[发明专利]一种短期微电网负荷区间概率预测方法在审
| 申请号： | 201810227968.6 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108448572A | 公开（公告）日： | 2018-08-24 |
| 发明（设计）人： | 沈艳霞;于昕妍 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 张素卿 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种短期微电网负荷区间概率预测方法，该方法包括：获取微电网若干历史负荷数据作为样本集；结合预测区间覆盖率、预测区间带宽均方根构建优化准则；建立基于循环神经网络的短期微电网负荷区间概率预测模型，通过珊瑚礁算法对优化准则进行寻优更新神经网络权值阈值；利用淘汰机制优化策略对基本珊瑚礁算法进行改进以提高算法性能加快收敛速度。本发明通过珊瑚礁算法的改进较好的克服了基本珊瑚礁算法收敛速度慢精度不高的缺点，有效提高了微电网负荷预测水平。 | ||
| 搜索关键词： | 微电网 珊瑚礁 算法 负荷区间 概率预测 优化准则 概率预测模型 历史负荷数据 循环神经网络 负荷预测 机制优化 神经网络 算法收敛 均方根 样本集 预测 构建 寻优 收敛 带宽 改进 覆盖率 更新 淘汰 | ||
【主权项】：
1.一种短期微电网负荷区间概率预测方法，其特征在于包括：步骤1、获取微电网负荷数据；步骤2、结合预测区间覆盖率和预测区间带宽均方根，并引入平均偏移指标，构造宽度覆盖准则作为寻优目标函数；步骤3、利用淘汰机制优化策略对基本珊瑚礁算法进行改进；步骤4、建立基于淘汰机制优化策略改进珊瑚礁算法循环神经网络的短期微电网负荷区间预测模型，通过改进珊瑚礁算法，对优化准则进行寻优，更新神经网络权值阈值；步骤5、根据最优的权值阈值建立神经网络，对微电网负荷进行区间预测。
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