一种基于数据驱动的电力系统闭环型预测-决策调度方法

    公开(公告)号:CN116050653A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310160847.5

    申请日:2023-02-23

    摘要: 本发明提供一种基于数据驱动的电力系统闭环型预测‑决策调度方法,包括如下步骤:在数据处理阶段,采用标准回归系数进行特征提取以确定最相关的特征类别,并基于Wasserstein距离为下一阶段选择训练样本;在训练阶段,基于确定的特征类别与训练样本构建以机组组合经济性为预测评价指标的ERM模型,并采用拉格朗日分解算法求解,得到以机组组合经济性为导向的可再生能源预测器;在预测‑决策阶段中,将可再生能源预测器嵌入至传统机组组合模型,得到可以同时进行可再生能源预测与机组组合决策的预测‑决策模型。本发明能够在预测阶段考虑预测值对机组组合经济性的影响,提供以机组组合经济性为导向预测值,进而提高机组组合的经济性。