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公开(公告)号:CN115622056B
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211636246.9
申请日:2022-12-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 江西腾达电力设计院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统,方法包括:构建储能配置方案的多目标函数及确定多目标函数的初始权重;将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入,Pareto最优解集中的协调最优解作为输出,对BP神经网络进行训练,得到目标求解模型;根据目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值,并根据SHAP值求解多目标函数的修正权重;对初始权重和修正权重进行加权平均,得到多目标函数的目标权重,并根据目标权重重新选取Pareto最优解集中的协调最优解,作为最终的储能配置方案。在约束条件允许的范围内,最大考虑权重较大的目标函数最优化,使储能配置结果更优。
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公开(公告)号:CN115622056A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211636246.9
申请日:2022-12-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 江西腾达电力设计院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于线性加权和选解法的储能优化配置方法及系统,方法包括:构建储能配置方案的多目标函数及确定多目标函数的初始权重;将储能配置方案的Pareto最优解集作为输入,Pareto最优解集中的协调最优解作为输出,对BP神经网络进行训练,得到目标求解模型;根据目标求解模型计算各目标函数对应的SHAP值,并根据SHAP值求解多目标函数的修正权重;对初始权重和修正权重进行加权平均,得到多目标函数的目标权重,并根据目标权重重新选取Pareto最优解集中的协调最优解,作为最终的储能配置方案。在约束条件允许的范围内,最大考虑权重较大的目标函数最优化,使储能配置结果更优。
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