電機(jī)工程范文10篇

摘要：隨著智能電網(wǎng)的快速推進(jìn)，電力企業(yè)積累了海量的居民用電數(shù)據(jù)，合理運(yùn)用這些數(shù)據(jù)有助于提升電力企業(yè)的電力營銷與控制水平，因此本文利用居民歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測。首先，對居民歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；其次，建立基于極限學(xué)習(xí)機(jī)（ExtremeLearningMachine，ELM）的居民用電負(fù)荷預(yù)測模型；再次，以目標(biāo)區(qū)域的居民用電數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對所建立的模型進(jìn)行測試；最后，將居民用電數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果與電力營銷結(jié)合起來，提出相應(yīng)的營銷策略。

關(guān)鍵詞：用電數(shù)據(jù)；短期負(fù)荷預(yù)測；極限學(xué)習(xí)機(jī)，電力營銷

目前，電力負(fù)荷預(yù)測是現(xiàn)代電力系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，其預(yù)測結(jié)果對于電力網(wǎng)絡(luò)維持經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與實現(xiàn)安全穩(wěn)定具有重要的影響[1]。同時，由于電力企業(yè)對電力數(shù)據(jù)采樣點的細(xì)致劃分，產(chǎn)生出海量的電力數(shù)據(jù)[2]。因此，如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理與分析，并將相關(guān)分析結(jié)果服務(wù)于電力營銷工作，是許多專家學(xué)者的討論熱點。對此，國內(nèi)外大量專家學(xué)者提出了多種研究方法，如支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）[3-4]、線性回歸（LinearRegression，LR）[5]等。彭小圣等證明了支持向量機(jī)能很好地解決小樣本問題，但對大樣本的分析效率不佳[2]。王越等證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果精度尚可，但算法的效率較低[3]。雷紹蘭等將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于負(fù)荷預(yù)測，實現(xiàn)顯示預(yù)測結(jié)果良好，但該算法訓(xùn)練時間長且極易陷入局部最小[4]。雷紹蘭等提出的模型能夠較好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，但是對于非線性數(shù)據(jù)分析能力較差[5]。整體而言，上述方法都是從整體區(qū)域的角度出發(fā)對負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行研究，而對個體用戶的負(fù)荷預(yù)測尚缺乏深入探討。此外，Rafiei等提出將極限學(xué)習(xí)機(jī)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以減少訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)并提升算法效率[6]。趙峰等提出將卡爾曼濾波與多變量相空間重構(gòu)應(yīng)用于預(yù)測負(fù)荷，提升了負(fù)荷預(yù)測的精度[7]。但是上述工作未將電力負(fù)荷預(yù)測所得的結(jié)果服務(wù)于電力營銷領(lǐng)域，因此并沒有對提升電力企業(yè)在電力市場中的份額做出有效的貢獻(xiàn)。綜上所述，本文提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的居民負(fù)荷預(yù)測方法，并將預(yù)測結(jié)果有效服務(wù)于電力營銷工作。

1基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的負(fù)荷預(yù)測

1.1極限學(xué)習(xí)機(jī)。極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有處理速度快、泛化性能強(qiáng)等優(yōu)點，其預(yù)測模型描述如下[8]。假設(shè)居民的用戶歷史日用電訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為M=[(x1,y1),…,(xi,yi)],1≤i≤m，其中xi表示輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，yi表示輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，m表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)量，則有：1()(,,)()Niiiiifxgabxxλλ===∑h（1）111()[(,,),,(,,)]NNNhx=gabxgabx（2）其中，N表示隱含層節(jié)點的個數(shù)；λi表示輸出神經(jīng)元與第i個隱含層節(jié)點相連接的權(quán)值；g(x)表示激活函數(shù)；ai,bi分別表示輸入神經(jīng)元與第i個隱含層節(jié)點的輸入權(quán)值與偏置；h(x)表示隱含層的輸出矩陣。輸出連接權(quán)值λi可通過求解1()Niiiλxy=∑h−的最小值來獲得。最小二乘解可由式（3）解得：λ=H*Y（3）其中，H*表示隱含層輸出矩陣h(x)的廣義逆，Y表示期望輸出矩陣。1.2基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的居民用電分析。本文提出的基于ELM的居民電力負(fù)荷短期預(yù)測與分析方法流程如圖1所示。

2實例分析

摘要:農(nóng)電供電工作的服務(wù)對象是農(nóng)村，農(nóng)業(yè)是我國基礎(chǔ)建設(shè)中的重要組成部分，農(nóng)電對整個農(nóng)業(yè)的影響非常大。人們對企業(yè)農(nóng)電安全的生產(chǎn)管理已經(jīng)有了一個全新的認(rèn)識，但是，在實踐工作中還存在很多不足。供電企業(yè)要完善農(nóng)電安全生產(chǎn)管理體系，嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化管理，全面做好設(shè)備的安全檢查工作，防止出現(xiàn)安全隱患。

關(guān)鍵詞:農(nóng)電安全生產(chǎn);管理;實踐

安全生產(chǎn)是我國現(xiàn)代化建設(shè)的基礎(chǔ)，也是我國基礎(chǔ)施工建設(shè)中必須要遵循的原則，我國電力運(yùn)輸行業(yè)近幾年的發(fā)展速度非常快，尤其在農(nóng)電安全方面。目前，對農(nóng)電安全的保護(hù)已成為電力行業(yè)生產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)，電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定與否直接影響農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。近幾年，我國開始注重發(fā)展農(nóng)電工程，但是，由于農(nóng)電安全生產(chǎn)是農(nóng)業(yè)與電力的有機(jī)整合，因此，會涉及很多的交叉問題，使農(nóng)電安全生產(chǎn)的管理工作變得非常復(fù)雜，這些問題嚴(yán)重地影響了我國農(nóng)電企業(yè)的安全生產(chǎn)。要想有效的處理好這些問題，就要提高供電安全人員的管理能力和技術(shù)水平，并從多個角度來避免農(nóng)電安全生產(chǎn)出現(xiàn)違規(guī)現(xiàn)象。確立農(nóng)電安全生產(chǎn)制度，并優(yōu)化制度體系。

