摘要
本发明提出一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法,以调节成本最小化、调节容量最大化和响应速度最优化为目标,构建多目标优化模型进行初始划分,通过源荷匹配度对初始划分优化求解,将优化调度后区域内的净负荷大小作为区域内部源荷匹配度的判定依据,对配电网进行分区;针对采集到的历史数据进行预处理,构建负荷预测模型,将预处理后的数据输入其中,得到配电网分区未来电力电量负荷;以满足用电负荷需求为前提,基于模型预测控制,对分布式能源有功功率、无功功率、储能系统充放电状态进行预测,进而实现电力电量供需平衡控制。与现有技术相比,本发明减少配电网的网络损耗,提高就地消纳能力,有效抑制电压波动。
技术关键词
电量平衡方法
双向长短期记忆网络
分区
负荷预测模型
储能系统充放电
调节设备
分层
异常数据点
可调设备
有功功率
电力
深度神经网络架构
能源
功率值
滑动时间窗口
节点