基于GANO算法的电力系统中长期负荷预测研究

进行负荷预测时,由于中长期负荷历史数据较少而制约因素较多,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测优缺点的基础上,提出了多因素灰色神经网络组合预测模型(GANO)。该模型首先采用灰色GM(1,n)模型处理多因素的影响,进而利用BP神经网络训练电力历史负荷数据,最后利用统计方差的倒数建立较为理想的优化组合预测模型。该优化模型结合了各模型优点且综合考虑了电力负荷的多种制约因素。经算例验证,优于单一历史负荷预测模型,有效地提高了中长期负荷预测精度。

遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。

基于SVM修正模糊多属性决策法的用电客户信用评价

针对电力客户信用评价缺乏准确的科学指标体系和评价中主观因素和经验因素难以量化、标准化的问题,提出了支持向量机(SVM)修正的模糊期望值决策法。建立了电力客户信用评价指标体系,并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观经验值,利用模糊期望值决策法得到信用期望值,最后通过SVM基于结构风险最小化原则修正该期望值。实例分析表明,SVM修正后的电力客户信用等级与供电企业原先为其设定的信用等级基本符合,更可靠地贴近实际。

基于负荷分解技术的小区电能替代需求分析

电能替代不仅提高了居民家庭用能设备的电气化水平,同时减少了环境污染,符合社会可持续发展对能源消费的要求。提出一种基于负荷分解技术的比例模型,用于估计电能替代后小区总用电增量。首先分析用户用能场景,提出可用于电能替代的电器。基于公开数据集建立这类电器的负荷分解模型,并在此基础上为小区少量用户安装电流采集器获取低频电能数据,构建非全电用户的实际用电量与替代电能增量的比例关系。然后根据比例关系和小区已知绝大多数用户的实际用电量,估计电能替代后总替代电能增量。最终利用实际天然气用量衡量估计效果。结果表明,仅采样少量小区用户的电能数据成本低廉,且得到的比例关系能较好地估计由电能替代引发的区域用电增量,在推行电能替代中有很好的应用价值。

“舆情、信访、法律”三位一体品牌维护工作机制的实践

国网浙江嘉兴供电公司“三位一体”品牌维护工作机制是指建立稳定工作的联动机制，可以定义为，在突发事件过程中，有效组织企业内部各部门、各单位之间，企业与上级主管单位之间，企业与政府和社会之间，

构建全员创新模式 培育“大创新”思维

近年来,国网嘉兴供电公司致力于在管理创新实践中构建全员创新模式,培育＂大创新＂思维,通过充分发挥全员创新和改善作用,将先进的管理理念与企业实践相结合,涌现出了大批管理创新成果,大幅提升了企业运营管理水平,为加快推进＂两个转变＂提供了有力保障。

以“两改两创”构建协同高效信息工作体系

信息工作是新形势下各级领导了解情况、指导工作的重要渠道。但在基层实际工作中,信息工作开展情况通常不理想,存在冷热不均、忽冷忽热等现象。究其原因：一是责任主体不明确;二是工作机制不健全,对专业部门（单位）缺少较好的信息报送流程要求;三是激励机制不给力,缺乏有效调动与发挥积极性的手段及方法。为进一步适应深化企业＂两个转变＂要求,打响公司知名度和美誉度,需要信息工作的支撑保障,亟需创新信息工作方式方法。

试论电网建设项目环保法律关系

内涵及现状电网建设项目应执行国家环境影响评价制度、环境保护'三同时'制度、建设项目环境保护申报审批程序,建设项目竣工验收制度,涉及水土保持的项目,按照国家水行政主管部门的有关规定执行。电网建设项目环保管理内容主要涉及电网建设项目前期、建设期和运行期的管理。电网建设项目环保成为热点。电网环保投诉主要集中在电磁场对健康的影响,其次是噪声干扰和无线电干扰。电磁场类投诉占投诉总量的69.18%。

基于流量分析的XML嵌套数据流无损压缩算法

为避免基体的反复压缩操作,提出一种基于流量分析的XML嵌套数据流无损压缩算法。利用GDDStream算法对高相似度的XML嵌套数据流进行聚类分析,并表述成“簇中心(基体)+个体差异量”形式,分解数据流,完成一次基体压缩;仅对差异量进行压缩,极大减少对基体的反复压缩操作;利用改进LZW算法实现XML嵌套数据流无损压缩。实验结果表明,压缩后不仅数据完整性得到了保证,数据量也大幅减少,数据冗余度降低,与压缩前数据相比,压缩后数据未出现变化,说明压缩算法性能较好。

全面社会责任管理体系建设的新探索

作为全面社会责任管理试点单位,国网浙江嘉兴供电公司先试先行,不断探索、发展全面社会责任管理体系建设。这既是适应行业内外新形势、新常态变化的必然要求,又是因地制宜建立全面履责新模式、新机制的迫切需要。自2008年起,国网浙江嘉兴供电公司从《社会责任情况报告》入手,探索企业社会责任的管理方法,并付诸实践。几经探索尝试,初步建立了具有行业特点、地域特色和时代特征的＂红船精神＂引领下的全面社会责任管理体系,并取得了显著成效。

探索企业社会责任的平衡点

国网浙江嘉兴供电公司以供电企业与政府等相关部门联动打造表后服务新模式为例,在法律责任和道德追求的基础上,选择恰当的平衡点,通过发挥利益相关方的各自优势,在社会责任边界范围内,高效解决表后服务问题,以行动推动社会责任实践,形成综合价值创造的良性循环。

多因素影响的灰色神经网络组合电力负荷预测

一般的电力负荷预测都是只针对电力历史负荷值做预测,而实际电力负荷是受到各种因素制约的复杂非线性系统。首先提出多因素影响的灰色神经网络组合预测模型,研究同时考虑了在各可定量分析因素影响下的负荷增长和波动二重趋势性问题。通过电力负荷预测应用的实例,对某地区电力负荷值,GDP值和各产业值进行分析,建立对应的优化组合预测模型,并与其它算法进行比较,计算结果表明,所提出的方法综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度。

一种混合智能算法在电网优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构,提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度提高配电系统安全性和经济性。算例表明,该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。

构建协同高效信息工作体系

信息工作是各级领导了解情况、指导工作的重要渠道。针对信息工作面临的新形势和新问题，国网浙江嘉兴供电公司（以下简称公司）开展了适应集团化运作要求的信息工作体系研究，实践“两改两创”新模式。项目实施一年多以来，信息年度积分在省公司系统保持前列，信息年度绩效奖励加分达到满分1分，全面提升了信息工作的价值，为企业改革发展和服务科学决策提供了强有力的工作保障，具有良好的推广应用前景。