一种电网工程造价预测模型的训练方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN111784061B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202010645695.4

    申请日:2020-07-07

    摘要: 本申请公开了一种电网工程造价预测模型的训练方法、装置和设备。首先,获取电网工程造价的历史数据,并划分训练集和测试集;接着,通过训练集训练多层优化核极限学习机,根据极限学习机‑自编码原理优化前N‑1层隐含层的权重参数,基于遗传算法优化最后一层隐含层的核参数和正则化系数,得到训练好的多层优化核极限学习机,采用测试集进行测试,若误差值低于预置阈值,输出电网工程造价预测模型;否则,增加前N‑1层隐含层的神经元数量并重新训练,解决了现有的基于传统的单隐含层前馈神经网络进行电网工程造价预测、采用梯度下降法对单隐含层前馈神经网络的参数进行迭代优化,存在训练时间长且容易陷入局部最优从而预测精度低的技术问题。

    一种电网目标网架规划方案的生成方法及装置

    公开(公告)号:CN115952730A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211636226.1

    申请日:2022-12-15

    摘要: 本发明提供的一种电网目标网架规划方案的生成方法及装置,通过根据网架规划相关数据,对目标区域进行划分,得到多个目标子区域;并将每个目标子区域的区域电力系统负荷数据分解为三种负荷数据分量,并将其对应输入到预构建的负荷数据预测模型中,得到目标区域的负荷预测结果;获取现有网络拓扑和新增负荷点,生成新建线路,根据新建线路和负荷预测结果,构建考虑可靠性目标约束的电网目标网架多目标规划模型;基于小生境遗传算法对电网目标网架多目标规划模型进行求解,得到电网目标网架规划方案。与现有技术相比,本发明的技术方案能够结合负荷预测结果,并考虑可靠性目标约束,得到电网目标网架规划方案,能提高对电网目标网架规划的精准性。