空间电力负荷预测小区用地分析(一)——模糊推理新方法和小区用地分析原理

提出了一种在知识不完备的情况下 ,计及前提重要性的基于模糊逻辑的近似推理和决策新方法 ,并将其用于城市配电网规划空间电力负荷预测的小区用地适应性和优劣性分析中。建立了基于模糊集理论的规划年城市土地开发和土地改造预测的基本原理 ,该原理能够充分体现专家的推理和决策过程 ,为城市配电网规划人员完成规划年城市土地高分解条件下小区土地开发时间、使用性质和最佳使用强度的分析任务提供了一套系统的理论和方法。

空间电力负荷预测小区用地分析的模糊推理新方法

提出了一种在知识不完备情况下 ,能够同时考虑推理前提重要性权重和观察事实及规则知识等的不确定性和不精确性因素的新的基于模糊逻辑的推理方法 ,并将其应用于空间电力负荷预测的小区用地分析中 。

空间电力负荷预测小区用地分析(二)——模糊推理在小区用地分析中的应用

基于模糊逻辑的近似推理方法 ,建立了详细的城市土地高分解状态下的小区土地使用优劣性评价和小区土地使用适应性评价的推理模型。

模糊粗糙集理论在空间电力负荷预测中的应用

基于遗传算法对连续数据进行区间数的最优量化和区间的分点值计算,同时将各量化区间模糊化,对预处理后的数据利用粗糙集理论建立小区用地属性决策表,并进行属性约简,得出决定小区用地类型的决策规则。同时,分析计算了各条件属性对各用地类型的不同权重,克服了传统方法确定权重系数的主观性。

属性约简在空间电力负荷预测中的应用

空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间。粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息。因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率。

城网空间电力负荷预测中的负荷规律性分析

空间电力负荷预测(spatial load forecasting,SLF)是城市电网规划必不可少的计算,其预测结果是确定所需配置供电设备容量和分布的基础,预测结果准确与否对城市电网建设及其运行的经济性和安全性都有影响。文章从城市电网的空间结构分析入手,以分层分区处理为原则,以目标层级的负荷元胞为基础,描述和刻画了该层级下空间电力负荷的规律性,着重分析了10 kV电压层级下元胞负荷的周期性、增长的非平稳性及元胞之间的负荷转移。通过实例进一步阐述了该负荷规律性分析方法,结果表明该方法能够充分合理地描述空间电力负荷的特点,客观反映SLF方法的优劣,为寻找更有效的SLF方法奠定了基础。

关于空间电力负荷预测方法综述与展望研究

伴随社会发展的迅速,电力企业为了能够高效稳定的发展,需要合理的对电力系统开展精细化管理,而电力系统 规划的前提与基础为空间电力负荷预测,进而对精细化管理提出众多的要求。因此,要想保障空间电力负荷预测能够在电力 系统高效稳定的运行,根据企业目前发展的现状,开展针对性研究。基于此,本文分析了空间电力负荷预测的方法,并阐述 了未来发展趋势,笔者根据自身经验提出相应的建议。

最佳电力负荷空间分辨率的获取方法

空间电力负荷分析是对指定区域内电力负荷的大小、分布及其发展趋势等特点的描述与刻画。这种分析是以供电小区划分为基础而展开的。针对如何划分供电小区及其会给空间电力负荷分析带来哪些影响的问题,提出在地理信息系统环境下电力负荷空间分辨率的概念,并分别讨论空间分辨率与负荷同时率、电网规划目标、空间电力负荷预测方法、负荷预测误差之间的关系。提出最佳电力负荷空间分辨率的获取方法。得出所用空间分辨率决定了空间电力负荷分析方法的适用范围及其应用效果的结论。实例分析表明,文中所给空间分辨率获取方法和相应结论是正确的。

基于用地仿真法的配电系统空间负荷预测

配电系统空间负荷预测与传统的电力负荷预测不同之处是它不仅基于时间坐标,而且基于空间坐标。受单元自动机CA(CellularAutomata)在土地利用变化中的应用启发,对基于用地仿真的配电系统空间负荷预测过程进行了改进,可以给出不同目标下的综合预测结果,并将空间信息和预测结果以矩阵形式表达,使整个过程简单明了。对应用原理和过程进行了详细阐述,利用一个实际空间负荷预测的小区用地分析实例说明所提方法的应用过程。