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公开(公告)号:CN118396155A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410402895.5
申请日:2024-04-03
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N20/10 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种短期风速预测方法、系统及电子设备,涉及风力发电技术领域。本发明包括对数据集进行预处理及划分,利用训练集对搭建的SMA‑LSSVM模型进行训练,保留最优模型,并采用保留最优模型进行预测验证,最终将待测数据进行数据预处理后,输入验证后的最优模型,获取风速预测结果。本发明采用组合分解、优化与预测算法,实现了对算法的有机统一,对风速能够进行较为彻底的分解;SMA‑LSSVM模型能够更好的拟合真实数据,具有较好的拓展能力,对于不同的使用场景与情况可以进行更换相关算法,本发明具有较高的预测精度和适用范围,提高了风速预测的精度和稳定性。
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公开(公告)号:CN117559491A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311288917.1
申请日:2023-09-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于日前调度的多社区用户共享储能优化配置方法,包括:Step1、建立共享储能运行模型结构;共享储能运行模型包含多个社区用户、共享储能运营商以及配电网;Step2、建立共享储能优化调度模型;选择以日为周期计算用户参与储能费用,根据历史用电数据,制定用户参与共享储能电站的充放电计划。通过在多个社区之间建立共享储能电站,可实现社区间功率交互,减少配电网购电成本;兼顾了储能运营商和各社区充放电决策,储能运营商通过对充放电策略和充放电电价的调整提高了各个社区中新能源的消纳,减少了各个社区的用电成本;基于日前调度的多社区用户配置共享储能结果更加符合实际情况,为社区管理者和储能运营商决策分析提供了参考。
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