基于数字孪生的电力资源智能控制系统

本发明涉及电力系统控制技术领域，具体是指基于数字孪生的电力资源智能控制系统，包括：数据采集模块、数字孪生模型模块、电力调度模块、故障预警模块、三维可视化模块。本发明采用基于混合RNN建立负荷需求预测模型，构建RNN和全连接网络混合的神经网络模型，对历史时间序列、时间特征、历史统计特征和相似性特征进行学习，解决了可再生能源并网和电力需求增加导致电力负荷需求难以预测的问题；通过基于改进粒子群的多目标函数优化算法制定电力调度决策，通过加入对高适应度粒子的变异策略改进粒子群算法，解决了在实践过程中粒子群算法易陷入局部最优解的问题，从而解决多个目标最优化的电力调度难以实现的问题。