本文關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)無線傳感監(jiān)測(cè)及負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究　出處：《太原理工大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,智能化管理已經(jīng)成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然方向,電力作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),智能電網(wǎng)中對(duì)無線傳感監(jiān)測(cè)及負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究不僅可以提升全社會(huì)的公共服務(wù)質(zhì)量,而且將有效助力國(guó)家生產(chǎn)力發(fā)展。因此,本研究圍繞智能電網(wǎng)中的無線傳感監(jiān)測(cè)感知和負(fù)荷預(yù)測(cè)問題開展了以下幾方面工作：(1)討論了智能電網(wǎng)技術(shù)在電力行業(yè)中的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、市場(chǎng)營(yíng)銷、企業(yè)經(jīng)營(yíng)的價(jià)值和作用；論述了智能電網(wǎng)的信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)模型(信息應(yīng)用層、數(shù)據(jù)交互層、信息感知層)并論述了各層的功能邏輯、技術(shù)方法及應(yīng)用重點(diǎn)和難點(diǎn)。針對(duì)智能電網(wǎng)信息感知層的WSN監(jiān)測(cè)問題,結(jié)合論述了WSN節(jié)點(diǎn)能耗、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)功能、部署應(yīng)用環(huán)境、協(xié)議策略四方面對(duì)于WSN持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的影響。從智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)角度對(duì)影響負(fù)荷數(shù)據(jù)的環(huán)境因素(日期因素、季節(jié)因素、事件因素)和自身特征(規(guī)律性、隨機(jī)性、可預(yù)見性、滯后性、相關(guān)性)進(jìn)行了分析探討。(2)以AODV路由協(xié)議和IEEE 802.15.4 MAC協(xié)議為基礎(chǔ),提出一種適用于長(zhǎng)距離輸送電線路感知監(jiān)測(cè)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和組網(wǎng)策略(M2-TSLC),并采用跨層設(shè)計(jì)方法對(duì)WSN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的優(yōu)化,結(jié)合節(jié)點(diǎn)剩余能耗、吞吐量、端到端時(shí)延和投遞率四種指標(biāo)對(duì)優(yōu)化后的WSN網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià),該方法不僅有效節(jié)約了電力WSN能耗,而且具有良好的通信性能。(3)以電力網(wǎng)絡(luò)用電負(fù)荷為研究對(duì)象,實(shí)現(xiàn)并測(cè)試了自回歸滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)(ARMA)模型和灰色預(yù)測(cè)(GM)模型,針對(duì)原始灰色預(yù)測(cè)模型中最小二乘法求解a和b過程中存在誤差累積和精度不高的情況,提出并實(shí)現(xiàn)了基于野草算法(IWO)的灰色電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型(IWO-GM),為了更全面的對(duì)三種預(yù)測(cè)算法(ARMA、GM、IWO-GM)進(jìn)行比較分析,誤差分析維度從絕對(duì)誤差、相對(duì)誤差延伸至平均絕對(duì)誤差、平均絕對(duì)百分比誤差、均方誤差、均方根誤差,經(jīng)誤差測(cè)試分析發(fā)現(xiàn)IWO-GM預(yù)測(cè)模型均優(yōu)于ARMA預(yù)測(cè)模型和GM預(yù)測(cè)模型。(4)結(jié)合單邊閾值法、雙邊閾值法分別討論了動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算方法(歷史類比法、均值方差法),通過數(shù)學(xué)模型對(duì)記憶曲線(艾賓浩斯記憶曲線)的不同記憶模式(瞬時(shí)記憶、短暫記憶和持久記憶)進(jìn)行了模型論述,將物理彈簧受力形變過程與記憶曲線思想相結(jié)合,從力學(xué)對(duì)記憶彈簧的作用過程詳細(xì)分析并歸納借鑒應(yīng)用于動(dòng)態(tài)閾值分析,提出了一種具有記憶特性的彈性動(dòng)態(tài)閾值(MC-EDT, Memory Curve-Elastic Dynamic Threshold)電力負(fù)荷預(yù)警方法。結(jié)合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)異常值相對(duì)較少的情況采用了等權(quán)重預(yù)警率作為動(dòng)態(tài)閾值評(píng)價(jià)手段；對(duì)MC-EDT算法相關(guān)參數(shù)規(guī)律和最優(yōu)化配置進(jìn)行了測(cè)試驗(yàn)證和分析討論；較均值方差法而言,MC-EDT算法大大提升了動(dòng)態(tài)閾值預(yù)警的準(zhǔn)確性和精準(zhǔn)度。綜上所述,本研究以智能電網(wǎng)為研究背景,論述了智能電網(wǎng)信息資源庫的數(shù)據(jù)、智能電網(wǎng)的信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),提出并實(shí)現(xiàn)了智能電網(wǎng)WSN節(jié)能監(jiān)測(cè)的M2-TSLC節(jié)能協(xié)議、IWO-GM電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法和MC-EDT動(dòng)態(tài)閾值電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)警策略,為智能電網(wǎng)的科學(xué)決策和信息價(jià)值轉(zhuǎn)化提供了新的手段和方法。
[Abstract]:Based on AODV routing protocol and IEEE 802.15 . 4 MAC protocol , this paper discusses the influence of intelligent power grid technology on wireless sensor monitoring and load forecasting . A grey power load forecasting model ( IWO - GM ) based on IWO is proposed and implemented in this paper . The dynamic threshold method ( IWO - GM ) is proposed and implemented by means of mathematical model .

【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM715

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本文編號(hào)：1387825