基于电力系统同步多参量测量的自记忆轨迹预测算法

基于大气运动自记忆预测方法,导出了使用历史观测的多状态量预测电力系统微分方程中某一状态量的自记忆数值预测计算公式,并提出了基于广域测量系统的电力系统功角综合预测方案。该方案在每一采样时刻首先基于临界机组不平衡功率的拟正弦特性使用正弦三角函数滚动预测临界机组不平衡功率的变化,然后使用多个同步状态量的自记忆预测公式预测临界等值机组的角速度和功角。IEEE145节点系统和某省网实际系统仿真结果显示该方案具有精度高和稳定性好的优点,其能够稳定可靠地预测未来0.4s系统轨迹的变化。

S-粗集与它的F-记忆

利用F-记忆S-粗集与它的F-记忆特性,F-记忆S粗集与它的F-记忆特性,给出(f,f)知识,F-记忆S-粗集的概念,利用这些概念,提出F记忆的F记忆显性定理,F-记忆的F记忆显性定理,F-记忆的不变性定理,F记忆可分辨定理,系统状态稳定的记忆识别准则,并给出应用实例.指出了(f,f)记忆知识与系统状态稳定识别之间存在着必然的联系.