一种基于深度学习技术的电网负荷预测方法及装置

    公开(公告)号:CN116896077A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202311029567.7

    申请日:2023-08-14

    IPC分类号: H02J3/00 G06Q50/06 G06N3/08

    摘要: 本申请涉及一种基于深度学习技术的电网负荷预测方法及装置,涉及电网监测技术领域,该方法包括以下步骤:根据历史时间点的负荷预测数据对应的预测合格率,获得负荷预测合格率曲线图;基于所述负荷预测合格率曲线图,根据深度学习模型,获得目标时间点的预测合格率估计值;基于目标时间点的所述预测合格率估计值,对目标时间点的负荷预测数据进行修正,获得负荷修正预测数据。本申请以深度学习技术为基础,对电网负荷预测情况进行合理修正,以提高负荷预测准确率,降低人工预测与上报工作量,电网工作效率。

    一种提升电网调控潜力的空调调频分散控制方法及设备

    公开(公告)号:CN117811015A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311672180.3

    申请日:2023-12-05

    IPC分类号: H02J3/24 H02J3/38 H02J3/14

    摘要: 本发明提出了一种提升电网调控潜力的空调调频分散控制方法及设备,该方法包括构建空调负荷等效模型,并基于下垂控制策略建立空调频率响应动作机制;基于环境温度信息设置空调频率响应区间,并制定空调响应优先级排列方案;提出基于响应优先级的空调触发频率自主决策方法;设计空调负荷本地控制机制。该方法能够充分挖掘电网资源调控潜力,通过优化设置频率响应区间避免了空调过调或者欠调,从而获得较好的调频效果,也避免了超调量过高给电网带来新的冲击;同时,定义保持时间并进行优先级排序从而实现了空调负荷相对有序控制,在为电网赢得更长调频时间的同时不至于损害空调的使用寿命。此外,该方法不依赖通信设施,成本低,易于实现,可靠性高。