一种基于机器学习的电力需求侧管理方法及系统

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一种基于机器学习的电力需求侧管理方法及系统
申请号:CN202411022839
申请日期:2024-07-29
公开号:CN119417246A
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
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 电力需求管理 分析模块 传感设备 智能电表
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