公开(公告)号：CN119382098A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411471033.4

申请日：2024-10-21

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 杨琛 ,  夏德重

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/32 ,  H02J3/46 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开一种基于自适应多混合策略秃鹰算法的微网集群多目标调度方法，利用多微网互接实现电能协调交互，优化内部资源分配。在多分布式电源的稳定运行和装机容量为约束前提下，构建微网经济和环境成本集群多目标调度模型。管理中心根据获取的各微电网光伏预测数据，基本负荷预测数据以及实时电价数据来确定优化目标参数。利用含自适应调节因子并结合多混合策略改进的秃鹰算法求解调度模型，得到子目标最小下最优解和解集，根据结果利用模糊隶属满意度重构优化多目标函数，得到微网集群系统的功率分配方案。本发明提出方法收敛速度更快，精度最高，同时兼顾经济和环境多目标间优化，能有效协调微网间电能交互，使系统运行更经济环保。

公开(公告)号：CN118364268A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410619419.9

申请日：2024-05-20

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 杨琛 ,  郭锋 ,  夏德重 ,  许竞翔

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2433 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 一种基于特征工程和改进深度森林的光伏发电功率的预测方法，采用基于决策树的LightGBM和XGBoost算法对深度森林模型结构进行了优化，将深度森林的基模型(随机森林(Random Forest，RF)和完全随机森林(Completely Random Forest，CRF))换为Bayes‑LightGBM和Bayes‑XGBoost模型，通过多模型预测结果融合，提高整体模型的预测精度、提升其泛化能力。本发明基于特征工程的思想，结合提出的改进深度森林预测模型，提高了功率预测模型的预测性能，不同天气下得到的功率预测模型准确性更好，泛化能力更强。