基于多模型的配电网用电高峰负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115660153A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211242751.5

    申请日:2022-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的配电网用电高峰负荷预测方法及系统,该方法包括获取预设的决策模块的个数;基于所有预设决策模块的预测误差分布情况,确定预测误差最大的决策模块作为第一决策模块,其余决策模块依次排序,相邻两个决策模块的前一决策模块的输出和后一决策模块的输入端连接,构建用于预测用电高峰负荷的第一预测模型;基于原始训练样本集对第一预测模型进行训练;基于待预测数据输入到训练完成的第一预测模型,得到用电高峰负荷预测结果,所述第一预测模型的预测结果基于所有决策模块输出的预测结果之和确定。本发明基于多个决策模块串行,缩短第一预测模型的模型参数拟合效率和提高第一预测模型的预测准确性。

    基于遗传算法的电网输电断面潮流控制方法

    公开(公告)号:CN114566966A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210050669.6

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 本发明电网输电断面领域,提供了基于遗传算法的电网输电断面潮流控制方法,该方法包括以下步骤:按照所有发电机组对输电断面传输功率的灵敏度排序,设定对输电断面进行控制的机组;对设定的输电断面控制机组进行算法编码,以进化终止条件查询最优解;根据设定的输电断面潮流调整的目标,输出发电机组调整的结果。本发明通过灵敏度排序选择控制机组可以大大提高效率,同时减少应用成本,在求解较为复杂的组合优化问题,通过遗传算法能够更快的获得较好的优化结果,遗传算法本身也可以采用动态自适应技术,在进化过程中自动调整算法控制参数和编码精度,遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算时具有很强的鲁棒性。

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