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公开(公告)号:CN118674120A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410853152.X
申请日:2024-06-28
申请人: 天津大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于特征提取与深度学习的综合能源系统冷热电负荷协同预测方法,包括输入待预测综合能源系统的冷、热、电负荷历史数据、气象因素历史数据和社会因素历史数据;对步骤S1获取的冷、热、电负荷历史数据和气象因素历史数据进行数据预处理;基于步骤S2数据预处理后的冷、热、电负荷历史数据,进行负荷数据特征提取,获得多元负荷重构子序列;确定预测模型输入;负荷预测;输出待预测日负荷曲线等步骤。本发明实现了对负荷数据潜在规律的提取,减少负荷预测的运算量,提升负荷曲线的预测精度,能够为综合能源系统规划运行提供一定支撑。
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公开(公告)号:CN118572783A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202411060943.3
申请日:2024-08-05
申请人: 天津大学
摘要: 本发明公开了一种城市雪花配电网日前日内两阶段优化运行方法,首先在日前阶段以系统运行成本和负载均衡分布最优为目标函数,构建日前优化调度模型,进行二阶锥转化后调用CPLEX求解器求解得到日前的网络重构方案和经济运行调度计划;然后基于日前优化调度结果,以运行成本和功率调整惩罚成本最小为优化目标构建滚动优化模型,进行二阶锥转化后求解从而精细化储能和柔性负荷的出力,对日前优化调度计划进行校正,提高运行调度的准确性。本发明基于雪花配电网灵活可控环网状结构,通过日前日内两阶段优化调度有效缓解雪花配电网馈线集群内负载的不平衡状况,同时及时校正预测误差产生的调度结果偏差,提高系统优化调度精度。
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