1供電企業(yè)農(nóng)電安全生產(chǎn)管理中存在的問題

1.1配電線路質(zhì)量問題。農(nóng)電生產(chǎn)與線路質(zhì)量的關(guān)系非常緊密，由于受到自然環(huán)境以及人為因素的影響，使我國供電企業(yè)農(nóng)電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，配電線路的質(zhì)量經(jīng)常出現(xiàn)問題，這些質(zhì)量問題在材料配備中體現(xiàn)的最為明顯，這些問題給農(nóng)電的安全生產(chǎn)帶來了極大的隱患，嚴(yán)重時會威脅到農(nóng)電安全生產(chǎn)人員的人身安全。1.2供電規(guī)范化問題。供電企業(yè)承擔(dān)著電力資源的運(yùn)輸和持續(xù)平穩(wěn)供應(yīng)。由于供電企業(yè)涉及民生和我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展，所以，在供電企業(yè)的發(fā)展過程中一定要遵循依法經(jīng)營，按照國家的法律法規(guī)認(rèn)真履行職責(zé)，并進(jìn)一步落實規(guī)范化的運(yùn)輸，保證運(yùn)輸過程中能夠穩(wěn)定、安全，并在此基礎(chǔ)上不斷完善各項服務(wù)，這是我國供電企業(yè)在落實供電工作過程中必須執(zhí)行的準(zhǔn)則。從當(dāng)前的供電企業(yè)農(nóng)電安全生產(chǎn)現(xiàn)狀看，很多方面都沒有達(dá)到精細(xì)化管理標(biāo)準(zhǔn)，且粗放模式與管理模式中都存在問題，這些問題會直接影響供電企業(yè)的經(jīng)營。除此之外，在供電企業(yè)施工現(xiàn)場的監(jiān)督管理過程中，很多環(huán)節(jié)都沒有系統(tǒng)的監(jiān)管，增大了供電工程的改造難度，而且施工環(huán)境也比較復(fù)雜，這些都是供電企業(yè)農(nóng)電安全生產(chǎn)管理中必須解決的問題。1.3農(nóng)電安全生產(chǎn)人員綜合素質(zhì)的問題。供電企業(yè)的安全生產(chǎn)管理和電力的持續(xù)供應(yīng)都與職工隊伍的能力有關(guān)聯(lián)。雖然很多電力企業(yè)在生產(chǎn)體制上已經(jīng)有了較大的轉(zhuǎn)變，也根據(jù)自身的實際情況制定了行之有效的管理制度，電力工程隊伍的素質(zhì)也較之前有了較大的提高，但是，一部分供電企業(yè)安全生產(chǎn)技術(shù)人員自身的文化水平有限，很多人甚至都沒有接受過專業(yè)的學(xué)習(xí)和技術(shù)訓(xùn)練就上崗工作，這些工作人員在實際的農(nóng)電安全生產(chǎn)過程中，憂患意識并不明顯，不能及時發(fā)現(xiàn)安全隱患，給供電企業(yè)的安全生產(chǎn)帶來了極大的影響。

2供電企業(yè)農(nóng)電安全生產(chǎn)管理

【摘要】通信光纜作為一種電力的傳輸材料，早就廣泛的應(yīng)用到電力工作中的方方面面了，它的存在給予電力傳輸帶來了極大的便利。電力通信光纜是電力系統(tǒng)中的重要部分，也是維系電力傳輸、傳遞的最佳方式，極大的穩(wěn)定了電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。雖然電力通信光纜有著眾多的優(yōu)點，但是在實際的維護(hù)工作中也存在著諸多的不穩(wěn)定與不安因素。因此本文主要以研究電力通信光纜線路故障與維護(hù)的要求和方法為主，分析在實際維護(hù)中的不足與問題，進(jìn)而提出自己的看法與維護(hù)建議。

【關(guān)鍵詞】電力通信光纜；運(yùn)行故障；電力企業(yè)；日常維修

隨著國家經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，近幾年我國通信產(chǎn)業(yè)發(fā)生了翻天覆地的改革，電力通信光纜也發(fā)生了改變，很多電力企業(yè)、通信企業(yè)在通信技術(shù)上都逐漸引入新的技術(shù)與方式，以光纖通信為主，實現(xiàn)了高壓低壓輸電變電系統(tǒng)，組建了一定規(guī)模的光纖通信網(wǎng)絡(luò)，極大的提高了通信傳輸系統(tǒng)的速度與穩(wěn)定性。電力光纖通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)雖然有著極大的便利性，但是在日常的工作中也難免出現(xiàn)一定的故障，為了保證電力通信光纜的穩(wěn)定工作，檢修人員必須第一時間發(fā)現(xiàn)問題，及時對問題進(jìn)行排除與維修，進(jìn)而保證日常的電力系統(tǒng)安全運(yùn)行。

