基于信号分解和深度学习的预测微电网不确定性的方法

    公开(公告)号:CN117808148A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311811121.X

    申请日:2023-12-26

    摘要: 本申请公开了基于信号分解和深度学习的预测微电网不确定性的方法,包括:获取微电网中各影响因素对应的时间序列数据,影响因素与微电网的多个不确定性变量相关,不确定性变量包括:风力发电功率、光伏发电功率和微电网负荷;对时间序列数据分别进行分解,得到多个特征分量;将多个特征分量输入不确定性预测模型进行处理,以输出各不确定性变量对应的预测值;对各不确定性变量对应的预测值进行回归,以得到各不确定性变量对应的分布情况,作为对应不确定性变量的预测结果。本申请一并公开了相应的计算设备。

    一种乡村光伏与氢储能系统的分散协同调度方法

    公开(公告)号:CN117728459A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311684566.6

    申请日:2023-12-08

    摘要: 本发明涉及电力系统领域,具体公开了一种乡村光伏与氢储能系统的分散协同调度方法,包括:构建乡村光伏与氢储能合作运行的联合系统;基于非对称纳什讨价还价理论,建立所构建的联合系统的协同调度模型;将所建立的协同调度模型转换为电能交易量确定子模型和电能交易成本确定子模型;利用改进的交替方向乘子法,分别对电能交易量子确定模型和电能交易成本确定子模型进行求解,得到联合系统的调度方案。本发明可有效提升乡村光伏的就地利用水平,缓解电网消纳压力。并且,本发明不仅可以保障RPV‑HES联合系统高效稳定运行,还可以保护各主体的隐私。