电力网理论线损管理系统的设计实现
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摘要
电力网的线损是一个综合性的经济、技术指标，而理论线损则是一面镜子，
它不但能反映电网结构和运行方面的合理性，而且可以反映电力企业的技术和
管理水平。本文在分析国内外大量文献的基础上，以电网理论线损的计算、分
析及预测为目标，并结合秦皇岛电力公司的特点，应用Powerbuilder6.5编程
语言设计开发了基于Oracle7.3网络数据库的电网理论线损计算、分析及预测
系统。该系统能使管理部门用高效率的方法管理线损，提出切合实际的降损措
施，对于电网设计规划部门则在设计阶段就能通过线损的模拟分析、预测功能
采用较优的设计方案。
通过调查研究，提出了应用改进的灰色系统预测模型预测电力负荷进而预
测理论线损的方法，即首先对原始序列进行指数加权变换提高其光滑离散度后
再使用GM（1，1）灰色系统预测模型预测电力负荷。实际的应用表明改进的
GM（1，1）模型不仅仍然适用于电力负荷的预测，而且可通过参数β、γ的选择
来改善预测的精度，扩大预测的范围。
在如何确定最佳的指数加权参数β、γ值来获得最佳的预测的效果的问题
上，本文提出使用遗传算法来确定灰色预测系统中最佳的指数加权参数β、γ。
本文给出了参数β、γ详细的确定过程并编程实现。
本系统已在秦皇岛电力公司正式运行，并通过了华北电管局的测试鉴定。
Abstract
The line loss of e1ectric power is a compos1te economy and technology eqet,
and that theoretic line loss is a mirrot, whicb not only reflects the rationality of
electric power network's struCture and running bllt also reflects the technology and
amagemen leve1 of electric powe enedse. In this paPer, after reading abundant
relevan literatUre, domestic and oversea, combing the character of QialluangDao
Electric Power Corporaion, based on Oacle7.3 database we designed a system
which ahas at the calculaton. analysis and forecast of electric poweL Thiough thes
system, the manqement deprtellt could manage line loss and put forward
d.''
measure, Whch mulndze the line loss in high efficiency, the design department
could adoPt the beta scheine in design stag by analysis and forecast.
We pul fOrward the method that aPply the improved Grey System to fOrecast
the load of electric power and farther fOrecast the theoretic line 1oss, i.e. after
transforming the original sequence by eXPonClltial weight, then its mild discrete
degree is iInProved, we farther use GM(1,l) model to forecast the load. The actual
aPplication indicated that the improved GM(l,1) model nOt only fits the f0recast of
1oad but also increases the Precision of forecast through selecting the parameter fi'
Y.
In this paPer, we put forward the method that use Genetic A1gorithm to search
the optima1 parameter P. Y, in the problem which how to confinn the optimal
parameter g' Y fOr the optimal forecast effect. ln this paPeT, we also presented the
Il
detailed ascertain process of parameter /3 ~. ~ and actualized that through program. That system has been running formally in QinHuangDao Electric Power
Corporation and had passed the test ofNCPG.
它不但能反映电网结构和运行方面的合理性，而且可以反映电力企业的技术和
管理水平。本文在分析国内外大量文献的基础上，以电网理论线损的计算、分
析及预测为目标，并结合秦皇岛电力公司的特点，应用Powerbuilder6.5编程
语言设计开发了基于Oracle7.3网络数据库的电网理论线损计算、分析及预测
系统。该系统能使管理部门用高效率的方法管理线损，提出切合实际的降损措
施，对于电网设计规划部门则在设计阶段就能通过线损的模拟分析、预测功能
采用较优的设计方案。
通过调查研究，提出了应用改进的灰色系统预测模型预测电力负荷进而预
测理论线损的方法，即首先对原始序列进行指数加权变换提高其光滑离散度后
再使用GM（1，1）灰色系统预测模型预测电力负荷。实际的应用表明改进的
GM（1，1）模型不仅仍然适用于电力负荷的预测，而且可通过参数β、γ的选择
来改善预测的精度，扩大预测的范围。
在如何确定最佳的指数加权参数β、γ值来获得最佳的预测的效果的问题
上，本文提出使用遗传算法来确定灰色预测系统中最佳的指数加权参数β、γ。
本文给出了参数β、γ详细的确定过程并编程实现。
本系统已在秦皇岛电力公司正式运行，并通过了华北电管局的测试鉴定。
Abstract
The line loss of e1ectric power is a compos1te economy and technology eqet,
and that theoretic line loss is a mirrot, whicb not only reflects the rationality of
electric power network's struCture and running bllt also reflects the technology and
amagemen leve1 of electric powe enedse. In this paPer, after reading abundant
relevan literatUre, domestic and oversea, combing the character of QialluangDao
Electric Power Corporaion, based on Oacle7.3 database we designed a system
which ahas at the calculaton. analysis and forecast of electric poweL Thiough thes
system, the manqement deprtellt could manage line loss and put forward
d.''
measure, Whch mulndze the line loss in high efficiency, the design department
could adoPt the beta scheine in design stag by analysis and forecast.
