基于蚁群算法的三相不平衡相序优化策略研究

针对配网台区三相不平衡造成电压偏移、线损加剧问题,提出一种基于蚁群算法的配网台区相序优化方法。通过Matlab程序进行仿真验证,仿真结果表明本方法收敛速度快,能给出最佳相序优化方案,降低配网台区线损,改善三相不平衡状况。

基于ACO-BP神经网络的光伏发电优化控制系统的设计

为了解决以往PI调控已无法满足光伏并网逆变系统的稳定运行控制性能这一问题,阐述光伏发电系统优化控制,提出基于ACO-BP神经网络的光伏发电优化控制系统设计思路。探讨光伏发电系统的工作原理,基于ACO-BP神经网络算法原理,建立ACO-BP优化控制模型,实现数据归一化处理。提出ACO-BP神经网络优化控制思路,用于光伏发电优化控制系统的预测模型准确性进行验证,对比PSOBP神经网络算法模型,验证ACO-BP神经网络算法的控制精准性与合理性,实现光伏发电优化控制。

基于LSTM神经网络的光伏发电功率预测分析

提出了将LSTM神经网络作为基础的光伏发电功率预测方法,在天气类型为晴朗天气的时候具有良好的预测结果,和传统方法对比精度提升13%左右。