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公开(公告)号:CN111950793B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202010824705.0
申请日:2020-08-17
申请人: 浙江工业大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/214 , H02J3/00
摘要: 本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的综合能源系统负荷预测方法,具体包括以下步骤:1)综合能源系统历史数据预处理;2)多元负荷模态分解;3)建立多元负荷多任务学习预测模型;4)多元负荷预测误差补偿;本发明采用自适应局部迭代滤波分解方法对历史冷、热、电负荷时间序列进行分解,在此基础进行重构得到各个负荷的周期序列、波动序列与趋势序列,可以降低多元负荷时间序列的复杂度与非平稳性,在数据层面实现模型预测精度的提升。
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公开(公告)号:CN113887858A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202110922657.3
申请日:2021-08-11
申请人: 浙江工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM负荷预测的充电站微电网系统优化调度方法,构建电动汽车充电站微电网系统架构,建立电动汽车充电站微电网系统调度的数学模型,将系统运行成本最低和电网交互峰值功率最小作为目标,通过合理规划储能单元充放电功率和时机以及向电网售购电功率和时机进行充电站微电网系统优化调度,实现电网稳定性和系统经济性需求。
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公开(公告)号:CN113554211A
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202110586167.0
申请日:2021-05-27
申请人: 浙江工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于ALIF‑GRU‑MTL源‑荷联合预测的综合能源系统优化调度方法,为了解决现有的综合能源系统优化调度方法与系统源‑荷预测过程联系不紧密的问题,包括以下步骤:S1:确立综合能源系统的基本结构,根据设备类型建立数学模型;S2:进行综合能源系统源‑荷数据预处理,利用原始特征构造衍生特征完成特征工程;S3:基于ALIF‑GRU‑MTL得到不同源‑荷分量序列的预测模型,将得到的源‑荷分量序列模型的预测结果求和重构并反归一化,得到最终的源‑荷预测结果;S4:建立综合能源系统优化调度模型,求解优化调度模型。本发明的有益效果是:使用多任务学习的方式可以更好的实现源‑荷预测任务之间的参数共享,提升综合能源系统源‑荷预测的准确性。
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公开(公告)号:CN111950913A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010824284.1
申请日:2020-08-17
申请人: 浙江工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于节点电压灵敏度的微电网电能质量综合评价方法,具体包括以下步骤:1)构建基于微电网实时运行信息的电能质量评价体系;2)微电网单节点电能质量实时评分;3)基于节点电压灵敏度系数的节点评分熵权分配;4)微电网电能质量综合评价;本发明的方法充分考虑了实时评价过程中各电能质量指标重要性动态变化对单节点电能质量评价权重的影响,以及微电网内各电气节点间的相互关联对电能质量综合评价的影响,不仅可以有效评价微电网系统单个节点的电能质量,还可以对微电网系统整体的电能质量进行有效评价;能够判断各个节点在微电网系统内的重要程度,为抗扰动能力差的节点进行电能质量治理提供理论依据。
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公开(公告)号:CN111950793A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010824705.0
申请日:2020-08-17
申请人: 浙江工业大学
摘要: 本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的综合能源系统负荷预测方法,具体包括以下步骤:1)综合能源系统历史数据预处理;2)多元负荷模态分解;3)建立多元负荷多任务学习预测模型;4)多元负荷预测误差补偿;本发明采用自适应局部迭代滤波分解方法对历史冷、热、电负荷时间序列进行分解,在此基础进行重构得到各个负荷的周期序列、波动序列与趋势序列,可以降低多元负荷时间序列的复杂度与非平稳性,在数据层面实现模型预测精度的提升。
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