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公开(公告)号：CN112101680B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011021799.4
申请日：2020-09-25
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06N20/10 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/006
摘要： 本发明提供一种基于章鱼模型的自适应长短期IES负荷预测方法。首先采集原始样本数据并进行归一化处理，然后将归一化处理后的样本数据采用生成对抗网络扩展样本数据集，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时对不完备样本数据进行扩展，将扩展样本集按照时间维度平均分为四个子数据集且保证每个子数据集互不重合，最后构建章鱼模型，将四个子数据集中其中三个作为训练集，剩余一个作为验证集，分别输入到章鱼模型四足中，通过章鱼头部确定哪一足进行动作，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡且章鱼头部执行优胜劣汰机制后，并行预测电、气、热负荷，通过本发明提供的预测系统进行负
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公开(公告)号：CN111652447B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010626631.X
申请日：2020-07-02
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/045
摘要： 本发明提供一种基于分布式神经动态优化的综合能源系统经济调度方法。1)建立综合能源系统经济调度模型，2)采用Lagrange函数法转换为数学形式，3)建立基于分布式神经动力网络的优化问题，4)建立分布式神经动态优化算法，5)建立各个参与者的智能体，求解每个参与者输出功率的最优值；本发明给出的调度模型考虑了电网、热网、气网在发电、转换和能源消耗过程中存在着强耦合所带来的影响，以及机组的爬坡约束、操作约束、输电线路的安全潮流约束以及可再生能源发电的不确定性问题；本发明实现了分布式经济调度功能，迭代计算仅仅需要相邻设备节点信息，而且具有很快的收敛速度和很好的收敛结果，有利于减轻通信负担，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN111652447A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010626631.X
申请日：2020-07-02
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于分布式神经动态优化的综合能源系统经济调度方法。1)建立综合能源系统经济调度模型，2)采用Lagrange函数法转换为数学形式，3)建立基于分布式神经动力网络的优化问题，4)建立分布式神经动态优化算法，5)建立各个参与者的智能体，求解每个参与者输出功率的最优值；本发明给出的调度模型考虑了电网、热网、气网在发电、转换和能源消耗过程中存在着强耦合所带来的影响，以及机组的爬坡约束、操作约束、输电线路的安全潮流约束以及可再生能源发电的不确定性问题；本发明实现了分布式经济调度功能，迭代计算仅仅需要相邻设备节点信息，而且具有很快的收敛速度和很好的收敛结果，有利于减轻通信负担，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN112101680A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011021799.4
申请日：2020-09-25
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于章鱼模型的自适应长短期IES负荷预测方法。首先采集原始样本数据并进行归一化处理，然后将归一化处理后的样本数据采用生成对抗网络扩展样本数据集，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡时对不完备样本数据进行扩展，将扩展样本集按照时间维度平均分为四个子数据集且保证每个子数据集互不重合，最后构建章鱼模型，将四个子数据集中其中三个作为训练集，剩余一个作为验证集，分别输入到章鱼模型四足中，通过章鱼头部确定哪一足进行动作，当生成器和判别器博弈达到纳什均衡且章鱼头部执行优胜劣汰机制后，并行预测电、气、热负荷，通过本发明提供的预测系统进行负荷预测，减少了前期对网络模型的选择，同时提高了预测精度。
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