Research on the application of BP algorithm incorporating GWO in distributed energy storage scheduling optimization
Notice bibliographique
Résumé
Distributed energy storage technology can effectively solve the load peak-to-valley difference and voltage quality problems faced by distribution networks.Reasonable and efficient scheduling of distributed energy storage in distribution networks is an important means to play its role.The study proposes a power prediction-based optimized scheduling strategy for distributed energy storage in distribution grids with hierarchical zoning.Firstly, power prediction is carried out using GWO-EEMD-BP neural network.Then partition optimization is carried out according to distributed power and load distribution, and the energy storage scheduling strategy is formulated based on the energy storage power prediction interval.Finally, experiments and arithmetic examples are analyzed based on the data related to the distribution system of the IEEE-33 distribution node.The predicted SOC values based on GWO-EEMD-BP neural network are basically consistent with the real SOC values.After applying the energy storage scheduling strategy designed in this paper, the system power loss decreased by 260.86 kWh and the load volatility decreased by 67.5%.In addition, this strategy has significant advantages in terms of system operation economic efficiency and voltage quality improvement, and it is capable of scheduling distributed energy storage in the distribution network in a reasonable manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».