摘要
本发明涉及孤岛微电网调度运行无可行解短时线路动态增容方法,通过生成孤岛微电网日负荷曲线样本;构建孤岛微电网经济调度模型求解线路载流量的动态增容量;引入等式约束补全与不等式约束校正步骤,用神经网络预测需要进行动态增容的线路及其动态增容量。本发明通过对传输线路的动态增容,解决了孤岛微电网调度运行无可行解时的边界调整问题;其次为深度学习模型训练提供了丰富的负荷场景;最后引入等式约束补全与不等式约束校正步骤,用神经网络求解二次规划问题,能够快速求得需要调整的传输线路,并计算出线路载流量的动态增容量,为调度人员应对负荷高峰期、高比例新能源接入等情况下孤岛微电网的调度运行提供有效参考。
技术关键词
孤岛微电网
动态增容方法
经济调度模型
传输线路
日负荷曲线
时间段
机组
深度学习模型训练
直流潮流模型
样本
高比例新能源
分段线性函数
生成训练数据
误差反向传播
训练神经网络
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