摘要
本申请公开了一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统,包括:采集可再生能源发电的历史发电数据和实时气象数据,对所述历史发电数据和实时气象数据进行线性插值填补缺失值和箱线图异常检测,得到归一化的训练数据集;利用所述归一化的训练数据集,采用具有时间逻辑约束的神经符号加速技术构建混合预测模型,提取中长期空间时间特征,生成可再生能源发电功率预测结果;根据所述可再生能源发电功率预测结果和系统约束条件,采用线性一维投影约束的分布鲁棒控制方法制定调度策略,并利用所述调度策略通过混合整数线性规划求解最优调度方案。本发明显著提高了可再生能源发电功率预测精度和电力调度的鲁棒性。
技术关键词
可再生能源
混合预测模型
Wasserstein距离度量
系统运行状态
混合整数线性规划
鲁棒控制方法
强化学习算法
电力调度方法
闭环控制系统
功率
共识算法
线性插值法
气象
SCADA系统
策略
符号
网络
异常数据点
预测误差
系统为您推荐了相关专利信息
漏洞分析方法
节点
图谱
神经网络模型
无监督聚类
一体化运行系统
面向轨道交通
数据
动态规划算法
角色访问控制机制
分布式发电
混合整数线性规划模型
承载力评估方法
配电系统
支路
智能配电网
可再生能源
天气
故障场景
计算机可执行指令
智能微电网
调控方法
柴油发电设备
调控策略
相位控制模型