基于PCA-BP-SSA算法的风电功率复合预测方法

    公开(公告)号:CN115496187A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211206041.7

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 基于PCA‑BP‑SSA算法的风电功率复合预测方法,属于风力发电技术领域,采用主成分分析和麻雀搜索算法优化的BP神经网络方法预测风电功率。先获取各类气象数据的历史值,采用主成分分析方法提取影响功率预测的主成分量,再将所提取的数据输入BP神经网络,构建训练样本集,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值,将训练得到的权值和阈值输入BP神经网络,再采用自适应学习率的BP神经网络进一步训练,最终得到最优模型。将得到的风电功率预测数据进行反归一化处理,得到最终预测值,将最终预测值与实际值对比分析,评估优化后模型的预测性能。本发明预测更加准确,解决了训练过程收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题。

    基于用户需求导向的综合能源服务定价机制

    公开(公告)号:CN109544398A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811414810.6

    申请日:2018-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户需求导向的综合能源服务定价机制,首先,基于综合能源服务在内容和形式上存在差异,将能源服务分为服务产品类和业务管理类;之后,制定服务产品类能源服务的最优价格;之后,制定业务管理类能源服务的最优价格;最后,制定综合能源服务套餐的最优价格。本发明立足于用户需求的异质性,以用户满意度为中心,在分析综合能源服务定价策略的基础上,引入用户感知效用、用户意愿和用户偏好的概念,提出了一种基于用户需求导向的综合能源服务产品及服务套餐定价方法,相较于传统定价方法,更好地满足了用户的差异化需求,保障了能源提供方获得合理化收益,营造了双赢的局面。

    一种发输电系统可靠性预测方法

    公开(公告)号:CN105449667B

    公开(公告)日:2018-03-20

    申请号:CN201510747066.1

    申请日:2015-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种发输电系统可靠性预测方法,其特征在于,包括如下步骤:1:利用蒙特卡洛模拟法,进行第一阶段的抽样;2:判断是否达到整个抽样流程系统指标收敛条件;3:若达到整个抽样流程系统指标收敛条件,则根据得到的系统指标LOLP和EPNS系统指标,计算可靠性预测结果;若没有达到整个抽样流程系统指标收敛条件,则进行步骤4;4:判断是否达到第k阶段抽样流程系统指标收敛条件,若达到则进行第k+1阶段的抽样,然后再次判断是否达到整个抽样流程系统指标收敛条件,直至进行若干个阶段的抽样达到整个抽样流程系统指标收敛条件为止。本发明提出的多阶段重要抽样计算资源消耗小,所需总抽样次数少,计算时间短,并且兼具效率和准确性。

    一种大电网脆弱性的预测方法

    公开(公告)号:CN105528645A

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201510747040.7

    申请日:2015-11-05

    CPC classification number: Y02E40/76 Y04S10/545

    Abstract: 本发明涉及一种大电网脆弱性的预测方法,其特征在于,包括如下步骤:1,获取电网网架规划数据和系统运行约束条件;2,根据获取的约束条件构造电网的复杂网络数学模型;3,针对上述复杂网络数学模型,计算各个节点和边的纯图论介数、基于线路容量的潮流分布因子电气介数、基于输送容量的潮流分布因子电气介数;4,依据步骤3获取的三种介数,确定网络的静态脆弱环节;5,根据步骤3中的三种介数指标为基础,确定网络的动态脆弱环节;6,对静态脆弱环节和动态脆弱环节进行整合,得到整个大电网的脆弱环节。本发明使用复杂网络理论对大电网进行分析便捷有效,便于设计人员在网架结构的设计过程中反复检验,并及时调整,过程简单。

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