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题名基于源流路径链和输电介数的电网关键线路辨识
被引量：18
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作者
张富超
谢成荣
沈立新
张富春
黄家栋
刘金龙
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
国网浙江嵊州市供电公司
国网冀北电力有限公司卢龙供电公司
国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2015年第21期7-12,共6页
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文摘
快速、准确和全面地辨识关键线路对预防连锁故障、保障电网安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于源流路径链和输电介数的电网关键线路辨识方法,该方法首先建立电网有向加权拓扑模型,然后基于源流路径链生成算法,搜索源流节点对间的所有潮流传输路径。根据输电介数的定义,计算各线路的输电介数并排序,按照排序结果辨识电网关键线路。最后,通过对IEEE39节点的算例测试,验证了所提算法的有效性和准确性。
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关键词
源流路径链
输电介数
关键线路
连锁故障
功率传输分布因子
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Keywords
path chain between sources and flows
transmission betweenness
critical lines
cascading failures
power transmission distribution factor
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分类号
TM727
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于VMD-LSTM-MLR的短期电力负荷预测
被引量：17
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作者
张震
李孟洲
李浩方
马军强
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机构
郑州大学电气工程学院
国网河南省电力公司焦作供电公司
国网河南直流运检分公司
国网浙江嵊州市供电公司
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第10期208-212,共5页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC0824XXX)。
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文摘
针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD)、长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测方法。先使用VMD将电力负荷数据分解为特征、频率均不同的本征模态函数,然后用LSTM对高频部分进行预测,用MLR对低频部分进行预测,最后将LSTM与MLR得到的预测结果进行叠加,获得完整的预测结果。使用VMD-LSTM-MLR预测方法对江苏省某市电力负荷数据进行预测,验证了VMD-LSTM-MLR在预测电力负荷数据上有较高的精度,其平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE均低于目前比较典型的改进算法,以及所列举的4种组合算法。
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关键词
电力负荷预测
VMD
LSTM
MLR
本征模态函数
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Keywords
power load forecasting
VMD
LSTM
MLR
intrinsic mode functions
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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