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公开(公告)号:CN117611912A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311653623.4
申请日:2023-12-05
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开一种基于深度学习的微电网故障分类方法,通过建立基于改进残差网络的微电网故障分类模型来实现微电网故障检测,该微电网故障分类模型在残差网络Resnet50的基础上进行改进而得,通过对对Resnet50网络进行加深,并对Resnet50的瓶颈残差模块进行改进,这样增强了模型学习更丰富和更复杂的特征表达能力,融合不同尺度的上下文信息,产生极好的像素级注意力。本发明在能保证模型发泛化性能的同时能够提升微电网故障分类的准确率。
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公开(公告)号:CN117674153A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311653621.5
申请日:2023-12-05
IPC分类号: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q30/0283 , G06Q10/0631
摘要: 本发明公开一种基于混合博弈的微电网群优化调度方法,通过综合考虑多个微电网的利益和目标,建立微电网联盟的交易模型,上层实时数据和电力需求管理最小化配电网的运营成本,决定市场交易的电价,降低能源供应不足的损失,下层建立分布式能源微电网群的合作模型,合理协调缺电微电网和余电微电网的电能,最小化电能传输过程中产生的线路损耗,提高能源利用效率,更好的优化能源管理、实现能源交易和灵活调度,并采用粒子群优化算法快速找到最优解,既保证了配电网的经济利益,有效实现了微电网群的协调发展。
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公开(公告)号:CN117638941A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311675354.1
申请日:2023-12-08
IPC分类号: H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明公开一种在约束条件下双向LSTM网络微电网调度方法,其基于双向LSTM网络的微电网优化调度模型可以建立微电网运行场景与调度决策结果之间的映射关系,使用对基准预测方案添加约束条件的数据来训练双向LSTM模型,以生成更稳定的优化调度策略。通过比较不同模型在均方差和阈值超限平均值上的表现,以及它们在不同策略上的性能,本发明显著降低了预测数据的均方差和阈值超限平均值,降低了在受限条件下调度方案超出微电网承受能力的风险,能够较好地解决在微电网中使用深度学习模型预测调度方案时,预测结果无法有效满足微电网约束的问题。
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