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申请/专利权人：东北电力大学;国网山西省电力公司运城供电公司

摘要：本发明是一种基于SSA‑DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估方法，其特点是：包括定义单个电采暖负荷可调节能力指标、构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA‑DBP模型和基于SSA‑DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估，其能够有效的解决传统BP神经网络隐含层节点个数不易确定的问题和参数选取困难的问题；能够准确表达复杂的非线性函数映射问题，具有良好的评估精度和稳定性，为后续的电采暖负荷调节能力评估研究提供新的思路。相对于基于一阶ETP模型进行的单个电采暖负荷调节能力评估，其评估结果的方差、均方根误差、平均绝对误差百分比以及最大绝对误差均小于传统一阶ETP模型的评估结果。

主权项：1.一种基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估方法，其特征是：包括定义单个电采暖负荷可调节能力指标、构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA-DBP模型和基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估，具体步骤如下：1定义单个电采暖负荷可调节能力指标①建立单个电采暖负荷一阶ETP模型，将房间的等值热阻、等值热容与电采暖设备制热功率、环境温度建立联系；②一阶ETP模型描述室内温度变化如公式1所示： 式中：为t时刻的室内温度；分别为t+1时刻的室外温度、室内温度；R、C、Q分别为一阶ETP模型等值热阻、等值热容、电采暖设备制热功率；Δt为设定的采样间隔；st为t时刻单个电采暖负荷的开关时序状态，0表示开关关闭，1表示开关开启；Tset为室内温度设定值；δ为室内温度调节范围；Tmax、Tmin分别为室内温度约束上、下限值，二者形成温度约束范围[Tmin,Tmax]；③定义单个电采暖负荷可调节能力指标为：在满足设定的温度约束条件下，改变原有的开关时序状态，电采暖负荷在时间维度上具有的可调控时长ττon,τoff；④通过求解式1，计算出单个电采暖负荷在t时刻基于一阶ETP模型的可调控时长ττon,τoff见公式2和3： 式中：当st＝1时，室内温度逐渐上升，越接近Tmax，越小，即t时刻单个电采暖负荷可上调能力越小；与此相反，当st＝0时，室内温度逐渐下降，越接近越小，即t时刻单个电采暖负荷可下调能力越小；2构建基于麻雀搜索算法优化的动态BP神经网络SSA-DBP模型SSA优化DBP神经网络SSA-DBP模型的具体步骤如下：S1:构建具有最佳隐含层节点的DBP神经网络；S2:初始DBP神经网络权值和阈值；S3:初始化SSA算法参数；S4:计算各麻雀适应度fi，确定最优适应度fg和相应区域xb以及现阶段最差适应度fw和相应区域xw；S5:一次迭代完成后，再次计算每只麻雀的适应度值，并更新发现者、加入者以及侦察者位置；S6:根据麻雀种群的当前状态，计算整个种群当前的最优适应度fg和相应区域xb以及现阶段最差适应度fw和相应区域xw，判断是否达到最大迭代次终止条件，若是，则输出最优权重w1与阈值b1，若不是则返回S2；S7:将输出最优权重w1与阈值b1输入到DBP神经网络中；S8:建立SSA-DBP神经网络模型；3基于SSA-DBP神经网络的单个电采暖负荷调节能力评估①确定模型输入数据基于电采暖负荷运行实验实测数据和公式2～3确定模型输入数据为：t时刻单个电采暖负荷的开关时序状态st、t时刻的室内温度t+1时刻的室外温度以及室内温度约束上、下限值形成的温度约束范围[Tmin,Tmax]；②数据预处理对模型输入数据进行数据清洗，以天为单位，剔除数据中存在的不满足2中变化规律的采样点；③对步骤②预处理后的数据进行训练集和测试集的划分，初始化SSA-DBP网络各参数，将训练数据集输入到SSA-DBP网络中进行训练，直到获得模型的目标准确率；④模型训练结束，保存训练文件，对测试数据集进行测试；⑤输出模型评估结果，并通过模型评估指标分析评估结果，结束算法。

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