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基于CNN-LSTM风光荷预测的主动配电网双层扩展规划方法 被引量:3
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作者 朱夏 陈颂 +1 位作者 袁明瀚 刘扬洋 《高压电器》 北大核心 2025年第5期218-227,共10页
随着大量可再生能源接入配电网,由于其出力的不确定性,需要对配电网进行扩展规划。为此,首先提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络方法预测风光荷出力,然后构建主动配电网双层扩展规划模型。上层规划模型,以年综合成本最低为优化目... 随着大量可再生能源接入配电网,由于其出力的不确定性,需要对配电网进行扩展规划。为此,首先提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络方法预测风光荷出力,然后构建主动配电网双层扩展规划模型。上层规划模型,以年综合成本最低为优化目标,同时考虑线路的改造升级与各项成本。下层运行模型,以年综合运行成本最低与节点电压偏移量最小为优化目标,考虑运行状况、分布式电源与储能的规划。在经过上下层关联建模后,将双层模型转化为多目标优化问题,然后采用归一化法向约束法进行求解,以获得分布均匀的帕累托前沿,最后通过算例验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 卷积神经网络 长短期记忆网络 双层规划模型 归一化法向约束法
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RBF神经网络的混合学习算法 被引量:15
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作者 苏小红 侯秋香 +1 位作者 马培军 王亚东 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1446-1449,共4页
针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向... 针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向基函数的中心取值问题,提高了网络的学习精度和训练速度.将该算法应用于非线性系统的在线辨识与二维函数的逼近,仿真实验结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 RBF神经网络 最近邻聚类学习算法 径向基函数 梯度下降法
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多目标环境经济发电调度的标准化法向约束方法 被引量:1
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作者 刘儒 鲍海波 郭小璇 《广西电力》 2014年第2期4-9,共6页
将标准化法向约束(normalized normal constraint,NNC)方法用于求解电力系统环境经济发电调度问题,同时考虑发电调度的发电成本和污染气体排放量最小两个优化目标。通过NNC方法将发电调度的多目标优化问题转化为一系列的单目标优化问题... 将标准化法向约束(normalized normal constraint,NNC)方法用于求解电力系统环境经济发电调度问题,同时考虑发电调度的发电成本和污染气体排放量最小两个优化目标。通过NNC方法将发电调度的多目标优化问题转化为一系列的单目标优化问题,求解这些单目标问题得到完整、均匀分布的Pareto解集,然后采用伪权向量法从中选择出满意的折中解。结合NNC方法粗粒度空间上可并行的计算优势,将其采用多核并行计算技术加以实现,以提高其计算效率。对IEEE-30和IEEE-118系统测试,验证该方法的有效性和可行性,采用多核并行计算实现后,可以快速、完整地得到环境经济发电调度多目标优化问题均匀分布的Pareto解集,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 标准化法向约束方法 环境经济调度 伪权向量法 PARETO最优解集
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