摘要
本发明涉及一种基于储能系统的需量控制方法、系统、设备及介质,包括:收集电力负荷特性及其相关影响因素数据;使用主成分‑加权灰色关联度分析法对收集的电力负荷特性及其相关影响因素数据进行分析,以提取用于负荷预测的关键输入变量;将所述关键输入变量输入到基于Attention机制的长短期记忆负荷预测模型中,通过训练长短期记忆负荷预测模型以输出未来一段时间的负荷预测数据;根据预测得到的负荷预测数据,构建月前储能优化模型,以确定预测的最大需量值;根据最大需量值,滚动优化日内的调度方案,以进行储能的最优充放电操作。该方法通过储能系统的优化调度,提高电力负荷预测的准确性和电力成本控制的效率。
技术关键词
Attention机制
加权灰色关联度
负荷预测模型
灰色关联度分析
变量
序列
贡献率
滚动优化策略
储能系统容量
电力负荷预测
长短期记忆网络
特征值
数据收集模块
充放电策略
系统为您推荐了相关专利信息
水质预测系统
参数
Viterbi算法
数据收集模块
指数
智能管理方法
钢材
生成订单
智能管理技术
表达式
波束调度方法
卫星通信系统
卫星通信场景
优化调度模型
最大化系统容量
微调方法
定义
损失函数优化方法
变量
自动化评估方法