一种基于改进灰狼算法的孤岛重构方法及系统

    公开(公告)号:CN119765455A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411816762.9

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明涉及供电网络重构技术领域,公开了一种基于改进灰狼算法的孤岛重构方法及系统,方法包括:初始化孤岛微网中开关、节点和支路编号信息;设置提取时刻并获取当前孤网结构及参数,计算当前综合脆弱性函数并进行判断;随机生成多种重构方案,并采用深度优先搜索对每种重构方案分析,采用前推回代法计算重构方案的潮流,采用灰狼算法对重构方案的优化变量迭代更新,输出最佳方案。本发明将破圈法和深度优先搜索相结合,增加种群多样性,增强重构问题中全局搜索能力;提出了多目标决策过程中根据个目标指标阈值屏蔽不满意方案的方法,按照综合目标函数评选较优方法,屏蔽各指标阈值外的方案,避免陷入局部最优的问题。

    一种调度操作票智能校核系统构建方法

    公开(公告)号:CN111178699A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201911288021.7

    申请日:2019-12-15

    Abstract: 本发明公开一种调度操作票智能校核系统构建方法,包括以下步骤:a、获取调度票数据,并转换为机器学习数据模型M1;b、对所述转换后的调度票数据进行随机重组,生成重组调度票数据模型M2;c、将所述重组调度票数据模型M2与所述步骤a获取的调度票数据模型M1组合形成数据模型M3;d、使用规则学习算法对所述数据模型M3进行计算,并生成规则库。据统计,传统的“三审三校”模式共发现调度操作票错误87处,而人工智能校验则发现错误95处,错误识别率提升高达8.4%。更重要的是,“三审三校”模式所发现的87处错误均涵盖在人工智能校验方法所发现错误中,充分证明了规则学习算法解决调度操作校核问题的有效性。

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