1電力通信光纜線路的現(xiàn)狀及問題

電力通信光纜在工作中常常出現(xiàn)各種各樣的問題，首先，電力通信光纜本身存在著壽命的問題，尤其是已經(jīng)工作多年的光纜線，長期的超負(fù)荷工作已經(jīng)讓它開始老化，導(dǎo)致在工作中出現(xiàn)了一定的不穩(wěn)定性。其次，通信光纜自身出現(xiàn)損傷，這種損傷包括兩部分，一種是光纜機(jī)械性能發(fā)生改變，一種是纖芯傳輸性能改變。很多時候光纖出現(xiàn)自身損傷多是受到外部的影響，例如光纜在鋪設(shè)后遭到老鼠啃食，破壞了光纜本身的外皮，使得光纜光纖裸露出來，造成了通信的中斷。還有便是在施工過程中，很多建筑企業(yè)的工作存在違規(guī)現(xiàn)狀，使用工具的不合理導(dǎo)致在施工過程中造成了光纜的破壞，這種破壞的情況是最為嚴(yán)重的。還有便是光纜線的金具、桿塔、管道的損傷，電力金具在光纜運(yùn)行中承受著巨大的壓力，尤其是行人與車輛在地面上長期行走后，造成的光纜及相關(guān)配件極大的拉力，在這種情況下，金具也往往出現(xiàn)變形與裂紋，甚至出現(xiàn)了磨損的情況。還有便是因為天氣原因與多種多樣的非人為因素出現(xiàn)的破壞情況，例如暴雨、臺風(fēng)、風(fēng)暴、大雪、泥石流、洪澇災(zāi)害等情況。最后便是電力通信光纜線的年久失修，很多配件老化，導(dǎo)致傳輸出現(xiàn)不穩(wěn)定情況出現(xiàn)，這就需要技術(shù)工作人員要定期去巡查，尤其是對電纜線要做到一年一檢查，半年一巡查。

