摘要
本发明公开了一种多时间尺度的储能容量配置优化方法及系统,涉及储能技术领域,方法包括:根据电力系统进行多时间尺度负荷预测,获得短期、中期和长期预测负荷;根据所述预测负荷对储能系统进行储能容量配置优化,获得对应的短期、中期、长期储能容量配置策略;根据所述短期、中期和长期储能容量配置策略对所述储能系统进行多时间尺度储能管理。本发明解决了传统储能容量配置方法未充分考虑电力系统负荷在不同时间尺度下的变化特性,导致配置的储能容量难以精准匹配电力系统的技术问题,达到了多时间尺度下储能容量与电力系统负荷的精准匹配,提高储能系统的利用效率,进而优化电力系统对储能的管理与配置的技术效果。
技术关键词
多时间尺度
储能系统
储能需求
策略
短期负荷预测模型
储能管理
电力系统负荷
储能容量配置方法
储能单元
LSTM神经网络
优化电力系统
决策
多尺度
储能技术
模块
数据