電網(wǎng)安全預(yù)警管理中的負(fù)荷預(yù)測研究及應(yīng)用

本項(xiàng)目圍繞電網(wǎng)安全預(yù)警管理中的負(fù)荷預(yù)測研究及應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究，在理論研究及應(yīng)用研究中取得了一系列創(chuàng)新的研究成果：（一）在預(yù)測理論與方法的研究中我們著重進(jìn)行了組合預(yù)測模型、混合預(yù)測模型及預(yù)測模型中的參數(shù)優(yōu)化問題的研究，并取得了一系列實(shí)質(zhì)性的研究成果：1）組合預(yù)測模型的研究：通過我們的研究發(fā)現(xiàn)目前還沒有一種預(yù)測方法能夠普遍適用于所有的時(shí)間序列預(yù)測，考慮到單個(gè)模型的局限性我們綜合對比了各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)，提出不同的組合預(yù)測模型。這些預(yù)測模型分大體上分為常數(shù)權(quán)重組合預(yù)測模型(Constant weight combining models)和變權(quán)重組合預(yù)測模型(Various weight combining models)；2）混合預(yù)測模型的研究及應(yīng)用：考慮到輸入數(shù)據(jù)對預(yù)測模型精度也有很大的影響，我們提出了一系列基于輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理的混合預(yù)測模型，這類模型側(cè)重于輸入數(shù)據(jù)的噪聲去除，缺失值的處理，高頻和低頻數(shù)據(jù)的處理等；3）預(yù)測模型中的參數(shù)優(yōu)化的研究：我們所研究的預(yù)測模型中大多數(shù)都是帶有參變量，因此，模型的參數(shù)優(yōu)化也變得尤為重要，傳統(tǒng)的最小二乘方法在參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)中已經(jīng)顯得力不從心。近年來，項(xiàng)目組著力于包括PSO，GA，CSO，SA，COA等在內(nèi)的基于群智能算法的參數(shù)優(yōu)化模型的研究及應(yīng)用。 （二）異常數(shù)據(jù)檢測的研究：我們使用一種具有較強(qiáng)穩(wěn)健性的多元回歸模型檢測異常數(shù)據(jù)，并且用加權(quán)最小二乘估計(jì)方法估計(jì)該回歸模型的系數(shù)，然后采用三次樣條插值方法對剔除的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理。（三）異常負(fù)荷預(yù)測模型的研究：針對電力負(fù)荷及沖擊負(fù)荷建模與預(yù)測的復(fù)雜性，我們采用了各種基于參數(shù)優(yōu)化和混沌效應(yīng)分析的混合模型對電力負(fù)荷進(jìn)行建模預(yù)測。在研究中，我們結(jié)合了自適應(yīng)共振理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了分布式 ART & HS-ARTMAP模型，并將 ART & HS-ARTMAP模型用于電力負(fù)荷的預(yù)測，結(jié)果顯示，相比于傳統(tǒng)的BP模型和單項(xiàng)的HS-ARTMAP模型，我們提出的模型有著良好的預(yù)測能力。 項(xiàng)目執(zhí)行期間共計(jì)發(fā)表和錄用期刊論文46篇，其中SCI收錄45篇，SCI檢索論文中影響因子大于5的論文8篇、影響因子大于3的論文26篇。 2100433B

電力系統(tǒng)安全預(yù)警管理，特別是安全預(yù)警管理中的異常負(fù)荷預(yù)測模型的研究是公認(rèn)的世界性難題，長期以來，異常負(fù)荷預(yù)測與分析的研究一直滯后于電力工業(yè)的發(fā)展。本研究工作從兩個(gè)方面進(jìn)行，理論上進(jìn)行預(yù)測理論與方法及多維異常數(shù)據(jù)檢測、挖掘算法的研究；應(yīng)用上進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測的研究，期望提出有效防止電網(wǎng)崩潰的異常負(fù)荷預(yù)測模型。具體的研究內(nèi)容如下：（1）進(jìn)行預(yù)測理論與方法的研究；（2）提出能應(yīng)用到多維電力數(shù)據(jù)檢測且免遭屏蔽效應(yīng)的多維異常數(shù)據(jù)挖掘的新方法；（3）建立有效、實(shí)用的防止電網(wǎng)崩潰的異常負(fù)荷預(yù)測模型；（4）建立高揚(yáng)程農(nóng)灌沖擊負(fù)荷預(yù)測模型，并定量評估農(nóng)灌沖擊負(fù)荷對所接入電力系統(tǒng)的影響；（5）根據(jù)負(fù)荷建模預(yù)測結(jié)果制定電網(wǎng)安全預(yù)警管理措施。本項(xiàng)目是預(yù)測理論與方法、數(shù)據(jù)挖掘與電網(wǎng)安全管理的交叉，它的完成不僅豐富了預(yù)測理論及信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)，而且為電網(wǎng)安全運(yùn)行提供了可靠的理論基礎(chǔ)。

本書綜合運(yùn)用多種計(jì)算智能技術(shù)，提出了基于計(jì)算智能的電力負(fù)荷預(yù)測理論框架（CILF框架）：并在此框架下圍繞建模過程中的多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問題開展了一系列研究；同時(shí)，結(jié)合電力負(fù)荷預(yù)測研究中短期負(fù)荷預(yù)測、區(qū)間型負(fù)荷預(yù)測等典型預(yù)測問題進(jìn)行了應(yīng)用研究。此外，結(jié)合本書基于計(jì)算智能的負(fù)荷預(yù)測理論框架，特別是在特征選擇、參數(shù)優(yōu)化、模型選擇等具體技術(shù)上的研究成果，設(shè)計(jì)了負(fù)荷預(yù)測支持系統(tǒng)，為決策者提供決策工具。

《虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)及應(yīng)用研究：在建筑行業(yè)中的應(yīng)用》對虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)及應(yīng)用進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容包括虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的基本概念、特征、分類及研究現(xiàn)狀等，虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的硬件設(shè)備，虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，Web3D、全景與Cult3D等技術(shù)，VRMI。虛擬現(xiàn)實(shí)建模語言，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在建筑行業(yè)中應(yīng)用及前景分析等?！短摂M現(xiàn)實(shí)技術(shù)及應(yīng)用研究：在建筑行業(yè)中的應(yīng)用》匯集一系列的虛擬現(xiàn)實(shí)相關(guān)技術(shù)，同時(shí)緊密聯(lián)系當(dāng)前虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域已取得的最新成果，并提供了大量的應(yīng)用實(shí)例，具有較高的學(xué)術(shù)水平，可以作為研究人員的參考手冊。

本書綜合運(yùn)用多種計(jì)算智能技術(shù)，提出了基于計(jì)算智能的電力負(fù)荷預(yù)測理論框架（CILF框架）：并在此框架下圍繞建模過程中的多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問題開展了一系列研究；同時(shí)，結(jié)合電力負(fù)荷預(yù)測研究中短期負(fù)荷預(yù)測、區(qū)間型負(fù)荷預(yù)測等典型預(yù)測問題進(jìn)行了應(yīng)用研究。此外，結(jié)合本書基于計(jì)算智能的負(fù)荷預(yù)測理論框架，特別是在特征選擇、參數(shù)優(yōu)化、模型選擇等具體技術(shù)上的研究成果，設(shè)計(jì)了負(fù)荷預(yù)測支持系統(tǒng)，為決策者提供決策工具。 2100433B