摘要
本发明公开了梯级电站调度参数接入及影响因子预测方法,涉及电站调度技术领域,包括以下步骤:获取各梯级电站的运行参数数据,包括但不限于流量、出力、库容和水位;收集与电站调度相关的多维影响因子数据,所述影响因子包括气象数据、地理数据、以及水文数据。本发明通过多源数据融合与深度学习实现精确预测水库水位,减少预测误差并优化调度,尤其应对极端气象。引入反馈调整机制可减少弃水,提升水电利用效率和电网灵活性。结合智能优化算法和深度强化学习,动态调整调度方案,最大化水电资源利用,保障电网安全,避免负荷过载或供应不足,增强电网的应急响应能力和稳定性。
技术关键词
梯级
因子
调度系统
水库
非线性函数关系
回归分析方法
预测误差
长短期记忆网络
气象
参数
深度学习模型
相关性分析方法
水文监测站
保障电力系统
数据融合技术
皮尔逊相关系数
动态规划算法
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管理策略
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展厅
图像处理算法
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参数辨识方法
等效电路模型
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