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      基于多代理系統(tǒng)理論的空間負(fù)荷預(yù)測

      2018-05-07 06:52周紅蓮李娟付林薛靜杰
      科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2018年1期

      周紅蓮 李娟 付林 薛靜杰

      摘 要:本文旨在預(yù)測電力負(fù)荷在城市的子區(qū)域間是如何分布的,開發(fā)不同種類的代理來模擬并行的分布系統(tǒng)中的負(fù)載的增長模式。這種方法已經(jīng)在一個中等規(guī)模城市的實際配電系統(tǒng)中經(jīng)過測試,結(jié)果表明,當(dāng)與實際數(shù)據(jù)相比較時,存在較低的空間誤差。在其測試系統(tǒng)正確位置以外的0.71km處存在小于6%的負(fù)荷增長。

      關(guān)鍵詞:空間負(fù)荷預(yù)測 多代理技術(shù) 布局規(guī)劃

      中圖分類號:TM71 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2018)01(a)-0002-02

      空間負(fù)荷預(yù)測的主要目的是確定新負(fù)荷在城市中出現(xiàn)的位置,因此不可能模擬新負(fù)荷對活動中心的影響,因為我們不知道這些新負(fù)荷將位于何處。然而,一個城市的一般預(yù)期的負(fù)荷增長,可以利用現(xiàn)有的常規(guī)負(fù)荷的預(yù)測技術(shù)來估算。因此,了解城市負(fù)荷將增長多少,以及不同區(qū)域和活動中心的增長是如何相關(guān)的,也可以模擬相反的情況:城市將如何由于活動中心負(fù)荷的增加而演變的。

      基于多代理的理論和知識,本文在提出負(fù)荷的自然和非自然增長基礎(chǔ)上,以某城市為例,驗證提出的基于多代理理論的空間負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性和實用性。

      1 負(fù)荷在自然和非自然增長

      1.1 負(fù)荷的自然增長

      想象城市是一個超過標(biāo)準(zhǔn)大小網(wǎng)格的大山,而網(wǎng)格中每個部分的高度表示當(dāng)前負(fù)載的大小。如果一個巖石,代表城市一個新的負(fù)載,跌落在山頂,幾個碎片的巖石將脫落并保持在頂部,但巖石的其余部分會繼續(xù)下降,在道路上留下少量的材料(負(fù)載)。這是可以理解的,因為在已經(jīng)占領(lǐng)的范圍內(nèi)沒有正常,大負(fù)荷增長的空間。巖石終將在山的休息,代表城市未開發(fā)部分的負(fù)荷增長。這就是負(fù)荷的自然增長。

      為了模擬傳統(tǒng)的負(fù)荷增長曲線系統(tǒng),在模擬中考慮了一些規(guī)則代表發(fā)展概率的變化。一個最近被占領(lǐng)區(qū)域?qū)泻芨叩陌l(fā)展概率;經(jīng)過每一次的快速增長,這個概率將降低到非常低的值以表示自然負(fù)載成長??紤]到這些條件,使用的規(guī)則如下[1]。

      (1)如果選擇了代表無負(fù)荷的子區(qū)域的代理通過算法來增加其需求,然后是其需求的增加,并且下一次被分配了一個很高的發(fā)展概率。

      (2)如果一個代表子區(qū)域的代理隨需求發(fā)展被認(rèn)為處于中等水平,通過算法選擇增加其需求,然后需求增加,并且為下一次被分配了一個中等的發(fā)展概率。

      (3)如果一個代表子區(qū)域的代理很高的發(fā)展需求,通過算法來增加需求,那么它的需求就會增加,下一次被分配給一個低的發(fā)展概率。

      1.2 負(fù)荷的非自然增長

      非自然增長可以表示為在城市的其他部分上升的新丘陵。根據(jù)每個山的大小和重要性,它可以修改局部和/或總景觀,意味著新的大負(fù)負(fù)荷將吸引附近的新負(fù)荷,并且這些新負(fù)荷也將影響活動中心的負(fù)荷。為了模擬考慮這些動態(tài)的空間電力負(fù)荷的增長,使用了多代理方法;通過這種方法,可以考慮城市中心的動態(tài)增長和城市的空間特質(zhì)[1]。因此,這項工作提出了一種新的方法,它不同于傳統(tǒng)的空間負(fù)荷預(yù)測方法,將城市的動態(tài)增長考慮在內(nèi)。在開發(fā)的多代理框架中,城市被劃分為一個規(guī)則的網(wǎng)格,其中每個部分被當(dāng)作一個代理,可以與鄰居代理,代表活動中心預(yù)期增長的代理,以及通過開發(fā)新的基礎(chǔ)設(shè)施或社會項目來代表新負(fù)載的主動代理進(jìn)行交互。用這種方法,可以同時模擬自然和非自然增長。

