基于深度卷积网络的微电网经济运行状态评估方法

作者：唐冬来^*; 蒋刚; 王一茗; 吴寿勇

来源：电力信息与通信技术, 2022, 20(05): 30-37.

DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2022.05.005

• 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

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。

• 单位
  四川中电启明星信息技术有限公司; 国网四川省电力公司