摘要
本发明公开了一种新能源场站一次调频优化系统和方法及介质,将待测历史数据进行主成分分析得到降维后的历史数据;用降维后的历史数据形成的样本集训练若干XGBoost模型,获取当前时刻待测数据,将当前时刻待测数据输入至训练后的XGBoost模型中进行净负荷预测,得到下一时刻预测净负荷;以下一时刻预测净负荷的分布得到下一时刻预测净负荷的期望值和标准差,以下一时刻预测净负荷的期望值和当前时刻净负荷计算下一时刻净负荷变化量,以下一时刻净负荷变化量和等值惯性常数计算频率偏差,以频率偏差和下一时刻预测净负荷的标准差进行调频控制。本发明利用极致梯度提升算法对负荷进行高精度预测,不仅提升了新能源发电机组的调频响应速度,也增强了频率调节的精准性。
技术关键词
XGBoost模型
历史气象数据
历史负荷数据
调频优化系统
新能源场站
方差贡献率
调频系统
协方差矩阵
特征值
代表
成分分析
贝叶斯算法
样本
偏差
调频优化方法
新能源发电机组
系统为您推荐了相关专利信息
供热机组
负荷预测模型
历史负荷数据
数据分析技术
电子装置
电网数据处理
报警控制模块
容量管理系统
数据采集模块
采集单元
历史气象数据
订正方法
数字高程模型
注意力
Softmax函数
电能
管控方法
历史气象数据
储能
多元线性回归模型