摘要
一种基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置,方法包括收集电网每天各时刻母线负荷数据与电力系统负荷数据;以每天为单位构建机组组合问题,在约束条件下求解得到对应的最优机组功率;使用滑动窗口,将母线负荷与对应的最优机组功率按照时段进行划分;基于扩充之后的训练数据集,将划分后的母线负荷作为输入数据,将对应的最优机组功率作为数据标签,训练预先建立的时空图神经网络模型;对需要预测的母线负荷数据按照时段进行划分,输入训练好的时空图神经网络模型,得到机组组合调度方案。本发明提高了基于数据驱动的机组组合方案求解精度,减少了调用求解器耗时以及计算量,构建线性约束层及后处理方法,完善了预测结果的可靠性。
技术关键词
机组组合调度方法
支路有功潮流
时间段
电力系统负荷数据
神经网络模型训练
母线
数据标签
线性
调度系统
节点
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