基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测

电力碳排放影响因素较多,使得电力碳排放峰值预测误差增加。为了有效解决该问题,提出了基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测方法。分析原始数据序列和累加序列,利用灰色BP神经网络构建碳排放峰值预测模型。分析电力碳排放影响因素,使用递推算法计算电力碳排放量。通过惩罚函数压缩模型系数至零,筛选出显著变量。根据碳排放流邻接特性,通过有限次递推计算节点碳势,在误差允许范围内进行迭代训练,实现模型求解,得到电力碳排放峰值预测结果。实验设置基准、低碳和强化低碳三种情景,在这三种情景下所设计方法的预测结果分别为40 000万吨、39 000万吨、40 000万吨,与实际结果一致,说明该方法的预测误差更低,预测结果更为精准。

基于特征选择的电网调度控制指令自动推送系统

由于已有系统未能对电网调度控制指令推送过程进行评估,导致推送延时和能量损耗等增加。提出一种基于特征选择的电网调度控制指令自动推送系统,根据电网调度控制指令特性对控制指令自动推送过程进行多维度评估,通过特征选择方法对电网调度指令进行层级分类,再根据对不同类别的指令进行多维度分析,加入匹配节点传输功率,构建控制指令自动推送模型,分别在不同层级进行指令传输。在上述基础上,结合系统的需求,给出电网调度控制指令自动推送系统的设计方案,对系统的工作流程和任务模块进行详细分析和介绍。经实验测试证明,所设计系统能够有效降低推送延迟和能量损耗,同时丢包率和拥堵时间也相应减少。

基于双边全变差滤波算法的台区线损模式自动识别方法

为有效提升电网运行稳定性,维护供电企业经济效益,提出基于双边全变差滤波算法的台区线损模式自动识别方法。构建数字全变差模型,代入双边滤波机制和规整化参变量,通过广义Gaussian分布近似得到信号噪声概率密度函数,消除台区线路信号噪声;计算台区日统计线损,提取台区系统时间序列信息,利用差分化序列波动判断异常线路;创建台区评估指标,采用最大期望方法将归一化后的线损率拟合成混合高斯模型,根据不同线损率范围自动识别台区线损模式。实验结果表明方法可快速准确识别出不同工况下的台区线损模式,为用户提供更加安全稳定的供电服务。

秦汉时期中央王朝的西南认知与文化书写——以汉晋史籍为中心的探讨

秦汉时期,随着中央王朝西南边疆治理的深化和华夷族群交往互动的加深,逐渐突破了先秦以来"五方之民"格局下的地理空间想象与"蛮夷"族群的认知体系,形成了以王朝体制和华夏观念主导"西南"定位与文化表述。其中,《史记》《汉书》《后汉书》等为代表的史籍成为中央王朝塑造"我族"中心与"他者"边缘的重要载体。通过历代官方性质的文本书写与传递,在西南历史叙事中构建起了一个完整的华夷族群和文化的知识谱系,并在秦汉王朝的政治实践中凝固成华夏化的"巴蜀"与"巴蜀西南外蛮夷"等多层次的华夷空间结构,进而成为中国古代西南地域社会认识的基本前提。

基于遗传算法的低压配电网三相不平衡负载控制方法

通过遗传算法优化独立参数,有效抑制有功以及无功波动,从而实现对低压配电网三相不平衡负载的有效控制。仿真实验结果表明:该方法能够有效降低低压配电网三相不平衡负载控制误差、提升控制效率,充分说明了该方法的有效性。

便携式低压台区综合配电箱三相四线短路接地线的研制

本课题研制了一种便携式低压台区综合配电箱三相四线短路接地线,能够便于工作人员在低压台区综合配电箱内装设接地线,避免因空间狭窄导致的接地线导线端之间发生误碰短路,进一步保证低压停电工作的安全。

