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公开(公告)号:CN117578409A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311523457.6
申请日:2023-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor: 龙虹毓 , 刘上华 , 陈昕 , 杨燕 , 何智光 , 向敏 , 胡峰 , 代劲 , 陈功贵 , 余建航 , 陈正新 , 潘顺 , 徐扬 , 何云龙 , 何梓杰 , 王晶 , 王志军 , 江振光 , 彭禾欣 , 胡俊燕 , 张亚垅 , 李梓 , 谈力 , 喻腾飞
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于电力系统运行调度技术领域,具体涉及一种电力市场环境下的多能互补优化调度方法及系统,包括:获取可再生能源发电量和负荷历史数据;构建预测模型;将可再生能源发电量和负荷历史数据输入到预测模型中,得到未来时段可再生能源发电量和负荷的数据;构建源网储能协同调度模型,将未来时段可再生能源发电量和负荷的数据输入到源网储能协同调度模型中,得到源网荷储协同调度的方案;采用改进后的花授粉优化算法对源网荷储协同调度的方案进行校验,得到最优的源网荷储协同调度的方案;本发明通过对正余弦算法进行优化,通过优化后的正余弦算法对粒子群算法进行优化,从而筛选出Bi‑LSTM网络的最优参数,提高了模型的预测准确率。
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公开(公告)号:CN117034154A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310970226.3
申请日:2023-08-03
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/094 , F03D17/00 , F03D9/25
Abstract: 本发明属于风电机组故障检测领域,具体涉及一种基于时序对抗的风电机组故障检测方法,包括:获取风电机组数据,对风电机组数据进行预处理,该预处理包括对风电机组数据进行数据降维和MinMax标准化处理;将预处理后的风电机组数据输入到训练后的基于时序对抗的风电机组故障检测模型中;通过n个训练数据分别得到n个基础模型;然后通过集成判别框架得到异常分数矩阵;之后通过异常分数矩阵获得故障检测结果;其中基于时序对抗的风电机组故障检测模型由编码器、第一解码器以及第二解码器组成;本发明在对第一解码器和第二解码器进行对抗训练过程中,在生成器和鉴别器的目标函数中引入相应的正则化项来提升梯度下降速度,减少了模型训练时间。
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