摘要
本发明特别涉及一种智能动态电力优化调控方法及系统。该智能动态电力优化调控方法,数据采集与处理后,对电力系统中的各种元件建立数学模型,以描述其电气特性和运行行为;采用时间序列分析与机器学习算法,对电力负荷和可再生能源出力进行预测;自定义确定优化调控的目标,考虑电力系统的各种约束条件,求解最优的调控策略,实现对电力系统的实时调控,并根据实时反馈对模型参数进行调整。该智能动态电力优化调控方法,实现了高精度负荷预测,能够动态稳定控制新能源并网;同时将全链路延迟精准补偿至正负5毫秒,能够智能调控适应系统变化,提升了多主体协同效率,而且抗延迟鲁棒性强,能够支撑源网荷储协同优化运行。
技术关键词
动态电力优化
调控策略
调控方法
设备运行状态信息
模型预测控制方法
自动化控制设备
电力系统建模
监测电力系统
机器学习算法
光伏发电功率预测模型
闭环反馈控制
可再生能源出力预测
历史负荷数据
智能优化算法
功率传感器
智能传感器
数据采集系统
发电机转动惯量
系统为您推荐了相关专利信息
综合能源系统
实时数据
BP神经网络
负荷
调控方法
分布式资源
调控方法
多智能体强化学习
资源调度效率
在线学习机制
偏航机构
风力发电系统
气动执行器
配重模块
平衡叶片
精准注射系统
智能调控方法
智能监测模块
压力反馈单元
微型驱动电机
鲁棒模型预测控制方法
离散状态空间
永磁
共模电压控制
中性点