摘要
本发明提供一种考虑光伏储能的社区微电网调度方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:收集社区内光伏储能数据;根据光伏储能数据,通过时间序列分析对数据中的趋势和周期性进行识别,以得到时间序列分析的结果;根据时间序列分析的结果,构建神经网络架构,并根据神经网络架构,预测未来光伏储能数据,得到预测结果;根据预测结果及当前配电网的运行状态,以确定电力设备的调度策略。本发明通过综合运用时间序列分析、神经网络预测、线性规划和割平面法技术手段,提高光伏储能系统的利用效率,降低电力成本,提高电力系统稳定性。
技术关键词
社区微电网
神经网络架构
电力设备
中央数据处理单元
高速数据存储系统
染色体
序列
数据随时间
周期性
节点
计划
策略
预测电力负荷
光伏储能系统
发电机
实时数据采集
数据采集设备
系统为您推荐了相关专利信息
故障分类模型
频率
样本
故障定位模型
故障分类器
电力监测终端
预警监测系统
实时监测数据
预警监测方法
设备特征
新能源机组
气象
神经网络架构
运维监控系统
预测误差
量子态
合规性
管控系统
人工智能技术
强电磁场干扰
弹性伸缩方法
资源供应
引入注意力机制
强化学习算法
门控循环单元网络