【摘 要】
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在能源技术变革日新月异、人工智能技术与电力系统深度融合的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合智能决策方法具有重要意义.该文结合门限循环神经网络(gated recurre
【机 构】
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新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学),湖北省 宜昌市 443002;国网江西省电力有限公司鹰潭供电分公司变电检修中心,江西省 鹰潭市 335000;云南电网有限责任公司电力科学研究院, 云南省
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在能源技术变革日新月异、人工智能技术与电力系统深度融合的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合智能决策方法具有重要意义.该文结合门限循环神经网络(gated recurrent unit,GRU)提出一种基于E-Seq2Seq(expand sequence to sequence,E-Seq2Seq)技术的数据驱动型机组组合智能决策方法.首先研究并梳理机组组合模型输入输出序列的类型与结构,形成机组组合弹性多序列映射型样本;然后研究提出一种适用于弹性多序列映射型样本的E-Seq2Seq技术;在此基础上,以GRU为神经元构建机组组合深度学习模型,并最终提出一种基于E-Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法.基于IEEE118节点系统、Python环境的算例验证该文方法的正确性和有效性.
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