馈线自动化系统在单电源配电线路中的应用

馈线自动化的主要功能是运用计算机技术、电子技术、通信技术等高新技术手段，实现对馈线的远方实时监测和控制，从而达到节省人力资源和逐步实现配电自动化的目的。以东方供电局的馈线自动化为例，简议馈线自动化系统在农村单辐射配电线路中快速隔离并查找故障点的情况。实例分析表明，馈线自动化系统在线路故障时，能自动进行故障定位，快速实施故障隔离并恢复非故障区域的供电，减小停电面积和缩短停电时间，提高供电可靠性。

人工智能与雷达图相结合的配电网运维分析研究

随着我国配电网信息数据的不断增加,传统方法已经难以及时发现配电网运维中出现的问题。为了深入挖掘配电网运维相关数据,找出配电网运维过程中的隐含规律,进而提升我国配电网的运维水平,提出将大数据挖掘技术、人工智能与雷达图相结合,进行配电网运维的共性挖掘及定量评价。分析了K-means聚类分析法与雷达图,并创新性地引人数据密度思想,进行K-means聚类分析法的改进;并将其与雷达图结合,实现对配电网运维的分析。研究结果表明,改进后的综合评价法能够对配电网运维中的问题进行检测,还能够定量地对配电网运维情况进行可视化评价。该研究能为配电网运维相关风险管理的研究提供参考。

基于改进RRT算法的电能量数据质量整体评价系统设计

针对评价系统评价时间过长的问题,基于改进RRT算法设计了一种新的电能量数据质量整体评价系统。系统硬件分别设计了采集器、微处理器、存储器和评价器,采集器芯片选用SD公司生产的ST8735芯片,在评价器外部增设了存储器,能够实现电能量数据质量评估系统的正常运行,微处理器是评价器的CPU处理器,设置了4路晶振电路,能够提高系统评价能力,联合背景谐波评价、分析电能量数据质量、综合质量,实现电能量数据质量整体评价。实验结果表明,设计的基于改进RRT算法的电能量数据质量整体评价系统不易受到外界噪声干扰,有效减少了评价时间。

计量装置故障智能诊断技术的研究与应用

随着电力市场化改革的逐步推进,计量装置发生故障问题日益凸显。传统的用户电能计量装置,现场人工巡查诊断分析因工作复杂且效率过低被淘汰;同时异常诊断需要专业的数据分析知识与长年的经验积累。针对提高计量装置故障诊断的效率问题,提出一种通过构建异常规则专家库,基于遗传算法优化参数实现计量系统在线异常分析和远程检测,极大地提升了电网计量故障诊断效率。

清前期滇西南地区的政治生态与边疆治理——以顺宁府为中心的历史人类学考察

清前期滇西南地区出现的社会变乱以及王朝的种种应对措施,促成了该区域社会全方位的互动和整合。在经历了改土归流、土司动乱、族群冲突等一系列社会起伏、动荡后,滇西南社会内部更多的是以经济、文化渗透融合的方式缓慢地发生变化,呈现出区域族群、社会逐渐整合进王朝国家的历史进程——“边疆内地化”的进程。这个过程虽然表现为清王朝“自上而下”的开发治理活动,但实际上它并不是王朝主动征服与地方被动接受的过程,而是边疆社会与王朝之间的双向调适和彼此互动的结果。从这个意义上说,清前期滇西南社会的政治生态及其变迁,反映了国家力量支配下边疆政治体系建构的内在逻辑,同时也是边疆社会文化与族群身份重构的具体表现。

配电网用户日用电量异常智能分析研究

当前我国经济发展的脚步逐渐加快,人民的物质生活水平不断提升,但与此同时,部分用户的异常用电行为导致电力损失的情况愈加严重。为了对配电网中所有用户的日用电量异常进行智能分析,解决异常用电的问题,减小电力损失,此次研究通过应用PCA对配电网用电用户数据进行预处理与特征构建,再重点应用LOF算法进行用电量异常分析。结果显示,此次研究中应用的LOF算法能够高效准确地对用户的日用电量进行分析,进而对该用户进行识别。这表明基于LOF算法的配电网用户日用电量异常智能分析,具有较强的实用性与准确性。