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
系统为您推荐了相关专利信息
综合能源系统
优化控制模型
虚拟储能
充放电功率
太阳能集热器
协同控制方法
车辆运行数据
重卡车辆
LSTM模型
行驶特征
充放电策略
充放电动作
能效管理方法
决策
编码向量
源网荷储协调
协调规划方法
光伏电站
双层规划模型
新能源机组