基于CA-WOA-BP算法的调度数据网鲁棒性预测OA北大核心
Robustness Prediction of Dispatching Data Network Based on CA-WOA-BP Algorithm
对电力网络鲁棒性进行评估与预测,有利于网络管理人员感知网络系统运行现状,及时采取措施应对可能的风险.为此提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的电力调度数据网鲁棒性预测模型.首先,构建了电力调度数据网鲁棒性指标体系,并采用字段提取及公式映射等方法,实现了面向指标体系的数据降维处理;此外,进一步研究了基于混沌映射与自适应权重的WOA-BP改进算法(CA-WOA-BP),实现了电力网络鲁棒性预测方法.实验结果表明,与WOA-BP算法相比,所提出的改进算法加快…查看全部>>
Evaluation and prediction of power network system robustness are conducive to system managers'ability to perceive the current status of network system operations and take timely measures to cope with potential risks.Therefore,a robustness prediction model for power dispatching data network is proposed based on an improved whale optimization algorithm.Firstly,an evaluation index system for the robustness of the power dispatching data network is constructed an…查看全部>>
陈斌;李泽科;余斯航;郭久煜;林碧海;刘延华
国网福建省电力有限公司,福州 350003国网福建省电力有限公司,福州 350003国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福州 350007国网福建省电力有限公司,福州 350003福州大学计算机与大数据学院,福州 350108福州大学计算机与大数据学院,福州 350108
动力与电气工程
电力调度数据网鲸鱼优化算法混沌映射自适应权重网络鲁棒性预测
power dispatching data networkwhale optimization algorithmchaotic mappingadaptive weightsnetwork robustness prediction
《南方电网技术》 2025 (2)
10-18,9
国家自然科学基金资助项目(62072109)国网福建省电力有限公司科技项目(ERP.52130021004Q). Supported by the National Natural Science Foundation of China(62072109)the Science and Technology Project of State Grid Fujian Electric Power Co.,Ltd.(ERP.52130021004Q).
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