文献类型：期刊文章

作　　者：唐冬来[1] 蒋刚[2] 王一茗[3] 吴寿勇[2]

TANG Donglai;JIANG Gang;WANG Yiming;WU Shouyong(Aostar Information Technology Co.,Ltd.,Chendu 610074,China;Guang'an Power Supply Company,State Grid Sichuan Electric Power Company,Guangan 638500,China;Sichuan Mianyang Aizhong Power Generation Co.,Ltd.,Mianyang 621000,China)

机构地区：[1]四川中电启明星信息技术有限公司,四川成都610074 [2]国网四川省电力公司广安供电公司,四川广安638500 [3]四川省绵阳爱众发电有限公司,四川绵阳621000

出　　处：《电力信息与通信技术》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB0905200);成都市重大科技计划项目“智能配变终端”(2019-CP02-00031-CG)。

年　　份：2022

卷　　号：20

期　　号：5

起止页码：30-37

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统微电网经济运行状态评估存在的“源–网–荷–储”设备类型适应度不高、评估效果差的问题,文章提出了基于卷积神经网络算法的微电网经济运行状态评估方法。首先,构建微电网经济运行状态评估分类方法,基于微电网的运行情况、发展规划、运营和经济效能建立微电网经济运行状态评估信息分类,在此基础上,构建微电网经济运行评估指标集,采用朴素贝叶斯算法实现微电网经济运行新增指标的标签识别;其次,构建微电网经济运行状态评估模型,基于深度卷积神经元网络动态调整评估指标权重,形成微电网经济运行状态评估结果;最后,通过实例分析,比较了所提方法与模糊层次分析评估方法的评估效果,验证了所提方法的有效性和实用性。

关 键 词：微电网经济运行状态  卷积神经网络 朴素贝叶斯算法 动态调整  

分 类 号：TM732] TP391]