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更新時(shí)間：2025.03.29
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經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配是提高電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、減少發(fā)電成本的關(guān)鍵問題,針對(duì)現(xiàn)行優(yōu)化電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配方法存在的不足,在傳統(tǒng)人工魚群算法基礎(chǔ)上,引入了動(dòng)態(tài)變量(可變感知距離、變尺度移動(dòng)步長和隨機(jī)移動(dòng)的概率)和t分布概率算子,提出了一種改進(jìn)的人工魚群算法對(duì)機(jī)組有功出力進(jìn)行合理分配,并利用該方法對(duì)某地3機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行多時(shí)段仿真。結(jié)果表明,該算法不僅優(yōu)化了多臺(tái)機(jī)組負(fù)荷的最優(yōu)分配,且能更快更準(zhǔn)地獲取全局最優(yōu)解,具有較高的使用價(jià)值。
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電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)中的一個(gè)重要的研究課題。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法進(jìn)行加權(quán)融合,提出一種混合算法對(duì)EUNITE競賽數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明負(fù)荷預(yù)測(cè)精度得到了很大的提升。
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