市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置

    公开(公告)号:CN114444915B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202210068009.0

    申请日:2022-01-20

    摘要: 本申请公开了一种市场环境下的电力系统新能源消纳成本计算方法及装置,其中,方法包括:利用预设的随机机组组合模型获取电力系统的第一全年市场出清结果和运行成本;利用预设的第一确定性机组组合模型获取电力系统的第二全年市场出清结果和运行成本;将电力系统中的新能源机组转换为目标可控机组,并利用预设的第二确定性机组组合模型获取目标可控机组的第三全年市场出清结果和运行成本;根据上述全年市场出清结果和运行成本进行对比,并基于对比结果计算电力系统的新能源消纳成本。由此,解决了相关技术侧重于计算电力系统新能源装机增加后总体运行成本的变化,导致电力系统难以直接量化新能源出力不确定性和不可控性引起的消纳成本的技术问题。

    一种配电网负荷长短期记忆神经网络预测方法

    公开(公告)号:CN109948845A

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201910197906.X

    申请日:2019-03-15

    摘要: 本发明公开了一种配电网负荷长短期记忆神经网络预测方法,要解决的是现有配电网负荷预测与光伏出力预测的分析过程复杂,且容易受相关性与冗余性影响的问题。本发明的具体步骤如下:步骤一,采用LSTM分别构建配电网负荷与光伏出力预测模型;步骤二,采用LSTM自动提取历史关联性数据,得到配电网负荷的预测值和光伏出力的预测值;步骤三,将配电网负荷的预测值减去光伏出力的预测值,得到配电网净负荷的预测值。本发明的方法在无需开展特征工程前提下,在不同季节、气象条件下,预测效果普遍优于基于SVR的净负荷预测方法,具有良好的预测精度;本发明的方法可有效满足配电网调度需要,具有良好的实用价值。