摘要
本发明公开了一种新能源并网精细化管控方法及系统,涉及数据加密技术领域,包括,实时采集气象环境,电网状态和用户实时用电负荷数据,并进行数据预处理,形成实时数据仓库;对所述实时数据仓库进行高级特征构造和深度学习模型分析,形成特殊负荷关联报告;实施动态自动调节并网策略,配置预警规则,实时跟踪并网表现及特殊负荷处理,输出实时预警信息,进行快速反馈与调整。本发明通过一种集成深度学习与先进预测算法的智能管控架构,整合多维度动态数据流与电网运行历史档案,促进了跨数据源信息的高效协同,打破了传统静态模型在处理新能源不确定性和电网复杂性时的瓶颈,实现了对新能源发电量及电网负荷的高精度联合预测。
技术关键词
电网接纳能力
长短期记忆网络
负荷预测误差
预警规则
管控方法
非线性规划算法
深度学习模型
梯度提升树
非线性规划模型
深度学习分析
负荷历史数据
采取行动
交互特征
双曲正切函数
数据收集模块
表达式
报告
静态无功发生器
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去甲醛
长短期记忆网络
智能控制方法
鱿鱼
时序依赖关系
事件抽取方法
事件触发词
焦点损失函数
句法信息
实体