摘要
本发明涉及智能用电技术领域,具体提供了一种负荷优化调控方法及装置,包括:将当前时段的用户负荷数据作为预先训练的冲击负荷预测模型的输入,得到预先训练的冲击负荷预测模型输出的预测时段的用户冲击负荷;基于所述预测时段的用户冲击负荷确定预测时段的冲击负荷所需需求响应量和日前预留应对短时冲击负荷的需求响应量;将所述预测时段的冲击负荷所需需求响应量和日前预留应对短时冲击负荷的需求响应量代入预先构建的负荷优化调度模型并求解,得到优化结果;本发明提供的技术方案,通过负荷识别筛选、需求响应容量预测和日前日内优化调度,改善负荷刚性控制方式带来的影响用户用电问题。
技术关键词
负荷预测模型
优化调控方法
节点
优化调度模型
光伏发电功率
蓄电池充放电量
数据
充放电功率
主成分分析算法
资源
卷积神经网络模型
微型燃气轮机
有功功率
降维特征
智能用电技术
因子
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生成方法
潜在语义分析方法
生成测试案例
粒子群优化算法
关键词
智能温控模块
智能控制系统
远程控制模块
蒙特卡洛树
神经网络算法
雪茄烟
图像特征信息
评价方法
深度学习模型
染色体