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本发明公开了一种基于改进战鹰优化器的适配工业负荷的智能柔性碳调度系统，包括包括光伏列阵、风电机组、DC/AC变换器、电解池、储氢罐、用户供给端、氢燃料电池、碳排放计量模块、智能碳排放调度中心、电网、DC/DC变换器；产生的电压经过DC/AC变换器转换为固定电压输出给电网，多余的电量经过电解池分解氢气输入到储氢罐中；当电网的电量不能满足时，由氢气作为输出材料给氢燃料电池产电，经过DC/DC变换器输出为固定的电压传输给电网；光伏发电产生的碳排放量通过智能碳排放调度中心，实时计算当前碳排放价格、储氢容量以及氢气和电的价格。本发明能够大大降低了二氧化碳的排放量减轻温室效应带来的危害，同时也能够缓解一次能源逐渐面临枯竭的问题。

本发明涉及一种基于BPSO和GA的配电线路故障区段定位方法，该方法利用双种群进化和信息交换的策略实现二进制粒子群和遗传算法的混合，构成二进制混合算法。两个子种群有各自的个体规模，每一代的进化过程互不干扰，在每一代的进化完成后进行信息交换传递，选择最优个体分别进行两个种群下一代的寻优搜索，直至得出最优解。该算法能降低故障定位过程中出现“未成熟收敛”的概率，并且具有一定的容错性，与单独的二进制粒子群或遗传算法进行故障区段定位对比，收敛速度明显提高。

本发明公开了一种基于改进量子粒子群算法的微能源网优化调度方法，包括建立微能源网每日成本的目标函数，计算微能源网中设备的出力约束；建立量子粒子群算法模型，并设定量子粒子群算法模型的种群规模，最大迭代次数和领域搜索半径上下限、计算得到每个设备的最优出力和微能源网每日最低成本的步骤。本发明一种基于改进量子粒子群算法的微能源网优化调度方法，能够实现可再生能源消纳，在微能源网可靠运行下使得日运行经济性和环境治理成本最低，为含有可再生能源及储能的微能源网的优化调度问题提供了一种新的求解算法。

本发明属于风电技术领域，具体涉及一种基于改进缎蓝园丁鸟算法优化LSSVR的风电功率预测方法。本发明提出了一种基于二次分解和ISBO优化参数的LSSVR风电功率超短期预测方法，考虑了模型训练过程和预测的复杂度，构造了一种基于二次分解和t均值检验的二次分解策略，对原始风电功率序列进行分解、动态划分、重构处理；为了提高缎蓝园丁鸟算法在迭代过程中的种群多样性和算法收敛度，对标准的缎蓝园丁鸟算法进行改进，并利用改进型缎蓝园丁鸟算法，优化最小二乘支持向量回归模型的两个参数，建立性能优良的风电功率LSSVR预测模型。