摘要
本发明公开了一种基于机器学习的新能源电力消纳与储能调节预测方法,属于电力技术领域,包括数据采集、处理、分析与可视化四个层次,获取电网及储能系统数据,采用有功电力平衡分析模块和粒子群优化算法计算电力不平衡量,并使用LSTM模型预测储能系统的充放电曲线,评估调节灵活性,解决了通过结合粒子群优化算法与长短期记忆网络,减少有功不平衡量、降低弃电量、预测储能系统的充放电需求,提高储能系统的运行效率的技术问题,减少有功不平衡量,降低弃电量,帮助电力调度系统合理调度储能资源,提高储能系统的运行效率,减少不必要的电能浪费,提高电网的灵活性和可靠性,优化了电力调度过程,提升了调度的准确性和经济性。
技术关键词
新能源场站
数据采集模块
充放电曲线
粒子群优化算法
储能系统充放电
电网控制系统
出力曲线
储能管理系统
发电机
电力
负荷预测系统
功率
长短期记忆网络
数据采集层
互联网
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模拟系统
分析模块
微观结构特征
数据采集模块
多尺度特征提取
模具加热管
新能源汽车发动机
温度监测机构
模具机构
温度控制系统
车辆换道方法
电子后视镜
电子摄像头
意图
粒子群算法
分析检测系统
高韧性钢
偏差
数据采集模块
分析模块