一种基于模糊推理的电力系统智能感知决策优化方法

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一种基于模糊推理的电力系统智能感知决策优化方法
申请号:CN202510891733
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120781207A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种电力系统智能决策优化方法,解决传统精确数学模型优化方法在数据异构、规则模糊及实时性方面的问题。该方法采用三级架构:感知层通过多维隶属度函数及改进差分进化算法优化参数,结合时空双维度模糊化处理多源异构数据;模糊推理层利用双通道LSTM生成规则前件,通过关联度分析动态剪枝规则库;决策优化层构建模糊约束下的帕累托前沿求解模型,融合NSGA‑III与非精确罚函数法实现多目标优化。经测试,该方法在IEEE节点系统及实际电网中,决策响应时间缩短至86ms内,不确定场景适应率达92.7%,综合优化成本降低15%以上,有效提升电力系统应对动态不确定性的能力,具有显著的实用性和先进性。
技术关键词
电力系统智能 决策优化方法 模糊推理 罚函数法 进化算法优化参数 动态剪枝 模糊约束条件 隶属度函数 拉丁超立方抽样 生成规则 精确数学模型 多源异构数据 时序特征 滑动窗口