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考虑需求响应和用户满意度的主动配电网优化调度 被引量:6
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作者 程江洲 胡敏 刘闯 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第4期443-453,共11页
为提高主动配电网(active distribution network,ADN)运行经济性和用户满意度,提出一种考虑需求响应和用户满意度的ADN优化调度方法。综合考虑ADN运行过程中的购电成本、发电成本、维护成本和需求响应成本,建立了以ADN总运行成本最小为... 为提高主动配电网(active distribution network,ADN)运行经济性和用户满意度,提出一种考虑需求响应和用户满意度的ADN优化调度方法。综合考虑ADN运行过程中的购电成本、发电成本、维护成本和需求响应成本,建立了以ADN总运行成本最小为目标函数的优化调度模型。利用混沌映射、莱维飞行和收敛因子非线性变化等策略对斑点鬣狗优化算法(spotted hyena optimization,SHO)进行优化,以提高斑点鬣狗算法的优化性能。采用改进斑点鬣狗优化算法(ISHO)对ADN优化调度模型进行求解,算例分析结果表明,ISHO算法的优化效果优于其他算法,2种需求响应同时参与系统调度时的ADN总运行成本最小,经济性更好。 展开更多
关键词 主动配电网 优化调度 需求响应 用户满意度 改进斑点鬣狗算法
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考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测 被引量:13
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作者 宋玮琼 赵成 +3 位作者 郭帅 刘士峰 潘全成 邹红波 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2023年第2期75-82,共8页
光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。... 光伏发电的随机性和不确定性是制约光伏发展的主要原因。为了提高短期光伏发电功率预测精度,提出了一种考虑天气类型和历史相似日的短期光伏输出功率预测方法。针对不同季节和天气类型划分历史数据,根据灰色关联度计算结果确定相似日。采用混沌初始化、控制因子非线性调整和莱维飞行等策略对斑点鬣狗优化(spotted hyena optimizer)算法进行改进,采用改进斑点鬣狗算法(improved spotted hyena optimizer)对核极限学习机进行优化,建立基于改进斑点鬣狗算法优化(kernel extreme learning machine,KELM)的短期光伏输出功率预测模型。利用实际光伏电站监测数据进行仿真分析,结果表明,基于ISHO-KELM的短期光伏输出功率预测模型能够降低光伏输出功率预测过程中的波动性,提高预测精度,验证了所提光伏预测方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 光伏输出功率 改进斑点鬣狗算法 核极限学习机 天气类型 历史相似日
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基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测 被引量:13
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作者 王海涛 陈明 +1 位作者 文中 方萌 《智慧电力》 北大核心 2022年第2期62-68,共7页
为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量。通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后... 为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量。通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型。仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79%、0.139、3.53%和0.995,均优于其他接地网腐蚀预测模型,验证了模型的正确性和优越性。 展开更多
关键词 接地网 腐蚀速率 核主成分分析 改进斑点鬣狗算法 最小二乘支持向量机
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考虑可再生能源不确定性的最优潮流研究 被引量:6
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作者 李鹏 王亭岭 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1117-1123,共7页
文章针对含有可再生能源的电网提出了最优潮流优化模型,并对风电出力、光伏出力以及水轮机组出力的不确定性进行了建模。提出了考虑可再生能源不确定性的最优潮流模型,以机组成本以及网络中的网损最小为目标函数,考虑相应的约束条件,利... 文章针对含有可再生能源的电网提出了最优潮流优化模型,并对风电出力、光伏出力以及水轮机组出力的不确定性进行了建模。提出了考虑可再生能源不确定性的最优潮流模型,以机组成本以及网络中的网损最小为目标函数,考虑相应的约束条件,利用改进斑点鬣狗优化算法对模型进行求解,引入混沌序列控制向量提升算法整体的寻优性能。最后,在IEEE 30节点系统中对所提的模型和算法进行了仿真分析。 展开更多
关键词 可再生能源 不确定性 潮流优化 改进斑点鬣狗优化算法
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基于ISHO-ELM模型的短期电力负荷预测 被引量:10
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作者 李玲玲 任琦瑛 +1 位作者 宁楠 杨海跃 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期73-80,共8页
针对现有电力负荷预测方法中预测误差较大的问题,提出了一种基于改进型斑点鬣狗算法优化极限学习机(improved spotted hyena algorithm optimized-extreme learning machine,ISHO-ELM)的短期电力负荷预测模型。首先,在斑点鬣狗优化算法... 针对现有电力负荷预测方法中预测误差较大的问题,提出了一种基于改进型斑点鬣狗算法优化极限学习机(improved spotted hyena algorithm optimized-extreme learning machine,ISHO-ELM)的短期电力负荷预测模型。首先,在斑点鬣狗优化算法中引入准反向学习策略和精英策略提高算法的搜索能力,并通过基准测试函数验证了其有效性;其次,采用ISHO算法优选ELM中的随机参数以提高模型的预测精度与稳定性;最后,通过实测数据对构建的短期电力负荷预测模型的先进性与实用性进行了验证。结果表明:提出ISHO-ELM模型的拟合系数相对于已有的ELM和SVM模型分别提高了1.6%和1.7%。本研究对提高电力系统运行稳定具有重要意义。 展开更多
关键词 电力负荷预测 改进斑点鬣狗算法 极限学习机 精英策略
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