摘要
本发明涉及一种新能源高比例接入的智能配电网管理方法,包括以下步骤S1:在配电网各节点和边缘位置部署智能传感器及边缘计算设备,进行配电网数据采集和预处理;S2:基于深度学习模型,根据预处理后的配电网数据,分别预测新能源供给和电力需求,并开展多情景模拟以评估不同情况下新能源波动对电网上的影响;S3:利用预处理后的实时数据和S2的预测和评估结果,以及电网当前的运行状况,构建多目标优化模型,并使用Pareto前锋构建来解多目标优化模型,得出基准调度策略;S4:结合强化学习开发动态调整的斐波那契策略,整合储能系统与需求响应以优化电网调度,优化基准策略,得到最终的调度策略;本发明提升了配电网对新能源波动和不确定性的适应能力。
技术关键词
智能配电网
高比例
管理方法
配电网数据采集
智能传感器
DQN算法
策略
开发动态
情景
深度学习模型
基准
实时数据
储能系统充放电
引入注意力机制
正态分布模型
发电机
电网运行数据
强化学习模型
序列
系统为您推荐了相关专利信息
双向信息流
智慧消防
智能疏散系统
智能火灾报警
物联网通信模块
地理位置信息
地理信息系统
社会
处理器模块
多轮对话
智能餐厨
远程管理方法
餐厨垃圾
三维点云数据
三维点云模型
新能源汽车轮胎
数字化管理系统
数字化管理方法
通讯设备
安装节点