      由于特殊的新負(fù)荷的產(chǎn)生,如一個購物中心,或一個工廠爆發(fā)有毒的煙霧的情況,將會發(fā)生負(fù)荷的非自然增長,在開始時間分配之前需要確定服務(wù)區(qū)域中的特殊負(fù)載而導(dǎo)致的需求是否增加或減少??紤]到可用的研究和需求數(shù)據(jù)庫,有可能計算要傳播的需求[2]。這個需求將分配到一個主動代理,這將傳播這種需求從其位置到每個時間段的所有預(yù)期需求被分配。

      新的負(fù)載可能會存在吸引一些消費者的因素,和其他的排斥因素或兩者的組合。有必要定義將要分配的需求量每次通過傳播波達(dá)到靜態(tài)代理。在新負(fù)荷具有排斥特性的情況下,有必要確定靜態(tài)代理對傳播波的貢獻(xiàn)量。此數(shù)量用于校準(zhǔn)系統(tǒng)。該值從需求數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)計算。由傳播波達(dá)到的每個靜態(tài)代理將分配的需求量計算為每類消費者的負(fù)載模式。對于每種情況,這個值可以很容易地改變,也可以依賴于該代理的特征,代理可根據(jù)需求進(jìn)行模擬。

      2 算例介紹和結(jié)果分析

      該方法使用擁有約20萬居民的中型城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試。

      圖1表示出了總負(fù)載分布模擬情況,相對應(yīng)于2001年。活動中心是用鉆石識別的市區(qū)。執(zhí)行模擬10年期間的預(yù)期增長,這是可用數(shù)據(jù)的最大可能。該地區(qū)10年期間的全球負(fù)荷增長量約為100MVA。為了模擬負(fù)荷的自然增長,使用一種移動代理來分配80MVA,并且使用20種主動代理來模擬分布在其中的20MVA的非自然增長(不一定相等)。這個信息是從一個歷史的空間數(shù)據(jù)庫中提取出來的。實際上,自然負(fù)荷增長來自于一般負(fù)荷預(yù)測技術(shù),非自然負(fù)荷增長可以通過公用事業(yè)或市政廳登記的未來發(fā)展項目的信息來計算。

      圖2顯示了2010年的總負(fù)荷分布,用作基準(zhǔn)系統(tǒng)。在本圖中,城市分為4個特殊的興趣區(qū)域,來更好地分析結(jié)果。綜合考慮到4個現(xiàn)有變電站在測試系統(tǒng)中的影響,選擇了這些區(qū)域。

      為了計算空間誤差及其對分布規(guī)劃的影響,采用了文獻(xiàn)[3]中引入的方法。這種影響是空間分布的函數(shù),其對系統(tǒng)設(shè)計的影響可以計算為所有單元的影響的總和,相當(dāng)于總預(yù)測誤差或?qū)嶋H變電站負(fù)載的不匹配。該技術(shù)提供了一種實際的,有用的方法來評估針對特定電力系統(tǒng)的規(guī)劃需求的可能的負(fù)載預(yù)測方法??蓱?yīng)用于給料機(jī)或變電站;;由于可用數(shù)據(jù)庫,使用該方法計算了變電站的空間誤差,并且獲得的誤差在表I中給出。在該表中,每列表示在給定半徑內(nèi)預(yù)測的負(fù)載量。

      例如,在全球范圍內(nèi),99.67%的負(fù)荷增長預(yù)測在正確位置0.71km之內(nèi);0.09%的負(fù)荷增長在距離其正確位置0.71~1.41km之間;預(yù)計0.04%位于距離正確位置1.41~2.12km之間;而0.20%的預(yù)測距離正確的位置超過2.12km,或者整體預(yù)報不正確。

      為了測量該誤差對規(guī)劃的影響,每個變電站的空間誤差如下:

      (1)變電站1發(fā)生的誤差為其服務(wù)區(qū)預(yù)測負(fù)荷增長的2.26%;

      (2)變電站2發(fā)生的誤差是其服務(wù)區(qū)預(yù)測負(fù)荷增長的2.30%;

      (3)變電站3發(fā)生的誤差為其服務(wù)區(qū)預(yù)測負(fù)荷增長的3.52%;

      (4)變電站4發(fā)生的錯誤是其服務(wù)區(qū)預(yù)測的負(fù)載增長的2.00%。

      我們可以看到,所有情況的空間誤差均小于6%,并且在正確的位置確定了大量負(fù)載,表明了所提出的方法的有效性。

      3 結(jié)語

      本文利用已經(jīng)提出的空間負(fù)荷的多代理系統(tǒng)方法,對中等城市的空間負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,預(yù)測結(jié)果表明空間誤差均小于6%,并且在正確的位置確定了大量負(fù)載,表明了所提出的方法的有效性。

      參考文獻(xiàn)

      [1] E. M.Carreno,R. M. Rocha,and A.Padilha-Feltrin,“A cellular automaton approach to spatial electric load forecasting,”IEEE Trans[J].Power Syst,2011,26(2):532-540.

      [2] M.Batty.Cities and Complexity: Understanding Cities With Cellular Automata, Agent-Based Models and Fractals[M].Cambridge,MA: MIT Press,2007.

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