摘要
本发明涉及一种虚拟电厂电力负荷控制方法及系统,方法包括获取虚拟电厂的电力负荷数据和对应的电力供应能力数据,基于所述电力负荷数据和对应的电力供应能力数据生成控制策略训练样本集;基于电力系统的稳定性对训练样本集中的每个电力供应能力数据进行分析,得到每个电力供应能力的多个子供应能力数据;构建电力负荷预测与控制模型,基于所述训练样本集中的电力负荷数据、电力供应能力数据以及每个电力供应能力的多个子供应能力数据训练所述电力负荷预测与控制模型得到电力负荷控制模型;将待控制虚拟电厂的电力负荷数据输入所述电力负荷控制模型得到待控制虚拟电厂的电力负荷控制策略。以提高电力供应的可靠性和灵活性。
技术关键词
电力负荷控制方法
掩膜矩阵
电力负荷预测
负荷控制策略
负荷预测误差
电力负荷控制系统
数据
训练样本集
深度学习网络提取
电力系统
生成训练样本
特征提取模块
生成电力
聚类算法
成分分析
系统为您推荐了相关专利信息
电力系统负荷预测
大语言模型
蒙特卡洛方法
决策
偏好特征
电力负荷预测模型
电力负荷模型
气象
机器学习模型
随机森林
数据中心制冷系统
冷量分配系统
IT机房
双向长短期记忆网络
分配单元
概率预测方法
注意力机制
滑动窗口
负荷预测模型
矩阵
电力负荷预测方法
电力负荷预测模型
误差区间
神经网络模型
节点