2電力通信光纜線路故障與維護(hù)對策

摘要：小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)比多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更多自由度和更好的適應(yīng)性。為更好地反映氣象因素對負(fù)荷的影響及提高負(fù)荷猜測的精度，文章選用Morlet小波構(gòu)建小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，采用誤差反傳學(xué)習(xí)算法來練習(xí)網(wǎng)絡(luò)，采用自學(xué)習(xí)隸屬度分析聚類的新方法選擇練習(xí)樣本。并應(yīng)用武漢電網(wǎng)近年的負(fù)荷數(shù)據(jù)和氣象資料進(jìn)行了建模和猜測，猜測結(jié)果表明所建立的小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)猜測模型具有較好的收斂性，采用自學(xué)習(xí)隸屬度分析聚類方法選擇練習(xí)樣本能改善猜測精度。摘要：小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)；隸屬度；短期負(fù)荷猜測；電力系統(tǒng)SHORT-TERMLOADFORECASTINGBASEDONWAVELETNEURALNETWORKABSTRACT摘要：Waveletneuralnetwork(WNN)possessesmoredegreeoffreedomandbetteradaptivitythanmulti-layerFPneuralnetwork.Tobetterreflecttheinfluenceofclimatefactorsonloadandimprovetheprecisionofloadforecasting,theMorletwaveletischosentoestablishawaveletneuronnetwork,thebackpropagatealgorithmisadoptedtotraintheWNNnetwork,anewmethodofanalyzingclusteringbyself-studymembershipisusedtotrainthesamples.TheloaddataandclimaticdataofWuhanpowernetworkinrecentyearsareappliedinmodelingandloadforecasting.TheforecastingresultsshowthattheestablishedWNNmodelpossessesbetterconvergenceandtheforecastingprecisioncanbeimprovedbychoosingtrainingsampleswithanalyzingclusteringbyself-studymembership.KEYWORDS摘要：Waveletneuralnetwork；Membership；Short-termloadforecasting；Powersystem1引言短期負(fù)荷猜測是負(fù)荷猜測的重要組成部分，是電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度中的重要內(nèi)容。國內(nèi)外已提出了多種短期負(fù)荷猜測方法，如多元回歸、ARMA模型、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法等。可歸類為摘要：①利用負(fù)荷的自身發(fā)展規(guī)律，如ARMA模型[1等；②負(fù)荷發(fā)展規(guī)律和氣象因素相結(jié)合，如ANN(ArtificialNeuralNetwork)方法[2；③其他方法，如小波分解法[3-5、模糊聚類法[6及混沌算法[7。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的多元性映射能力能夠準(zhǔn)確捕捉并學(xué)習(xí)負(fù)荷值和天氣之間的非線性關(guān)系，使考慮氣象因素的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷猜測成為可能。近年來它一直受到密切關(guān)注，且已成為解決電力負(fù)荷猜測新問題的有效計算工具。小波在分析非固定信號和構(gòu)造非線性函數(shù)模型方面具有卓越性能，因此結(jié)合了小波基函數(shù)的小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(WNN)比一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更多的優(yōu)越性。為更好地反映氣象因素對負(fù)荷的影響及提高負(fù)荷猜測的精度，本文構(gòu)建了一種小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷猜測模型，以Morlet小波取代Sigmoid函數(shù)，采用誤差反傳學(xué)習(xí)算法來練習(xí)網(wǎng)絡(luò)，采用自學(xué)習(xí)隸屬度分析聚類方法來選擇練習(xí)樣本。2小波及小波變換基本小波或母小波定義為滿足相容性條件(如式(1)所示)的平方可積函數(shù)φ(t)∈L2(R)(L2(R)為二尺度空間)式中a、b為實數(shù)，且a≠0，稱φab(t)為由母小波(t)生成的依靠于參數(shù)a、b的連續(xù)小波，也稱為小波基。設(shè)反映負(fù)荷變化規(guī)律趨向的函數(shù)為f(t)∈L2(R)，定義其小波變換wf(a,b)為3小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)3.1基本原理小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是基于小波分析的具有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)思想的模型，即采用非線性小波基取代常用的非線性Sigmoid函數(shù)，通過線性疊加所選取的非線性小波基來擬合負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)序列。負(fù)荷曲線y(t)可采用小波基φab(t)進(jìn)行如下擬合摘要：式中為負(fù)荷曲線y(t)的猜測值序列；Wk、bk、ak分別為第k個權(quán)重系數(shù)和第k個小波基的平移因子和伸縮因子；n為小波基個數(shù)。在小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中，小波神經(jīng)元負(fù)責(zé)對輸入信號進(jìn)行預(yù)處理，再將其傳遞到多層感知器。采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法練習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在迭代過程中調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的各個參數(shù)和小波系數(shù)，使輸出誤差最小化。3.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖1為4層小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，圖中輸入層有I個神經(jīng)元，xi為其第i個輸入量；小波變換層有J個神經(jīng)元，、vj分別為其第j個輸入量和輸出量隱層有K個神經(jīng)元，yk為其第k個輸出量；輸出層有1個神經(jīng)元，輸出結(jié)果為Om，代表猜測日第m個猜測點的負(fù)荷值式中Ψs,t,j為小波變換函數(shù)；Wij、Wjk和Wk分別為輸入層和小波層、小波層和隱層、隱層和輸出層之間的連接權(quán)值。考慮到Morlet小波的簡明表達(dá)方式，選擇Morlet小波作為網(wǎng)絡(luò)隱含層的變換基函數(shù)式中xz=(x-tj)/sj，sj為小波神經(jīng)元j的放縮系數(shù)，tj為小波神經(jīng)元j的平移系數(shù)。神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法用于修正sj和tj以及網(wǎng)絡(luò)輸出線性組合的權(quán)值Wij、Wjk和Wk，通過最小化誤差能量函數(shù)優(yōu)化這些網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。簡化式(7)、(8)，取g(x)=x，小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出Om可表示為式中D為練習(xí)樣本數(shù)目；為第d個樣本的第m個期望輸出值。3.3小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳學(xué)習(xí)算法為使誤差Em最小，采用梯度下降法學(xué)習(xí)函數(shù)作為小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)法則。該學(xué)習(xí)過程和普通神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法相同。根據(jù)式(5)-(7)和式(8)，可得到Em的負(fù)梯度值，由此推出和該WNN每個參數(shù)有關(guān)的局部誤差函數(shù)。如由局部誤差函數(shù)值構(gòu)造出梯度矢量，該WNN參數(shù)即可用梯度下降法更新確定。對于式(11)的Em，對于第d個樣由于小波基函數(shù)對放縮系數(shù)和平移系數(shù)非凡敏感，因此小波基節(jié)點數(shù)應(yīng)足夠大，以確保神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。此外，本文模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初值選取如表1所示。4小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)猜測模型的建立4.1采用改進(jìn)隸屬度分析聚類法選擇練習(xí)樣本為避免氣象突變、日期、星期類型的不同導(dǎo)致負(fù)荷模式的不同，從而顯著增加神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的練習(xí)時間并影響猜測精度，需從歷史數(shù)據(jù)中選取和猜測日的特征量最為接近的歷史日的數(shù)據(jù)作為練習(xí)樣本，聚類分析是選擇樣本的有效手段。在短期負(fù)荷猜測的數(shù)據(jù)聚類中主要考慮的聚類特征指標(biāo)有摘要：最高溫度、最低溫度、平均溫度、風(fēng)力、可見度、濕度、天氣類型、舒適度指數(shù)以及日期、星期等。這些因素對負(fù)荷變化的影響程度不同，其中最高溫度、最低溫度的變化對負(fù)荷變化的影響最大，且各因素的取值范圍和正常變化范圍也不同。本文采用自學(xué)習(xí)加權(quán)隸屬度函數(shù)來進(jìn)行模糊聚類分析。假設(shè)有K個負(fù)荷日，特征量的個數(shù)為M，第k個負(fù)荷日的第j個特征量表示為ykj，將其作如下歸一化處理各特征量的隸屬度函數(shù)表達(dá)式為式中μkj為第k個負(fù)荷日的第j個特征變量的隸屬度值；gj為猜測日(即聚類中心)的第j個特征變量；設(shè)置閾值λ來確定練習(xí)樣本，λ越大符合選擇條件的練習(xí)樣本數(shù)越少。采用監(jiān)督式學(xué)習(xí)來決定權(quán)值wj。定義目標(biāo)函數(shù)為式中nL為學(xué)習(xí)的樣本數(shù)目；yi＝Li/L0；L1為歷史日i的負(fù)荷總量；L0為目標(biāo)日的負(fù)荷總量；ti為歷史日i和目標(biāo)日的相似度值，即隸屬度值。采用梯度下降法來調(diào)整權(quán)值使式(22)達(dá)到最小值。4.2WNN的構(gòu)建和練習(xí)本文構(gòu)建的WNN網(wǎng)絡(luò)有55個輸入神經(jīng)元(如表2所示)，112個小波層神經(jīng)元，30個隱含層神經(jīng)元，1個輸出神經(jīng)元。需指出的是，隱含層神經(jīng)元最適宜的數(shù)目取決于誤差檢驗，WNN網(wǎng)絡(luò)通過未參加練習(xí)的某一階段的歷史數(shù)據(jù)來檢驗誤差。練習(xí)中取近60天的歷史數(shù)據(jù)運(yùn)用上述基于隸屬度分析的聚類方法來選取小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的練習(xí)樣本(10個)和檢驗樣本(5個)。通過誤差檢驗來確定隱含層神經(jīng)元的數(shù)目。5算例基于本文的模型原理和建模步驟，采用C語言編寫出小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷猜測程序。利用湖北省武漢市1999年5月-12月的歷史氣象和負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行猜測摘要：①WNN網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)的性能比較(10個樣本批量練習(xí)，單點輸出條件下)見表3；②采用本文模型對武漢市電網(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行猜測，將其猜測結(jié)果和使用普通BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果進(jìn)行比較。表4為采用小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法對1999年5月21日-1999年5月27日的負(fù)荷進(jìn)行猜測的平均相對誤差和普通BP網(wǎng)絡(luò)的比較，結(jié)果表明本文猜測算法穩(wěn)定實用，能夠改善猜測精度。6結(jié)論本文探索了小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于解決短期負(fù)荷猜測的能力。探究表明恰當(dāng)?shù)剡x擇練習(xí)樣本和合理地選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是影響WNN網(wǎng)絡(luò)猜測精度的主要因素。小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有比BP網(wǎng)絡(luò)更快的收斂速度，改進(jìn)隸屬度聚類方法的應(yīng)用可改善負(fù)荷大波動日的猜測精度。參考文獻(xiàn)[1施泉生(ShiQuansheng)．短期負(fù)荷預(yù)告模型庫的探究及應(yīng)用(Astudyandapplyonmodelsystemofshort-termloadforecasting)[J．系統(tǒng)工程理論和實踐(SystemEngineeringTheoryandPractice)，1996，16(7)摘要：99-104．[2ParkDC，El-SharkawiMA，MarksRJIIetal．Electricloadforecastingusinganartificialneuralnetwork[J．IEEETransactionsonPowerSystems，1991，6(2)摘要：442-449．[3邰能靈，侯志儉，李濤，等(TaiNengling，HouZhijian，LiTaoetal)．基于小波分析的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷猜測方法(Newprinciplebasedonwavelettransformforpowersystemshort-termloadforecasting)[J．中國電機(jī)工程學(xué)報(ProceedingsoftheCSEE)，2003，23(1)摘要：45-50．[4冉啟文，單永正，王騏，等(RanQiwen，ShanYongzheng，WangQietal)．電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)告的小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PARIMA方法(Wavelet-neuralnetworks-PARIMAmethodforpowersystemshorttermloadforecasting)[J．中國電機(jī)工程學(xué)報(ProceedingsoftheCSEE)，2003，23(3)摘要：38-42．[5謝宏，陳志業(yè)，牛東曉(XieHong，ChenZhiye，NiuDongxiao)．基于小波分解和氣象因素影響的電力系統(tǒng)日負(fù)荷猜測模型探究(Theresearchofdailyloadforecastingmodelbasedonwaveletdecomposingandclimaticinfluence)[J．中國電機(jī)工程學(xué)報(ProceedingsoftheCSEE)，2001，21(5)摘要：5-10．[6姜勇(JiangYong)．基于模糊聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期負(fù)荷猜測方法(Short-termloadforecastingusinganeuralnetworkbasedonfuzzyclustering)[J．電網(wǎng)技術(shù)(PowerSystemTechnology)，2003，27(2)摘要：45-49．[7李天云，劉自發(fā)(LiTianyun，LiuZifa)．電力系統(tǒng)負(fù)荷的混沌特性及猜測(Thechaoticpropertyofpowerloadanditsforecasting)[J．中國電機(jī)工程學(xué)報(ProceedingsoftheCSEE)，2000，20(11)