We pul fOrward the method that aPply the improved Grey System to fOrecast
the load of electric power and farther fOrecast the theoretic line 1oss, i.e. after
transforming the original sequence by eXPonClltial weight, then its mild discrete
degree is iInProved, we farther use GM(1,l) model to forecast the load. The actual
aPplication indicated that the improved GM(l,1) model nOt only fits the f0recast of
1oad but also increases the Precision of forecast through selecting the parameter fi'
Y.
In this paPer, we put forward the method that use Genetic A1gorithm to search
the optima1 parameter P. Y, in the problem which how to confinn the optimal
parameter g' Y fOr the optimal forecast effect. ln this paPeT, we also presented the
Il
detailed ascertain process of parameter /3 ~. ~ and actualized that through program. That system has been running formally in QinHuangDao Electric Power
Corporation and had passed the test ofNCPG.
引文
1 傅景伟．用电与营业管理信息系统．中国电力出版社．1996：34～80
2 O I Elgerd，Electric Energy．System Theory An Introduction．McGraw．Hill Book Co．1982：308～323
3 陈衍．电力系统稳态分析．中国电力出版社．1996：20～23
4 谢开贵，何斌，谭界忠，杨万年．一种灰色预测模型的新方法．系统工程理论与实践．1998,18(7)：69～75
5 陈国良，王煦法，庄镇泉，王东生．遗传算法及其应用．人民邮电出版社．1999：11～34
6 吴安官，倪保珊．电力系统线损．中国电力出版社．1996：1～4
7 史森，夏丽丽．译．Oracle数据库开发指南．清华大学出版社．1998：1～30
8 王蓉，Power Builder应用开发技术详解．电子工业出版社．1999：12～36
9 方泊汾，Power Builder进阶篇—数据窗口的应用．北京希望电脑公司．1998：145～190
10 何仰赞．电力系统分析．华中理工大学出版社．1992：19～49
11 I．J．Nagrath，D．P Kothari．Modern Power System Analysis．New York：John Wiley & Sons，1982：99～119
12 施流忠，罗毅芳，刘巍，林常青．电网线损理论计算与分析中几个问题的研究．节能：1998，(11)：3～4
13 吴承荣．配电网理论线损计算．四川电力技术．1998，(3)：18～20
14 电力工业部规划设计司．电力需求预测工作条例(试行)．中国电力出版社．1995：6～8
15 牛东晓，曹树华，赵磊，张文文．电力负荷预测技术及其应用．中国电力出版社．1998：9～15
16 康重庆，夏清，沈瑜，相年德．电力系统负荷预测的综合模型．清华大学学报(自然科学版)．1999(1)：12～20
17 刘思峰，邓聚龙．GM(1，1)模型的使用范围．系统工程理论与实践．2000,20(5)：121～125
18 刘兵军，牛东晓．灰色自适应滤波组合优化预测模型及应用．电网技术．1998,22(6)：15～20
19 卫海燕．上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型．陕西师范大学学报．2000，28(1)：106～109
20 牛东晓，陈志业．交叉灰色预测法预测发电设备可靠性指标．中国电机工程学报．1995，15(1)：30～35
21 刘兆德，刘西雷．人口规模预测的GM(1，1)模型应用初探．资源开发与市场．1999：15(1)：10～13
22 宫辉力，李培．灰色模型及其水文地质意义．水文地质工程．1993(1)：3～5
23 邓聚龙．五种灰色预测．模糊数学．1985(2)：33～41
24 水乃翔，秦禹春．关于灰色系统GM(1，1)模型的一些理论问题．1998,18(4)：59～63
25 燕列雅，毛联霞．GM(1，1)模型应用．系统工程理论与实践．1998,18(10)：104～106
26 Niu Dong Xiao, Wen Wen Zhang, Adjustment Grey Model for Load Forecasting of Power Systems.The Journal of Grey System. 1994(6):127～134
27 罗荣桂，陈炜．灰色模型的一点改进及应用．系统工程理论与实践．1988，8(2)：46～51
28 钟玉彬．灰色系统建模的修正方案．系统工程．1991(6)：13～19
29 陈捷涛．灰色预测模型的一种拓广．系统工程．1990(4)：50～52
30 张文文．非齐次指数模型的灰色系统方法．系统工程．1993(12)：362～365
31 王义闹，刘光海，刘开第．GM(1，1)的一种逐步优化直接建模方法．系统工程理论与实践．2000,20(9)：99～104
32 谭冠军．GM(1，1)模型的背景值构造方法和应用．系统工程理论与实践．2000，20(4)：98～103
33 张晓绩，戴冠中，徐乃平．一种新的优化搜索算法—遗传算法．控制理论与应用．1995,12(3)：265～273
34 J.H.Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press. 1992:6～24
35 Varsek A, Urbancic T, Filipic B. Genetic Algorithms in Controller Design and Turning [J].IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1993.23(5): 1330～1339
36 刘民，吴澄，蒋新松．用遗传算法解决并行多机调度问题．系统工程理论与实践．1998,18(1)：14～17
37 Gursel A Suer and Eduardo Baze. Minimizing the Number of Tardy Jobs in Identical Machine Scheduling.Computers and Industrial Engineering. 1993,25(4):243～246
38 Johy, K.A. Adaptive System Design :A genetic Approach. IEEE Trans. Systems ,Man and Cybernetics.1980,SMC- 10(9):566～574
