基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出“单条支路安全系数”“最小安全系数”“平均安全系数”三个安全性评价指标,并建立以网损、“平均安全系数”“最小安全系数”为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解。针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出“映射规则”,最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出“最优个体微调策略”。采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性。

基于IRSO-TCN的短期电力负荷预测

精准的电力负荷预测对电力系统的安全调度和稳定运行至关重要。为了提升短期电力负荷预测精度,提出了一种基于改进鼠群优化算法(IRSO)和时间卷积网络(TCN)的短期电力负荷预测模型。首先将时序特征输入到TCN预测模型进行预训练;然后针对训练好的TCN模型全连接层阈值与偏置易陷入局部最优的问题,采用改进鼠群优化算法对阈值与偏置进行调整,构建IRSO-TCN组合模型对电力负荷进行预测;最后以澳大利亚实测数据进行仿真建模,实验结果表明,加入交叉算子的IRSO比鼠群优化算法(RSO)寻优能力更强,收敛速度更快,能够有效提高电力负荷的预测精度。