摘要
本发明适用于电力需求管理领域,提供了一种基于机器学习的电力需求侧管理方法及系统,所述系统包括:电网数据采集和稳定性分析模块、虚拟电厂模拟需求预测模块、充放电策略优化模块、策略反馈评估模块。本方案基于未来电力供需状况的预测结果,结合电力市场价格和储能设备的充放电效率,生成优化的充放电策略。通过构建充放电优化模型,以最小化充放电成本和最大化系统收益为目标,确保了策略的经济性和高效性。在制定充放电策略时,全面考虑了电力需求预测结果、电力市场价格、储能设备的充放电效率和状态等多重因素,确保策略的科学性和可行性。
技术关键词
充放电策略
需求预测模型
储能设备
电网实时数据
电力需求预测
电力需求侧管理
电力需求量
时间段
最大化系统
电网运行状态
标签
模型预测值
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