随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。...随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。为解决这一问题,文章提出了一种基于时序迁移学习算法的有源配电网多区域分布式光伏功率预测方法。首先,文章对分布式光伏时序功率进行预测采用了长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)算法,该算法能够有效捕捉时序数据的长期依赖关系,适用于光伏功率的时序预测。其次,针对不同区域光伏发电数据的差异性,本文引入迁移学习的思想,将训练数据较多的区域的分布式光伏模型迁移至训练数据较少的区域,以提高预测模型的泛化能力和准确性。文章利用算例仿真分析验证了时序迁移学习算法在预测有源配电网多区域分布式光伏功率的有效性和实用性。展开更多
随着电力系统的快速发展和复杂性日益增加,最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)计算作为电力系统分析的关键环节,对于提高电网的运行效率和可靠性具有重要意义。文章提出了一种基于自适应人工蛙跳觅食算法的最优潮流计算方法,旨在解决传...随着电力系统的快速发展和复杂性日益增加,最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)计算作为电力系统分析的关键环节,对于提高电网的运行效率和可靠性具有重要意义。文章提出了一种基于自适应人工蛙跳觅食算法的最优潮流计算方法,旨在解决传统最优潮流计算方法在处理大规模非线性问题时的不足。为了解决算法在处理复杂电力系统问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,文章引入自适应策略,通过动态调整算法参数,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验结果表明,所提出的方法在解的质量、收敛速度和算法稳定性方面均表现出显著的优势。展开更多
文摘随着分布式光伏发电在有源配电网中的规模化应用,对光伏功率进行准确预测成为提高电网运行效率和可靠性的关键问题。然而,由于不同区域的光照条件、天气变化等因素的差异,传统的功率预测方法在多区域分布式光伏发电中存在一定局限性。为解决这一问题,文章提出了一种基于时序迁移学习算法的有源配电网多区域分布式光伏功率预测方法。首先,文章对分布式光伏时序功率进行预测采用了长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)算法,该算法能够有效捕捉时序数据的长期依赖关系,适用于光伏功率的时序预测。其次,针对不同区域光伏发电数据的差异性,本文引入迁移学习的思想,将训练数据较多的区域的分布式光伏模型迁移至训练数据较少的区域,以提高预测模型的泛化能力和准确性。文章利用算例仿真分析验证了时序迁移学习算法在预测有源配电网多区域分布式光伏功率的有效性和实用性。
文摘随着电力系统的快速发展和复杂性日益增加,最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)计算作为电力系统分析的关键环节,对于提高电网的运行效率和可靠性具有重要意义。文章提出了一种基于自适应人工蛙跳觅食算法的最优潮流计算方法,旨在解决传统最优潮流计算方法在处理大规模非线性问题时的不足。为了解决算法在处理复杂电力系统问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,文章引入自适应策略,通过动态调整算法参数,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真实验结果表明,所提出的方法在解的质量、收敛速度和算法稳定性方面均表现出显著的优势。