摘要
本发明提供一种基于GAPSO算法的蓄电站负荷跟踪方法,包括数据采集与预处理,采集电网及电站相关数据并处理;构建基于GAPSO算法的电网负荷预测模型,确定变量、优化神经网络;优化储能电站充放电策略,建立目标函数并求解;进行实时调度与响应,监测数据、决策并调整电站状态;开展多目标优化调整,构建函数、求解并持续改进。本发明提高了负荷预测准确性,优化了电站运行策略,增强了实时调度与响应能力,实现了多目标综合优化,有效提升了储能电站在电力系统中的运行效益和适应性。
技术关键词
GAPSO算法
负荷跟踪方法
充放电策略
充放电功率
负荷预测模型
神经网络预测模型
电网监测系统
充放电循环次数
电网负荷预测
电池状态信息
粒子群算法
历史负荷数据
位置更新
储能电站设备
电网关键节点
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充放电站
能量控制策略
储能系统充放电
能量管理策略
算法
储能规划方法
电力系统用户
综合效益评价
储能电站
管理策略
建成区提取方法
夜间灯光
遥感图像数据
多光谱
指数
储能调度方法
长短期记忆网络
历史负荷数据
储能单元
充放电策略