摘要
本发明属于电网调控技术领域,具体涉及一种面向园区级可调负荷的资源调控方法及系统,方法包括根据预测的用能需求,结合园区内分布式能源的出力特性和电网负荷情况,制定初始能源调度方案;基于所述初始能源调度方案,采用强化学习算法训练负荷调控策略模型,生成针对各用能单元的个性化负荷调控指令。本方案能够综合考虑园区内多个用能单元的实时用能数据、分布式能源的出力特性和电网负荷情况,制定科学合理的能源调度和负荷调控策略,实现园区能源的高效利用和绿色低碳发展。同时,该方法还需要具备数据共享、预测准确、调度智能、响应迅速等特点,以适应园区复杂多变的能源需求和环境保护要求。
技术关键词
资源调控方法
调控策略
强化学习算法
深度学习算法
长短期记忆网络
深度Q网络
联邦学习方法
可调负荷
注意力机制
新能源设施
梯度方法
智能控制终端
粒子群优化算法
参数
可再生能源利用率
加密
系统为您推荐了相关专利信息
长短期记忆网络
预测系统
机组
厂用电
数据获取模块
识别神经网络
低信噪比
分片
短时傅里叶变换
脑电信号处理方法
复核方法
智能管理平台
动态误差
构建预测模型
轮廓
虚拟现实系统
设计优化方法
虚拟现实环境
智能优化算法
舱室结构
混合云架构
资源动态分配方法
动态分配系统
数字孪生模型
子模块