基于遗传算法的可变参数负荷预测特征构建方法和系统

    公开(公告)号:CN117955085A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311734213.2

    申请日:2023-12-15

    IPC分类号: H02J3/00 G06N3/126

    摘要: 一种基于遗传算法的可变参数负荷预测特征构建方法和系统。该方法包括,获取地区所有气象站点的气象数据,气象数据包括温度、相对湿度和风速,利用预设数据颗粒度对所述气象数据进行修正,计算该地区的平均日平均气温、平均日平均相对湿度和平均日平均风速;以所述预设数据颗粒度获取历史电力负荷信息,并对所述历史电力负荷信息进行数据清洗;根据该地区的平均日平均气温、平均日平均相对湿度和平均日平均风速,以及所述历史电力负荷信息,通过遗传算法计算并更新人体舒适度参数,利用更新的人体舒适度参数构建用于负荷预测的人体舒适度特征。本发明的方案增强了人体舒适度在模型预测中在当前气候下与负荷的相关性,提高模型预测的准确率。

    基于WAMS数据的电力系统隐患识别仿真系统

    公开(公告)号:CN104050381B

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201410298630.1

    申请日:2014-06-27

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明为基于WAMS数据的电力系统隐患识别研究提供一个仿真研究系统。包括:WAMS数据平台,PMU模拟发数模块,人机交互模块,电网隐患识别模块。其中PMU模拟发数模块与WAMS数据平台连接,WAMS数据平台与电网隐患识别模块连接,电网隐患识别模块与人机交互模块连接。PMU模拟发数模块将PMU历史数据或者手动制作的PMU数据发送给WAMS数据平台,电网隐患识别模块从WAMS数据平台获取PMU模拟数据和电力系统模型数据进行分析,并将隐患识别结果发送给人机交互模块进行显示。通过对从WAMS数据平台获取电力系统模型数据和PMU模拟数据进行综合分析,电网隐患识别模块可以对电网隐患进行有效识别,进而为电力系统稳定性研究提供一套有效的,可靠的仿真研究环境。