摘要
本发明提出了一种换流站站用电源优化模型及方法。首先,构建换流站用能特征分析及电量预测模型,其中包括采用基于小波变换和优化快速密度峰值聚类算法的用户换流站用能特征分析以及基于XGBoost算法的换流站用电量预测模型。然后,构建风电、光伏新型电源出力预测模型,采用基于Attention机制的小波分解‑双向长短时记忆网络作为预测模型。最后,结合电量预测模型和新型电源出力预测模型,构建换流站站用电源组合优化设计模型。通过该模型,可以提高换流站的电源优化能力和使用效率,管理和合理利用电能资源,提高电力系统的经济性和安全性。这种换流站站用电源优化模型及方法富有创新性,并具有实用价值。
技术关键词
换流站
站用电源
密度峰值聚类算法
Attention机制
电量预测模型
XGBoost算法
新型电源
出力特性分析
资产
投资组合理论
资源
方差分析方法
历史功率数据
风电
终端设备
异常数据检测
重构
能量管理系统
KNN算法
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预警管理系统
Logistic回归模型
分布式数据库
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相关性建模方法
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融合经验模态分解
光伏发电量
储能装置
时间段
空调运行模式
电量预测模型
海上风电系统
有功功率
海上换流站
比例积分控制器
Sigmoid函数
短期风电功率预测方法
算法
皮尔逊相关系数
Attention机制
神经网络参数