摘要：電網(wǎng)用戶各自在電力元件上引起的損耗究竟有多大，這是電力市場中輸電成本合理分?jǐn)偟闹匾獌?nèi)容，是傳統(tǒng)的電路理論未曾論及、實際上也無法回答的問題，因此引起了人們的廣泛興趣和爭議。基于電路的基本理論，作者給出了支路損耗的基本性質(zhì)，提出了合理分?jǐn)傊窊p耗的基本要求。針對國內(nèi)外幾種典型的支路損耗分?jǐn)偹惴ㄟM(jìn)行了深入的研究，剖析了這些算法中的某些模糊認(rèn)識，理論上指出了各種方法的優(yōu)劣和適用性。

關(guān)鍵詞：電力市場損耗分?jǐn)偝杀痉謹(jǐn)?/p>

1引言

當(dāng)前，世界電力工業(yè)正在發(fā)生著前所未有的變革，傳統(tǒng)電力工業(yè)自上而下的生產(chǎn)和經(jīng)營模式（壟斷模式）正在向發(fā)電公司、輸電公司和配電司的生產(chǎn)與經(jīng)營模式轉(zhuǎn)化。引入零售轉(zhuǎn)運(yùn)、建立電力商品市場、引入競爭機(jī)制、降低電力商品的消費(fèi)價格，使用戶得到真正的實惠。電力市場條件下，發(fā)電公司和用戶都會提出諸如一臺發(fā)電機(jī)的電究竟送達(dá)了哪些負(fù)荷，在某個用戶中發(fā)電公司提供的潮流究竟有多大，發(fā)電公司在某個電力設(shè)備上引起的損耗究竟有多大等問題，這些問題是輸電費(fèi)用公正分配的基礎(chǔ)，是輸電定價的重要依據(jù)，是提高輸電系統(tǒng)運(yùn)行的透明度、保障電力市場健康發(fā)展的關(guān)鍵。這些問題是傳統(tǒng)的電路理論無法解決、電力市場環(huán)境下又無法回避的問題，因此，引起了人們的廣泛關(guān)注[1-12]。

