基于极限学习机模型参数优化的光伏功率区间预测技术

提出一种基于极限学习机(ELM)模型参数优化的光伏功率区间预测技术.首先,提出加权欧氏距离作为光伏功率预测区间评估指标,筛选历史样本单元并优化ELM训练集;然后,提出ELM参数混合寻优算法,利用精英保留策略遗传算法与分位数回归优化ELM模型隐层输入及输出权重与偏置参数,并采用训练后的模型预测光伏功率区间;最后,基于光伏电站与气象站历史数据构建实际算例,预测光伏功率区间,并与其他方法得到的结果进行对比.算例结果表明:所提方法在增加区间预测可信度的同时,能较大程度提高区间预测准确度.

考虑地区发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化

针对地区发展阶段具有不确定性和不同发展阶段下地区投资需求难以量化的问题,提出一种考虑地区发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化方法,以保证电网投资决策与实际发展需求的匹配程度,提高决策结果对投资组合风险与发展阶段不确定性的应对能力.首先,基于现代投资组合理论构建投资风险约束;其次,采用箱型不确定集对地区发展阶段不确定性进行表征,建立考虑发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化模型,模型中外层最小化问题求解最恶劣场景下的地区发展阶段不确定性变量,内层最大化问题求解最恶劣场景下能够使投资收益最大的决策方案;再次,根据强对偶理论将双层优化模型转化为可直接求解的单层模型,采用大M法对模型进行求解;最后,利用我国某东部沿海省份中13个地市的实际算例验证了该电网投资决策模型的适用性与有效性.

输配电价改革背景下电网项目多阶段投资优化决策研究

针对目前电网项目投资模型难以同时考虑输配电价与建设时序的问题,提出了一种输配电价改革背景下电网项目多阶段投资优化决策方法。首先,利用输配电价改革后的电价核算方式,计算电网项目投资的成本与收益。在此基础上,将投资周期分为若干阶段,在每个投资阶段初期增加设备投入以满足逐渐增长的电网负荷需求。以全投资期收益最高为目标,以各阶段功率平衡、投产项目数量、紧后关系等为约束,建立输配电价改革下电网项目多阶段投资优化决策模型。最后,通过IEEE 24节点算例的仿真和分析验证了模型的有效性与在提高投资效率方面的优越性。