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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种多阶段取水泵站滚动优化调度方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：以设定时间段内多阶段的实际取水量与预测取水量误差最小、电价总和最低为目标，构建取水泵站的滚动优化调度模型；对利用注意力机制改进的双向长短时记忆神经网络进行训练，得到多阶段取水量预测模型；利用多阶段取水量预测模型，得到取水泵站的预测取水量值；将预测取水量值输入滚动优化调度模型中，利用改进的多目标麻雀搜索算法求解滚动优化调度模型；基于求得的解，使用逼近理想解排序法确定折衷解，折衷解即为取水泵站未来设定时间段的优化调度策略。本发明能够有效减少取水泵站的能耗，达到节能效果，且适用于长期的优化调度。
主权项：1.一种多阶段取水泵站滚动优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：以设定时间段内多阶段的实际取水量与预测取水量误差最小、电价总和最低为目标，构建取水泵站的滚动优化调度模型；对利用注意力机制改进的双向长短时记忆神经网络进行训练，得到多阶段取水量预测模型；利用多阶段取水量预测模型，得到取水泵站的预测取水量值；将预测取水量值输入滚动优化调度模型中，利用改进的多目标麻雀搜索算法求解滚动优化调度模型；基于求得的解，使用逼近理想解排序法确定折衷解，折衷解即为取水泵站未来设定时间段的优化调度策略；其中，所述改进的多目标麻雀搜索算法包括采用三阶混沌映射初始化麻雀种群，采用自适应算法调整探索者、追随者和防御者的占比，并依据当前环境更新个体位置；对更新位置后的种群进行柯西变异；对麻雀种群与位置档案进行非支配排序和拥挤度计算，根据计算结果更新位置档案；不断迭代直至满足迭代停止条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 多阶段取水泵站滚动优化调度方法、系统、设备及存储介质
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