本文針對國內(nèi)外幾種典型的支路損耗分?jǐn)偹惴ㄟM(jìn)行了深入的研究。基于電路的基本理論給出了支路損耗的基本性質(zhì)和支路損耗合理分?jǐn)偟幕疽螅碚撋现赋隽烁鞣N方法的合理性、優(yōu)劣和適用范圍。對某些觀點和爭議給出了相應(yīng)的結(jié)論，為輸電成本的合理分?jǐn)偤吞岣唠娏κ袌龅墓缘於死碚摶A(chǔ)。

2支路模型與支路損耗的基本性質(zhì)

我國通信工程專業(yè)是源于電機(jī)系電機(jī)工程專業(yè),并由有線電、無線通信、電子技術(shù)等專業(yè)相互滲透、相互補(bǔ)充而發(fā)展起來的一門綜合產(chǎn)業(yè)。在20世紀(jì)的初期,我國的多所大學(xué)就曾經(jīng)先后建立過“無線電門”和“電訊組”,建國以后,我國高等學(xué)校在蘇聯(lián)高等教育的基礎(chǔ)上,對各高校的電機(jī)系和電機(jī)工程專業(yè)進(jìn)行大規(guī)模的調(diào)整,為現(xiàn)代通信工程技術(shù)的人才培養(yǎng)積蓄著雄厚的力量。

通信工程在我國真正地進(jìn)入快速發(fā)展是在20世紀(jì)80年代,這個時期從美、日、英等發(fā)達(dá)國家吹過來的信息革命這股颶風(fēng)。為我國通信工程專業(yè)的發(fā)展增添了強(qiáng)勁的動力,也是從這時起,通信工程專業(yè)有了它現(xiàn)在的名稱。大量的技術(shù)成果如:晶體纖維生長與晶體光纖器件的研究,光纖高溫傳感器、光纖環(huán)形腔的細(xì)度及環(huán)形激光器的研究,窄線寬可調(diào)諧半導(dǎo)體激光器及相關(guān)技術(shù)等都走在了世界的前沿。

一、存在的問題

隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用。人類社會經(jīng)歷著一場前所未有的全方位的深刻變革,網(wǎng)絡(luò)通信已廣泛地應(yīng)用于政治、軍事,經(jīng)濟(jì)及科學(xué)等各個領(lǐng)域,它改變了傳統(tǒng)的事務(wù)處理方式,對社會的進(jìn)步和發(fā)展起著很大的推動作用,與此同時,人們也越來越意識到信息安全的重要性,因此,信息在網(wǎng)絡(luò)通信中的安全性、可靠性日趨受到通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計者與網(wǎng)絡(luò)用戶的重視。

鑒于信息安全開始對國家安全產(chǎn)生了重大的影響,需要準(zhǔn)確認(rèn)識信息安全的基本問題與表現(xiàn)方式,清晰了解保障信息安全所依賴的信息網(wǎng)絡(luò)化的客觀規(guī)律。從而做到有的放矢,以便真正發(fā)揮作用,在這里我們著重討論通信工程中的網(wǎng)絡(luò)通信安全。網(wǎng)絡(luò)通信安全一般是指網(wǎng)絡(luò)信息的機(jī)密性、完整性、可用性、真實性、實用性、占有性。從技術(shù)層面上來看,反映在物理安全、運(yùn)行安全、數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容安全四個不同的層面中。而現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)通信的安全問題可以大體分為;內(nèi)網(wǎng)通信安全和網(wǎng)絡(luò)問信息傳播安全兩個方面。

二、解決對策

清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系(以下簡稱電機(jī)系)始終把人才培養(yǎng)作為根本任務(wù)，為國家培養(yǎng)了一大批優(yōu)秀的電氣工程學(xué)科專業(yè)人才。實踐教學(xué)是人才培養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)，電機(jī)系把培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力、創(chuàng)新意識作為核心工作之一，積極探索、不斷實踐，建立了以培養(yǎng)高層次電氣工程學(xué)科創(chuàng)新人才為目標(biāo)、以國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求為導(dǎo)向、以強(qiáng)行業(yè)背景為依托、以學(xué)生為主體的校內(nèi)外實踐教學(xué)平臺，構(gòu)建了具有電氣工程學(xué)科特色的實踐教學(xué)體系。

1校內(nèi)實踐教學(xué)平臺建設(shè)

我系以電氣工程國家實驗教學(xué)示范中心、電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點實驗室和校企聯(lián)合實驗室為基礎(chǔ)，搭建了高層次校內(nèi)實踐教學(xué)平臺(見圖1)。

1．1加大實驗室投入，改善實踐教學(xué)環(huán)境我系不斷加大實驗室建設(shè)力度，大力改善實踐教學(xué)環(huán)境。統(tǒng)籌規(guī)劃，整合資源，建設(shè)了全校性公共實驗平臺、專業(yè)基礎(chǔ)課實驗平臺、專業(yè)課實驗平臺。2009～2010年，再次對實驗室的儀器設(shè)備進(jìn)行了更新，重點建設(shè)了包括計算機(jī)硬件實驗室、電機(jī)教學(xué)實驗室、電氣工程自動化教學(xué)實驗室、電工與熱工計量教學(xué)實驗室、繼電保護(hù)實驗室在內(nèi)的10余個實驗室。購置了功率信號源、變阻箱、數(shù)字萬用表、計算機(jī)、繼電保護(hù)設(shè)備、示波器、信號發(fā)生器、單片機(jī)開發(fā)板、DSP開發(fā)板、常見集成芯片、電子負(fù)載、電子電路實驗箱、風(fēng)力發(fā)我系統(tǒng)、太陽能電池發(fā)電系統(tǒng)等設(shè)備。同時，還對實驗環(huán)境進(jìn)行了改造和修繕，并為實驗室新購置了空調(diào)、門禁等基礎(chǔ)設(shè)施。

