摘要
本发明涉及电力系统调度技术领域,更具体地说,涉及一种基于区块链的虚拟电厂优化调度系统及方法,用于解决现有技术现有技术不能利用LSTM捕捉时间序列长期依赖关系实现虚拟电厂发电量与负荷的高精度预测,无法调整输入特征和LSTM单元数量以适应不同场景,不利于虚拟电厂运营与资源配置的问题;本发明通过能源负荷联合预测模块利用LSTM算法实现虚拟电厂发电量与负荷的高精度预测,利用LSTM捕捉时间序列长期依赖关系提高预测准确性,可调整输入特征和LSTM单元数量以适应不同场景,训练采用多策略保障收敛防过拟合,最终输出关键预测值,有助于虚拟电厂运营与资源配置。
技术关键词
优化调度系统
储能设备
分布式能源发电
历史运行数据
演化算法
光伏装置
调度优化模型
LSTM算法
可再生能源利用率
时间序列形式
虚拟电厂优化调度方法
电厂发电量
执行机构
功率
负荷
风力发电机发电量
电力系统调度技术
强化学习框架
系统为您推荐了相关专利信息
数据驱动模型
建模方法
历史运行数据
线性预测器
高斯核函数
动态优化方法
历史运行数据
电力
能源
极限学习机网络
智能调度方法
充电站
能源存储系统
决策
实时数据
能耗管理方法
历史运行数据
分布式计算框架
电网设备运行数据
节点
服务器
入风口
多指标参数
数据分布特征
滑动窗口机制