发明专利 已授权

一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法

📄 申请号:CN202011077924.3 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2020-10-10
公开号
CN112465289B
公开日
2024-04-19
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能电网, 电力系统调度, 能源管理, 电力市场, 可再生能源并网

摘要

一种基于集成神经网络的智能电网经济调度方法,获取电网系统的发电参数,包括系统中各发电机的发电代价函数和发电机负载上下限;使用已有的最佳非凸优化算法来产生一个大型数据集;利用当前数据集构建一个深度神经网络,命名为EDNet,通过反向传播技术学习数据集中的数据使得网络的输出逐渐逼近数据集中的输出部分;使用微调算法微调EDNet的输出,得到严格满足问题约束的最优解;利用Adaboost.R2算法作为训练策略依次训练出M个EDNet,将这M个EDNet并行排列形成E2DNet;M个最优解中拥有最小发电代价的解被选为整个集成网络的最优解。将训练完备的E2DNet投入使用,在线处理智能电网的经济调度问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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