[发明专利]一种基于深度神经网络的智能电网系统实时最优功率分配方法有效
申请号: | 201911178016.0 | 申请日: | 2019-11-27 |
公开(公告)号: | CN110867903B | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 郭方洪;徐博文;张文安;张丹;俞立 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | H02J3/46 | 分类号: | H02J3/46 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种基于深度神经网络的智能电网系统实时最优功率分配方法,先获取电网的发电参数,以提升发电效率,降低总发电代价为目标,利用基于梯度下降的传统优化方法,确定对于不同总功率需求大小的功率分配策略;根据所使用的基于梯度下降的传统优化方法确定深度神经网络的参数。使用已完备的训练集训练深度神经网络模型直至验证集损失值趋于稳定;实时获取待处理的总功率需求,将其输入到训练好的深度神经网络进行神经网络计算,输出结果为各发电机的发电负载。本发明降低计算资源占用,极大的降低服务时延,提高分配速率。该方法的辨识精度可以满足实际应用的要求,并且训练所需的相关参数可以通过对传统优化方法的计算获得。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 神经网络 智能 电网 系统 实时 最优 功率 分配 方法 | ||
【主权项】:
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