电力调度自动化系统建模,负荷预测理论与软件研究

该项目研究了电力系统短期负荷预测问题，提出了一种将传统的线性模型及人工神经网络相结合的混合模型神经网络方法。该方法同时具有线性模型简单快速及神经网络捕获与天气变量的非线性关系的优点，建立的预测模型和算法具有预测精度较高、实时性能好及具有较强鲁棒性等特点，有很高的实用价值及良好的应用前景。该项目还从离散事件动态系统角度，采用Petri网描述的建模和分析方法，研究了电力系统网络拓扑分析问题及实时调度的离散事件属性。提出了网络拓扑分析的有色Petri网模型，该模型切实描述了开关状态变化引起网络拓扑变化的动态过程。还提出了基于有色Petri网的网络拓扑分析算法，大大提高了网络拓扑分析的效率。