摘要
本发明公开了一种基于配电网差异化网格的储能配置方法及系统。通过利用机器学习算法进行配电网差异化网格划分,依据划分好的网格配电网获取基于网格电损耗参数的储能风险成本与电网需求构建储能配置方法获取模型,基于储能配置方法获取模型获取配电网实时储能配置方法。本发明针对配电网利用机器学习算法进行差异化网格划分,从而基于配电网划分进行储能配置方法的智能化获取,采用多重机器学习方法,对配电网网格划分处理并对储能配置相关参数进行分析,降低配电网人工划分的消耗,在配电网网格划分更为精确适用储能配置应用场景,提高配电网储能配置方法的实时性,降低配电网储能损耗,在降低人工误差的基础上,提高储能配置的高效性和实时性。
技术关键词
储能配置方法
网格
Fisher准则
配电网储能
分类器模型
参数
划分方法
神经网络模型
配置系统
机器学习算法
物理
模块
损耗
风险
工业用电量
居民用电量
电力需求量
机器学习方法
偏差
系统为您推荐了相关专利信息
流量预测方法
动态邻接矩阵
航迹数据
状态空间模型
航空
SLAM方法
传感器
变电站场景
SLAM地图
像素
电力系统巡检
加密传输方法
点云
设施
数据分类模型
自动生成方法
三维模型
语义分割模型
点云
网格模型