基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法

    公开(公告)号:CN117639082B

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410108660.5

    申请日:2024-01-26

    摘要: 本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的配电网多目标无功优化方法,步骤如下:通过改进量子粒子群算法的收缩‑扩张因子,增强算法的寻优能力;构建含有分布式电源和储能系统接入的配电网的节点电压偏移和有功功率损耗计算模型;之后,构建配电网多目标无功优化模型,以有功功率损耗最小为第一目标函数,此函数使用了动态S型函数;以电压偏移量最小的第二目标函数,此函数使用了指数型函数,以配电网运行成本最低为目标的第三目标函数,此函数使用了线性函数;使用改进量子粒子群算法求解所构建配电网多目标无功优化模型。本发明能大幅降低有功功率损耗、电压偏移和配电网运行成本。

    一种基于组合预测模型的综合能源系统多元负荷预测方法

    公开(公告)号:CN116090359A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310379501.4

    申请日:2023-04-11

    摘要: 本发明公开了一种基于组合预测模型的综合能源系统多元负荷预测方法,步骤如下:获取某区域综合能源系统中的冷热电负荷和影响因子的历史数据,建立特征数据库;构建Informer预测模型,建立基于全局时间戳和局部时间戳的输入表示模块,经过编码器的多头自注意力和自注意蒸馏机制降低复杂度,通过多头注意力和特征进行交互,直接一次生成输出;构建多任务学习的长短期记忆人工神经网络预测模型,提取冷热电负荷的周期性和耦合性特征进行多元负荷预测;建立支持向量机模型,进行组合均分训练,得到最终的预测结果。本发明在预测过程中既考虑到了多元负荷之间的周期性、耦合性,也考虑到了它的长期依耐性,能够大幅提升预测精度。