摘要
本发明公开了一种基于多时间尺度的山区电网源网荷储协同规划方法,涉及电力系统优化与控制技术领域,包括构建多时间尺度新能源出力预测模型,预测新能源出力;构建储能系统优化配置模型,确定最佳储能系统容量和调度策略,构建系统运行优化模型,优化电力系统运行;构建深度强化学习的优化算法,优化复杂环境中的决策。本发明所述方法提高了新能源出力预测的精度,为后续的储能配置和系统运行优化提供了可靠的数据基础,有效降低了系统的运行成本,提高了电网的经济性和可靠性,提升了系统运行效率和降低能源浪费,实现了电力系统运行决策的智能化,从而整体提升了山区电网的源网荷储协同规划能力。
技术关键词
源网荷储协同规划
多时间尺度
山区电网
新能源出力预测
储能系统优化
深度强化学习
优化电力系统
储能系统容量
系统运行优化
构建系统
充放电功率
电压
决策
系统运行效率
偏差
算法
整体提升
记忆单元
系统为您推荐了相关专利信息
储能设备
协调控制方法
虚拟储能技术
动态位置编码
充放电策略
配电网运行状态
有源配电网
预测系统
RBF神经网络
新能源出力预测
电网调度方法
多时间尺度
时序特征
门控循环单元
预测误差
不确定性模型
分布鲁棒优化
光储电站
多时间尺度
功率