1．2大力引進(jìn)優(yōu)秀人才，建設(shè)優(yōu)質(zhì)實踐教師隊伍我系擁有一支高學(xué)歷、高素質(zhì)的實踐教學(xué)教師隊伍。不僅有學(xué)科帶頭人、教學(xué)名師等參與實驗指導(dǎo)，還有一支具有豐富實踐經(jīng)驗的優(yōu)秀的專職實驗教師隊伍。負(fù)責(zé)實踐教學(xué)的專職和兼職教師中，有多位教師獲獎，包括國家教學(xué)成果獎、北京市教學(xué)成果獎、國家教學(xué)名師獎、清華大學(xué)優(yōu)秀實驗技術(shù)人員獎等等。近2年，我系進(jìn)一步加強(qiáng)了實驗系列教師隊伍建設(shè)。著力培養(yǎng)青年教師，加強(qiáng)后備力量建設(shè)，相繼引進(jìn)了1名副教授和2名清華大學(xué)碩士研究生作為實驗系列教師。我系制定了一系列有效措施，調(diào)動教師參與實踐教學(xué)的積極性。比如:實施了實踐教學(xué)帶隊教師獎勵辦法，支持并鼓勵實驗系列教師投入到校外實習(xí)實踐工作中去。2009～2010年，實驗室系列教師承擔(dān)了所有的生產(chǎn)實習(xí)、社會實踐帶隊任務(wù)，他們在實習(xí)現(xiàn)場的系統(tǒng)講解和答疑，進(jìn)一步提高了實習(xí)實踐效果，學(xué)生反響熱烈。同時，帶隊進(jìn)行實習(xí)、接觸生產(chǎn)一線，也為提高實驗系列教師業(yè)務(wù)水平提供了平臺。2010年，我系制訂了科技輔導(dǎo)教師制度，從各二級學(xué)科中遴選優(yōu)秀的青年教師作為科技輔導(dǎo)教師，指導(dǎo)學(xué)生的科技活動。

1．3不斷改革教學(xué)方法，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新素質(zhì)課程是教學(xué)的主要載體，實驗課程是鍛煉學(xué)生動手能力、創(chuàng)新意識的主要途徑。通過改革教學(xué)方法，可以幫助學(xué)生更快更好地掌握進(jìn)行科學(xué)研究和探究事物的方法，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立進(jìn)行科學(xué)研究的能力。我系不斷對已有的實驗課程進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容和方法的改革與創(chuàng)新，并積極鼓勵開設(shè)新課。2009年，清華大學(xué)“實驗室科研探究”入選國家精品課。我系面向全校開設(shè)的兩門實驗室科研探究課:“電力電子變換與電機(jī)控制”和“虛擬儀器技術(shù)”是該國家精品課的教學(xué)單元。這兩門課程的選課學(xué)生來自電機(jī)系、機(jī)械系、精儀系、經(jīng)管學(xué)院、自動化系、材料系、工物系、人文學(xué)院等多個院系，實現(xiàn)了跨院系、跨專業(yè)組織課程。課程重視將實踐教育貫穿教學(xué)全過程，積極推進(jìn)探究式學(xué)習(xí)，努力培養(yǎng)學(xué)生的探究精神，教學(xué)效果顯著。為便于學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握知識，兩門課程的主講教師分別編寫了相應(yīng)的講義。課程單元負(fù)責(zé)人、電力電子與電機(jī)控制教學(xué)實驗室主任畢大強(qiáng)博士獲第七屆“清華大學(xué)優(yōu)秀實驗技術(shù)人員”獎。“現(xiàn)代高電壓實驗技術(shù)”課程原有的授課模式是以演示實驗為主，通過實驗使學(xué)生了解高電壓方面的相關(guān)知識。2009年，我系支持該課程任課教師進(jìn)行了全面的課程改革。從以演示實驗為主的教學(xué)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐匝菔緦嶒灋榛A(chǔ)，以自主創(chuàng)新性實驗為主導(dǎo)的教學(xué)模式。改革后的課程，要求學(xué)生自主設(shè)計綜合性的創(chuàng)新實驗，并利用現(xiàn)有的實驗設(shè)備完成實驗內(nèi)容，實現(xiàn)實驗?zāi)康摹Ｔ诖诉^程中，以學(xué)生自主學(xué)習(xí)為主，教師發(fā)揮指導(dǎo)作用。改革后的課程實現(xiàn)了從以演示實驗為主向以創(chuàng)新性實驗為主、從以灌輸式為主向以探究式為主的教學(xué)模式轉(zhuǎn)變，課程改革效果優(yōu)秀。

摘要：我國的經(jīng)濟(jì)社會不斷發(fā)展，社會生產(chǎn)生活對電力提出了更高的要求。在電力系統(tǒng)的運(yùn)行中，經(jīng)常會出現(xiàn)電力系統(tǒng)停電風(fēng)險，阻礙電力的可持續(xù)供應(yīng)。為了滿足市場的用電需求，電力行業(yè)必須對停電風(fēng)險進(jìn)行評估，采取有效的應(yīng)急舉措，提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。本文將具體探討電力系統(tǒng)停電風(fēng)險評估指標(biāo)及方法，希望能為相關(guān)人士提供一些參考。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；停電風(fēng)險；評估指標(biāo)及方法

