发明公开
- 专利标题: 一种基于深度学习的车网调度管理优化方法
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申请号: CN202311131125.3申请日: 2023-09-04
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公开(公告)号: CN117332942A公开(公告)日: 2024-01-02
- 发明人: 汪司珂 , 余炼崧 , 石洪 , 庞博 , 郑欣 , 马奔 , 葛晓虎 , 王信 , 郭雨 , 李志浩 , 曹棚 , 雷鸣 , 丁黎 , 刘晓波 , 王庆 , 朱小虎 , 南海舸
- 申请人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
- 申请人地址: 湖北省武汉市东湖生态旅游风景区青王路488号
- 专利权人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心),国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
- 当前专利权人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心),国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
- 当前专利权人地址: 湖北省武汉市东湖生态旅游风景区青王路488号
- 代理机构: 武汉市首臻知识产权代理有限公司
- 代理商 陈拿云
- 主分类号: G06Q10/0631
- IPC分类号: G06Q10/0631 ; G06Q10/10 ; G06Q50/06 ; G06N20/00
摘要:
一种基于深度学习的车网调度管理优化方法,包括:根据车辆的类型将参与调度的电动汽车划分为N个集群;建立综合能源系统两层调度模型,综合能源系统两层调度模型包括电动汽车调度层和微网调度方案层;微网调度方案层以微网系统运行成本最小化为优化目标,制定日前调度方案;电动汽车调度层以微网系统的负荷平方差最小化为优化目标对日前调度方案进行优化并根据优化后的日前调度方案制定各集群中电动汽车的充放电策略。本设计对电动汽车进行分集群调度,有序管理电动汽车的充电功率,达到减小负荷峰谷差以及配电网运行经济性的目的。
公开/授权文献
- CN117332942B 一种基于深度学习的车网调度管理优化方法 公开/授权日:2024-06-28