发明专利 已授权

一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法

📄 申请号:CN202410895166.8 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2024-07-05
公开号
CN118432194B
公开日
2024-09-20
申请人
华东交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

微电网调度, 智能电网, 新能源消纳, 电力系统运行, 能源管理系统

摘要

本发明提供一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法,包括:构建包含可再生能源的海岛微电网模型;将机会约束规划运用于海岛微电网模型的约束条件的构建,约束条件包括运行成本最小化约束、线路功率平衡约束、储能电站运行约束和燃气轮机组的运行约束;基于高斯混合模型进行海岛微电网运行子场景的划分,得到子场景运行数据;基于子场景运行数据和构建的约束条件,使用集成深度学习算法对海岛微电网的能量调度进行控制。本发明能够在提高可再生能源出力预测精度的同时,降低海岛微电网的运行不确定性,进而降低海岛微电网的调度成本。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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