摘要
本发明属于智能电网领域,公开了一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及系统。本发明通过机器学习模型处理抽水蓄能电站的历史运行情况数据来预测抽水蓄能电站未来所面对的实时工作状态,并结合相应的电网约束条件,进行无人机组调度的优化,调用数学优化工具包求解器对该抽水蓄能电站实时工作状态设定的约束条件及相应电网约束条件构建的规划模型进行求解实现动态调度优化。本发明考虑了抽水蓄能电站的动态变化,获得抽水蓄能电站的实时工作状态后构建的目标函数模型能够更好的根据约束条件获得最佳的机组调度优化方法,从而采用求解器快速可靠求解,能提高整个电网的智能化调度程度。
技术关键词
抽水蓄能电站
调度优化方法
动态规划模型
机器学习模型
损耗
机组
火电
周期
功率
无人机
特征向量值
调度优化系统
工作状态参数
开关机
数据
开机工作
智能电网
时间段
工具包
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数字孪生技术
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建立映射关系
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电力
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能源
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