摘要
本发明公开了一种光储充一体化系统的日前优化调度方法,获取光储充一体化系统的历史储充数据和节点电压的时序数据,并对其进行功率平衡约束;基于戴维南等效定理,以并网点为端口对配电网进行等值,将配电网等效为随时间变化的恒压源串联等值阻抗;构建包含历史储充数据和等值阻抗的神经网络时序预测模型,采集历史数据构建数据集,基于数据集对神经网络时序预测模型进行训练;获取历史环境数据和历史储充数据,输入至训练后的神经网络时序预测模型,得到预测的储充数据和等值阻抗;S5、基于预测的储充数据和等值阻抗构建光储充一体化日前优化调度模型。本发明提供一种配网状态估计方法,考虑基于神经网络的预测方法预测系统功率与配网等值参数。
技术关键词
光储充一体化系统
日前优化调度方法
时序预测模型
采样点
储能系统充放电
优化调度模型
有效值
车充
配网状态估计方法
数据
历史降雨量
光伏发电功率
有功功率
计划
恒压源
负荷
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