39 Goldberg D E. Controlling Dynamic Systems with Genetic Algorithms and Rule Learning. In Proceeding of the 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1987:588～592
40 Yamada T, Nakano R. A Genetic Algorithm Applicable to Large-Scale Job-Shop Problems. Proc of Parallel Problem Solving from Nature Ⅱ. 1992:281～290
41 董聪，郭晓华．广义遗传算法的逻辑结构及全局收敛性的证明．计算机科学．1998,25(5)：38～42
42 Sannier A V. Genetic Learning Procedures in Distributed Environments. In Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms. 1987:162～169
43 Mc Aulag A D, Oh J H. Improving Learning of Genetic Rule-Based Classifier Systems [J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics. 1994,24(1): 152～159
44 Brachy R M. Optimization Strategies Gleaned from Nature. Natrue. 1985, 317:804～806
45 Potts J C, Giddens Tern, Yadav Surya B. The Development and Evaluation of an Improved Genetic Algorithm Based on Migration and Artificial Selection [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1994,24(1) :73-86
46 Srinivas M, Patnaik L M. Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithm [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1994,24(4) :656-667
47 Coombs, S.and Davis,L. Genetic Algorithms and Communication Link Speed Design : Constraints and Operators. In Proceedings of the 2nd International Conference on Genetic Algorithms. 1987,257-260
48 John R, Koza, Genetic Programming Ⅱ. The MIT Press. 1994:25-39
49 任庆生,叶中行,曾进.进化算法的收敛速度.上海交通大学学报. 1999,33(6) :671-673
50 Qi X F, Palmieri F. Theoretical Analysis of Evolutionary Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Rart Ⅰ:Basic Properties of Selection and Mutation. IEEE Trans.On Neural Networks. 1994,5(1) :102-117
51 Qi X F, Palmieri F. Theoretical Analysis of Evolutionary Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Part Ⅱ:Basic Properties of Selection and Mutation. IEEE Transactions on Neural Networks. 1994,5(1) :120-129
52 Rudolph R. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms; IEEE Transactions on Neural Networks. 1994,5(1) :96-101
2 O I Elgerd，Electric Energy．System Theory An Introduction．McGraw．Hill Book Co．1982：308～323
3 陈衍．电力系统稳态分析．中国电力出版社．1996：20～23
4 谢开贵，何斌，谭界忠，杨万年．一种灰色预测模型的新方法．系统工程理论与实践．1998,18(7)：69～75
5 陈国良，王煦法，庄镇泉，王东生．遗传算法及其应用．人民邮电出版社．1999：11～34
6 吴安官，倪保珊．电力系统线损．中国电力出版社．1996：1～4
7 史森，夏丽丽．译．Oracle数据库开发指南．清华大学出版社．1998：1～30
8 王蓉，Power Builder应用开发技术详解．电子工业出版社．1999：12～36
9 方泊汾，Power Builder进阶篇—数据窗口的应用．北京希望电脑公司．1998：145～190
10 何仰赞．电力系统分析．华中理工大学出版社．1992：19～49
11 I．J．Nagrath，D．P Kothari．Modern Power System Analysis．New York：John Wiley & Sons，1982：99～119
12 施流忠，罗毅芳，刘巍，林常青．电网线损理论计算与分析中几个问题的研究．节能：1998，(11)：3～4
13 吴承荣．配电网理论线损计算．四川电力技术．1998，(3)：18～20
14 电力工业部规划设计司．电力需求预测工作条例(试行)．中国电力出版社．1995：6～8
15 牛东晓，曹树华，赵磊，张文文．电力负荷预测技术及其应用．中国电力出版社．1998：9～15
16 康重庆，夏清，沈瑜，相年德．电力系统负荷预测的综合模型．清华大学学报(自然科学版)．1999(1)：12～20
17 刘思峰，邓聚龙．GM(1，1)模型的使用范围．系统工程理论与实践．2000,20(5)：121～125
18 刘兵军，牛东晓．灰色自适应滤波组合优化预测模型及应用．电网技术．1998,22(6)：15～20
19 卫海燕．上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型．陕西师范大学学报．2000，28(1)：106～109
20 牛东晓，陈志业．交叉灰色预测法预测发电设备可靠性指标．中国电机工程学报．1995，15(1)：30～35
21 刘兆德，刘西雷．人口规模预测的GM(1，1)模型应用初探．资源开发与市场．1999：15(1)：10～13
22 宫辉力，李培．灰色模型及其水文地质意义．水文地质工程．1993(1)：3～5
23 邓聚龙．五种灰色预测．模糊数学．1985(2)：33～41
