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公开(公告)号:CN114707739B
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202210391621.1
申请日:2022-04-14
申请人: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网四川省电力公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F18/2431 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , H02J3/38 , H02J3/46
摘要: 本发明涉及一种基于大数据的风光出力预测与市场风险管控方法和系统,属于风光控制技术领域。本发明提供的基于大数据的风光出力预测与市场风险管控方法,通过采用构建得到的训练特征集训练随机森林模型,以使风电光伏发电机组能够根据历史公开数据,在外部环境波动较大的场景下,实现电力预测的准确性、实时性和可靠性。并且,本发明基于训练好的随机森林模型输出的检测结果和风力历史出力值的高斯分布结果标准差进行比较,能够实现电力市场风险预警点的精确确定,以达到优化电力系统风险管控方案的目的,进而能够帮助电力系统调度部门机构进行风险监测,维护电力市场运行竞争有序、安全高效,保障电力系统安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN114707739A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210391621.1
申请日:2022-04-14
申请人: 华北电力大学 , 北京电力交易中心有限公司 , 国网四川省电力公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06K9/62 , H02J3/38 , H02J3/46
摘要: 本发明涉及一种基于大数据的风光出力预测与市场风险管控方法和系统,属于风光控制技术领域。本发明提供的基于大数据的风光出力预测与市场风险管控方法,通过采用构建得到的训练特征集训练随机森林模型,以使风电光伏发电机组能够根据历史公开数据,在外部环境波动较大的场景下,实现电力预测的准确性、实时性和可靠性。并且,本发明基于训练好的随机森林模型输出的检测结果和风力历史出力值的高斯分布结果标准差进行比较,能够实现电力市场风险预警点的精确确定,以达到优化电力系统风险管控方案的目的,进而能够帮助电力系统调度部门机构进行风险监测,维护电力市场运行竞争有序、安全高效,保障电力系统安全稳定运行。
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