基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模
针对直流微电网的并网建模问题,提出了一种基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模方法.以直流微电网并网接入点的电压和功率数据分别作为极限学习机的输入和输出,构建基于极限学习机的直流微电网并网等效模型.由于极限学习机在初始化过程中,输入权值和隐层阈值随机设定且不再改变,会导致极限学习机建模缺乏自适应性,影响建模精度.利用鲨鱼气味优化算法对极限学习机的输入权值和隐层阈值进行优化,进一步提高建模精度.鲨鱼气味优化算法通过模拟鲨鱼捕猎过程进行寻优,通过气味粒子浓度引导鲨鱼位置的更新,是一种效率极高的优化算法.通过与微电网的实际仿真模型对比,验证了建模方法的合理性和准确性,说明所提方法具有较好的实际应用价值.
直流微电网、极限学习机、等效建模、鲨鱼气味优化算法、优化
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TM732;TP273.4(输配电工程、电力网及电力系统)
河北省自然科学基金资助项目F2016203006
2020-06-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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