24 水乃翔，秦禹春．关于灰色系统GM(1，1)模型的一些理论问题．1998,18(4)：59～63
25 燕列雅，毛联霞．GM(1，1)模型应用．系统工程理论与实践．1998,18(10)：104～106
26 Niu Dong Xiao, Wen Wen Zhang, Adjustment Grey Model for Load Forecasting of Power Systems.The Journal of Grey System. 1994(6):127～134
27 罗荣桂，陈炜．灰色模型的一点改进及应用．系统工程理论与实践．1988，8(2)：46～51
28 钟玉彬．灰色系统建模的修正方案．系统工程．1991(6)：13～19
29 陈捷涛．灰色预测模型的一种拓广．系统工程．1990(4)：50～52
30 张文文．非齐次指数模型的灰色系统方法．系统工程．1993(12)：362～365
31 王义闹，刘光海，刘开第．GM(1，1)的一种逐步优化直接建模方法．系统工程理论与实践．2000,20(9)：99～104
32 谭冠军．GM(1，1)模型的背景值构造方法和应用．系统工程理论与实践．2000，20(4)：98～103
33 张晓绩，戴冠中，徐乃平．一种新的优化搜索算法—遗传算法．控制理论与应用．1995,12(3)：265～273
34 J.H.Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press. 1992:6～24
35 Varsek A, Urbancic T, Filipic B. Genetic Algorithms in Controller Design and Turning [J].IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1993.23(5): 1330～1339
36 刘民，吴澄，蒋新松．用遗传算法解决并行多机调度问题．系统工程理论与实践．1998,18(1)：14～17
37 Gursel A Suer and Eduardo Baze. Minimizing the Number of Tardy Jobs in Identical Machine Scheduling.Computers and Industrial Engineering. 1993,25(4):243～246
38 Johy, K.A. Adaptive System Design :A genetic Approach. IEEE Trans. Systems ,Man and Cybernetics.1980,SMC- 10(9):566～574
39 Goldberg D E. Controlling Dynamic Systems with Genetic Algorithms and Rule Learning. In Proceeding of the 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1987:588～592
40 Yamada T, Nakano R. A Genetic Algorithm Applicable to Large-Scale Job-Shop Problems. Proc of Parallel Problem Solving from Nature Ⅱ. 1992:281～290
41 董聪，郭晓华．广义遗传算法的逻辑结构及全局收敛性的证明．计算机科学．1998,25(5)：38～42
42 Sannier A V. Genetic Learning Procedures in Distributed Environments. In Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms. 1987:162～169
43 Mc Aulag A D, Oh J H. Improving Learning of Genetic Rule-Based Classifier Systems [J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics. 1994,24(1): 152～159
44 Brachy R M. Optimization Strategies Gleaned from Nature. Natrue. 1985, 317:804～806
45 Potts J C, Giddens Tern, Yadav Surya B. The Development and Evaluation of an Improved Genetic Algorithm Based on Migration and Artificial Selection [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1994,24(1) :73-86
46 Srinivas M, Patnaik L M. Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithm [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1994,24(4) :656-667
47 Coombs, S.and Davis,L. Genetic Algorithms and Communication Link Speed Design : Constraints and Operators. In Proceedings of the 2nd International Conference on Genetic Algorithms. 1987,257-260
48 John R, Koza, Genetic Programming Ⅱ. The MIT Press. 1994:25-39
49 任庆生,叶中行,曾进.进化算法的收敛速度.上海交通大学学报. 1999,33(6) :671-673
50 Qi X F, Palmieri F. Theoretical Analysis of Evolutionary Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Rart Ⅰ:Basic Properties of Selection and Mutation. IEEE Trans.On Neural Networks. 1994,5(1) :102-117
51 Qi X F, Palmieri F. Theoretical Analysis of Evolutionary Algorithms with an Infinite Population Size in Continuous Space Part Ⅱ:Basic Properties of Selection and Mutation. IEEE Transactions on Neural Networks. 1994,5(1) :120-129
52 Rudolph R. Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms; IEEE Transactions on Neural Networks. 1994,5(1) :96-101
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