本文關(guān)鍵詞：基于概率盒理論的電網(wǎng)規(guī)劃方案中指標(biāo)不確定性建模研究

  更多相關(guān)文章： 電網(wǎng)規(guī)劃 指標(biāo) 概率盒 建模 決策

【摘要】：電網(wǎng)規(guī)劃是整個(gè)電力系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,選擇一個(gè)良好的電網(wǎng)規(guī)劃方案將影響整個(gè)電力市場(chǎng)的運(yùn)轉(zhuǎn)。目前,電網(wǎng)規(guī)劃方案主要面臨的問(wèn)題是指標(biāo)的多樣性和不確定性,而本論文在國(guó)內(nèi)外的研究基礎(chǔ)上,并基于概率盒理論對(duì)電網(wǎng)指標(biāo)不確定性信息進(jìn)行了建模研究：(1)電網(wǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)服從分布規(guī)律的情況,采用了數(shù)據(jù)規(guī)律化建盒算法；(2)電網(wǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)無(wú)規(guī)律的情況,采用了數(shù)據(jù)原始建盒算法；(3)考慮電網(wǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)量大的情況,采用了無(wú)量綱建盒算法。首先,論文闡述了電網(wǎng)規(guī)劃中指標(biāo)不確定性信息的分類和特點(diǎn),介紹了現(xiàn)有一些處理方法,對(duì)比了其優(yōu)劣性,并說(shuō)明了概率盒理論相對(duì)于這些方法的優(yōu)越性；然后,本論文構(gòu)建了電網(wǎng)規(guī)劃指標(biāo)體系結(jié)構(gòu),展現(xiàn)了電網(wǎng)指標(biāo)的多樣性和復(fù)雜性,說(shuō)明了電網(wǎng)指標(biāo)精確與否將對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃方案的準(zhǔn)確性有重要影響,結(jié)合概率盒理論提出了三種建模算法構(gòu)建概率盒,并以負(fù)荷、線路損耗率、電壓合格率為例進(jìn)行了展示；最后,先通過(guò)方案對(duì)負(fù)荷變化的適應(yīng)度變化采用SVM的模式識(shí)別方法,驗(yàn)證了電網(wǎng)指標(biāo)概率盒建模的可行性,再選取了實(shí)際案例,利用層次分析法、盲數(shù)的模糊評(píng)價(jià)法和概率盒的評(píng)價(jià)方法分別對(duì)方案進(jìn)行決策,驗(yàn)證了概率盒可信性和優(yōu)越性,同時(shí),提出了概率盒在決策方面的新方法,并在時(shí)間復(fù)雜度上進(jìn)行了優(yōu)化。論文對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理,不是做了簡(jiǎn)單的估量處理,而是對(duì)電力系統(tǒng)較底層的數(shù)據(jù)進(jìn)行了收集然后采用建模的方式進(jìn)行處理后得出的結(jié)果,這樣更接近真實(shí)現(xiàn)狀,并且能精確獲取指標(biāo),從而使電網(wǎng)規(guī)劃評(píng)估工作中粗糙而不科學(xué)的問(wèn)題得到很好的解決。針對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃方案中指標(biāo)的不確定性信息的問(wèn)題,論文基于概率盒理論對(duì)電網(wǎng)指標(biāo)不確定性進(jìn)行了建模,并通過(guò)算例分析,證明了概率盒理論對(duì)規(guī)劃方案中指標(biāo)不確定性的建模更為科學(xué)合理。
【關(guān)鍵詞】：電網(wǎng)規(guī)劃 指標(biāo) 概率盒 建模 決策
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 不確定性信息描述和處理研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.2 不確定性信息描述與處理研究中存在的問(wèn)題16-17
• 1.3 電網(wǎng)指標(biāo)不確定信息處理的基本步驟17
• 1.4 本論文的主要工作17-20
• 第二章 概率盒與D-S結(jié)構(gòu)體20-32
• 2.1 概率盒理論概述20
• 2.2 概率盒的構(gòu)建方法20-29
• 2.2.1 專家估計(jì)20-23
• 2.2.2 建模23-27
• 2.2.3 魯棒貝葉斯27
• 2.2.4 約束縮小區(qū)間法27-28
• 2.2.5 實(shí)驗(yàn)測(cè)量28-29
• 2.2.6 注意事項(xiàng)29
• 2.3 概率盒與D-S結(jié)構(gòu)體的關(guān)系29-31
• 2.3.1 D-S結(jié)構(gòu)體29-30
• 2.3.2 概率盒與D-S結(jié)構(gòu)體的關(guān)系30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 電網(wǎng)指標(biāo)體系中指標(biāo)的建模32-50
• 3.1 電網(wǎng)指標(biāo)體系32-33
• 3.2 電網(wǎng)指標(biāo)不確定性建模算法設(shè)計(jì)33-44
• 3.2.1 數(shù)據(jù)規(guī)律化建盒算法34-42
• 3.2.2 數(shù)據(jù)原始建盒算法42-44
• 3.2.3 無(wú)量綱建盒算法44
• 3.3 電網(wǎng)指標(biāo)建模44-48
• 3.3.1 電網(wǎng)指標(biāo)的概率盒構(gòu)建舉例44-47
• 3.3.2 概率盒的特征量47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 第四章 算例分析50-68
• 4.1 算例一50-53
• 4.2 算例二53-67
• 4.2.1 指標(biāo)評(píng)價(jià)體系配置53-55
• 4.2.2 層次分析法55
• 4.2.3 模糊評(píng)價(jià)法55-56
• 4.2.4 概率盒的評(píng)價(jià)法56-57
• 4.2.5 結(jié)果分析57-67
• 4.3 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 致謝70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和參與的項(xiàng)目76

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