先搜索适应度函数

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国家自然科学基金(51277015)

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