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申请/专利权人:东北电力大学;国网山西省电力公司运城供电公司
摘要:本发明是一种基于SSA‑DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估方法,其特点是:包括定义单个电采暖负荷可调节能力指标、构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA‑DBP模型和基于SSA‑DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估,其能够有效的解决传统BP神经网络隐含层节点个数不易确定的问题和参数选取困难的问题;能够准确表达复杂的非线性函数映射问题,具有良好的评估精度和稳定性,为后续的电采暖负荷调节能力评估研究提供新的思路。相对于基于一阶ETP模型进行的单个电采暖负荷调节能力评估,其评估结果的方差、均方根误差、平均绝对误差百分比以及最大绝对误差均小于传统一阶ETP模型的评估结果。
主权项:1.一种基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估方法,其特征是:包括定义单个电采暖负荷可调节能力指标、构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA-DBP模型和基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估,具体步骤如下:1定义单个电采暖负荷可调节能力指标①建立单个电采暖负荷一阶ETP模型,将房间的等值热阻、等值热容与电采暖设备制热功率、环境温度建立联系;②一阶ETP模型描述室内温度变化如公式1所示: 式中:为t时刻的室内温度;分别为t+1时刻的室外温度、室内温度;R、C、Q分别为一阶ETP模型等值热阻、等值热容、电采暖设备制热功率;Δt为设定的采样间隔;st为t时刻单个电采暖负荷的开关时序状态,0表示开关关闭,1表示开关开启;Tset为室内温度设定值;δ为室内温度调节范围;Tmax、Tmin分别为室内温度约束上、下限值,二者形成温度约束范围[Tmin,Tmax];③定义单个电采暖负荷可调节能力指标为:在满足设定的温度约束条件下,改变原有的开关时序状态,电采暖负荷在时间维度上具有的可调控时长ττon,τoff;④通过求解式1,计算出单个电采暖负荷在t时刻基于一阶ETP模型的可调控时长ττon,τoff见公式2和3: 式中:当st=1时,室内温度逐渐上升,越接近Tmax,越小,即t时刻单个电采暖负荷可上调能力越小;与此相反,当st=0时,室内温度逐渐下降,越接近越小,即t时刻单个电采暖负荷可下调能力越小;2构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA-DBP模型SSA优化DBP神经网络SSA-DBP模型的具体步骤如下:S1:构建具有最佳隐含层节点的DBP神经网络;S2:初始DBP神经网络权值和阈值;S3:初始化SSA算法参数;S4:计算各麻雀适应度fi,确定最优适应度fg和相应区域xb以及现阶段最差适应度fw和相应区域xw;S5:一次迭代完成后,再次计算每只麻雀的适应度值,并更新发现者、加入者以及侦察者位置;S6:根据麻雀种群的当前状态,计算整个种群当前的最优适应度fg和相应区域xb以及现阶段最差适应度fw和相应区域xw,判断是否达到最大迭代次终止条件,若是,则输出最优权重w1与阈值b1,若不是则返回S2;S7:将输出最优权重w1与阈值b1输入到DBP神经网络中;S8:建立SSA-DBP神经网络模型;3基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估①确定模型输入数据基于电采暖负荷运行实验实测数据和公式2~3确定模型输入数据为:t时刻单个电采暖负荷的开关时序状态st、t时刻的室内温度t+1时刻的室外温度以及室内温度约束上、下限值形成的温度约束范围[Tmin,Tmax];②数据预处理对模型输入数据进行数据清洗,以天为单位,剔除数据中存在的不满足2中变化规律的采样点;③对步骤②预处理后的数据进行训练集和测试集的划分,初始化SSA-DBP网络各参数,将训练数据集输入到SSA-DBP网络中进行训练,直到获得模型的目标准确率;④模型训练结束,保存训练文件,对测试数据集进行测试;⑤输出模型评估结果,并通过模型评估指标分析评估结果,结束算法。
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