進(jìn)入新世紀(jì)以來，我國的市場經(jīng)濟(jì)持續(xù)繁榮，給我國的電力行業(yè)帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。電力行業(yè)承擔(dān)著重要的供電職能，從某個角度來看，電力系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)直接關(guān)系著國民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。

一、電力系統(tǒng)停電風(fēng)險評估指標(biāo)

（一）危害因子

我國的經(jīng)濟(jì)社會不斷發(fā)展，對電力行業(yè)提出了更高的要求。為了引導(dǎo)電力行業(yè)的健康發(fā)展，避免出現(xiàn)重大電力輸送事故，我國制定了安全事故應(yīng)急處理條例，并形成了電力系統(tǒng)停電風(fēng)險評估的技術(shù)規(guī)范。以區(qū)域為劃分依據(jù)，可以將我國的電力事故劃分成普通事故、較大事故、嚴(yán)重事故三個等級，不同等級的電力事故危害性不同，危害因子也呈現(xiàn)出較大的差異。具體來說，電力事故的危害因子主要包括以下幾項：第一是非常規(guī)電路、第二是停電節(jié)點、第三是聯(lián)鎖故障區(qū)域。

摘要：基于當(dāng)前階段社會經(jīng)濟(jì)不斷向前發(fā)展，居民生活水平獲得進(jìn)一步提升。針對電力的需要增加，造成了電力工程項目建設(shè)實際質(zhì)量問題開始受到更多的關(guān)注。電力線路方面的問題具體包括兩個方面，第一是輸電線路，第二是配電線路。在實施設(shè)計的過程中應(yīng)當(dāng)充分考慮到輸配電線路設(shè)計的質(zhì)量問題，并對確保線路的穩(wěn)定及安全形成應(yīng)對措施，降低因此造成的影響。為此，也應(yīng)當(dāng)從實際角度出發(fā)，針對線路實施優(yōu)化設(shè)計，其具有重要價值。

關(guān)鍵詞：電力工程；線路；設(shè)計

一般情況下在進(jìn)行電路設(shè)計的過程中應(yīng)當(dāng)考慮多方面的問題，而其中的成本投入則是重要一項。成本確定之前需要形成關(guān)于路徑方案方面的選擇，并有效控制線路經(jīng)濟(jì)效果，由此，可以改善條件滿足區(qū)域設(shè)計方面的需要，這也是電力工程線路規(guī)劃與設(shè)計方案的關(guān)鍵所在。

一、電力工程線路的優(yōu)化選擇

1.線路路徑選擇

在對電力工程相關(guān)操作路徑的確認(rèn)方面應(yīng)當(dāng)堅持可以直接關(guān)聯(lián)輸電路基距離為原則，并應(yīng)當(dāng)考慮線路實際運(yùn)行中的成本。同時也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對電力工程實際造價等方面的問題分析。設(shè)計人員方面則應(yīng)當(dāng)在確定路徑距離的基礎(chǔ)上，綜合考慮幾個方面的問題，第一是應(yīng)當(dāng)在不追加成本基礎(chǔ)上繞開彎曲路段。結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)當(dāng)選擇幾何中心線路完成相關(guān)線路的鋪設(shè)。這樣做的目的是為了縮短不同用戶之間的距離，同時也能夠有效避讓植被以及水源地等，降低破壞范圍。針對線路之中地形差異性以及可能存在的障礙，也需要對多方面的條件實施關(guān)系平衡。

1城網(wǎng)改造規(guī)劃內(nèi)容

談及城網(wǎng)改造規(guī)劃首先需要了解一下城市配電網(wǎng)其主要的工作內(nèi)容是什么，在人們的日常生活當(dāng)中時時刻刻的離不開電，而城市配電網(wǎng)其主要是指除了提供電源的輸電線路、變電所以外，還包括配電網(wǎng)。[1]其中輸電線路和變電所是為配電網(wǎng)所提供電源的，配電網(wǎng)有多個組成部分，其分別為：高壓配電網(wǎng)、中亞配電網(wǎng)以及低壓配電網(wǎng)。而城網(wǎng)實際上就是城市配電網(wǎng)的簡稱，對城網(wǎng)進(jìn)行改造規(guī)劃就是對城市配電網(wǎng)進(jìn)行改造規(guī)劃。城網(wǎng)改造規(guī)劃的內(nèi)容主要包括兩個方面，其分別為：對原有配電網(wǎng)的改造和擴(kuò)建后新建的配電網(wǎng)。在城網(wǎng)改造規(guī)劃的具體內(nèi)容當(dāng)中還包括規(guī)劃的年限、編制、經(jīng)濟(jì)分析以及改造安排。

2配電網(wǎng)在進(jìn)行改造規(guī)劃編制時應(yīng)注意的問題

2.1注意與城市建設(shè)相結(jié)合

對于城市配電網(wǎng)來說，其不僅僅是電力系統(tǒng)當(dāng)中重要的組成部分，更是城市建設(shè)當(dāng)中重要的組成部分，尤其是電力行業(yè)還是我國的基礎(chǔ)性行業(yè)，其更是如此。[2]因此配電網(wǎng)在進(jìn)行改革規(guī)劃編制時，一定要注意與城市建設(shè)相結(jié)合，這樣才能做到雙向發(fā)展。

2.2注意符合城市配電的特點