基于TCN-BiLSTM的短期楼宇空调负荷预测方法

    公开(公告)号:CN116993014A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310966483.X

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本发明提供一种基于TCN‑BiLSTM的短期楼宇空调负荷预测方法,通过按楼层采集预测日前s‑1日楼宇内空调各机组负荷数据P、s日室内与室外的温湿度数据;构成楼宇温湿度负荷数据集,按设定比例进行随机抽样,分成训练集和测试集;构建TCN‑BiLSTM神经网络模型,得到基于TCN‑BiLSTM的短期楼宇空调机组负荷预测模型;进行验证,并评估预测精度;将待预测地区前s‑1日空调各机组负荷数据、温湿度数据与当日温湿度数据输入基于TCN‑BiLSTM的短期楼宇空调机组负荷预测模型,得到各机组负荷数据的预测结果;本发明能够有效提取负荷特征与时间特征,能够提高楼宇空调负荷短期预测的准确性,能够提高负荷预测精度与精细化程度。

    一种面向新能源发电集群的调相机优化选址方法

    公开(公告)号:CN116526500A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310389778.5

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种面向新能源发电集群的调相机优化选址方法,包括:将电力系统从新能源多馈入的角度出发,根据优化粒子群算法进行视在功率和电压修正,建立含调相机的新能源发电集群系统改进动态模型;根据含调相机的新能源发电集群系统改进动态模型,确定基于新能源无功出力、无功损耗补偿装置、异位阻抗角差异以及初始相位角的新能源集群改进短路比iSCR;以最大化提升改进短路比iSCR为目标,通过模拟退火的改进天牛须算法建立调相机落点配置的聚合模型,得到调相机最优落点配置。该调相机优化选址方法可实现大规模新能源发电集群馈入后最大化提升电网强度和稳定裕度的目的。

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