摘要
本发明涉及多微网系统领域,提供了一种多微网智能调度与性能提升方法及系统,对遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,利用混合优化策略和机器学习方法,建立改进遗传算法;通过分析微网系统中的发电设备、负荷需求和电网约束,构建多微网优化调度模型;通过MATLAB仿真平台对所述多微网智能调度与性能提升方法进行仿真算例分析。本发明能够有效地提高多微网系统的优化调度性能,降低运行成本,同时提高系统的稳定性。通过对比实验,所提出的改进遗传算法与混合优化策略在多微网调度问题中表现出优越的性能。
技术关键词
性能提升方法
多微网优化调度
多微网系统
发电设备
遗传算法
机器学习方法
支持向量回归算法
负荷
燃料电池
燃气轮机模型
风力发电模型
光伏发电模型
灰色模型
仿真平台
限定系统
排放量
功率
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初始边界条件
机器学习模型训练
发动机气缸
发动机性能预测
压力
断路器设备
诊断方法
断路器机械故障
融合特征
方程
RBF神经网络
危险性
泥石流灾害
评价指标体系
遗传算法优化
新能源弃电量
电力电子设备
线路
遗传算法
输电网系统
建筑工程项目管理
风险
资源分配
计算机程序代码
计划