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改进的黑猩猩算法优化LSTM的短期电力负荷预测 被引量：5
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作者 高超 孙谊媊 +2 位作者 赵洪峰 邓林鲜 魏鹏飞 《现代电子技术》 2022年第21期122-126,共5页
针对电力负荷随机性强、预测精度不高的问题,提出一种基于改进型黑猩猩优化算法(ICOA)优化长短时记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型。为了避免标准的黑猩猩算法求解LSTM参数优化问题时易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,首先通过Sin混... 针对电力负荷随机性强、预测精度不高的问题,提出一种基于改进型黑猩猩优化算法(ICOA)优化长短时记忆网络(LSTM)的短期负荷预测模型。为了避免标准的黑猩猩算法求解LSTM参数优化问题时易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,首先通过Sin混沌映射初始化黑猩猩种群,增强种群多样性,提高初始解的质量;其次,提出一种非线性收敛因子,均衡算法的全局与局部搜索能力,提高收敛速度;然后,引入反向学习策略和柯西高斯变异对最优黑猩猩进行扰动变异,提高算法局部和全局的开发能力,进而提高算法的寻优能力;最后,利用ICOA对LSTM网络的隐含层神经元数、学习率等参数进行优化,自动寻找最优参数,建立ICOA⁃LSTM负荷预测模型。结合某地区的实际数据进行预测分析,结果表明,与Elman、LSTM、PSO⁃LSTM、WOA⁃LSTM、COA⁃LSTM预测方法相比,文中所提方法的收敛速度和预测精度均有大幅提升。 展开更多
关键词 短期负荷预测 长短时记忆网络 改进型黑猩猩优化算法 Sin混沌映射 收敛因子 反向学习
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考虑虚拟阻抗的微网逆变器改进QPCI⁃MQPR控制
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作者 邓林鲜 袁至 +1 位作者 王维庆 何山 《现代电子技术》 2022年第22期157-163,共7页
微电网中逆变器的输出电能质量极易受不同类型的交流负载影响,日常运行中无法避免大量的非线性不平衡混合负载出现在交流负载端,其结果直接劣化逆变器输出电能质量,电压出现严重畸变及不平衡。为了确保逆变器输出侧良好的电能质量,文中... 微电网中逆变器的输出电能质量极易受不同类型的交流负载影响,日常运行中无法避免大量的非线性不平衡混合负载出现在交流负载端,其结果直接劣化逆变器输出电能质量,电压出现严重畸变及不平衡。为了确保逆变器输出侧良好的电能质量,文中提出可用于微网逆变器的一种电压不平衡和谐波抑制的综合控制方法。首先阐明导致逆变器输出侧电压畸变的原因,分析两相静止坐标系下适用于不平衡负载改进后的准比例复数积分(Quasi-Proportional Complex Integral,QPCI)控制;其次,分析适用于非线性负载下逆变器的一般谐波抑制方法,针对单个准比例谐振(Quasi-Proportional Resonant,QPR)控制的不足,采用多谐振频率(Multi-QPR,MQPR)控制。在电压电流双环控制中对电压环改进,提出一种考虑虚拟阻抗的改进QPCI-MQPR的复合控制方法,保证了负载侧优质的电能质量。最后,在两相静止坐标系下对微网逆变器接入不同类型非理想负载进行仿真,其结果验证了所提控制方法的准确性、有效性。 展开更多
关键词 三相逆变器 混合负载 虚拟阻抗 QPCI-MQPR控制 谐波抑制 不平衡控制 电能治理
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