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基于BP神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度方法,属于微电网调度领域。该方法包括:日前规划,上报联络线功率可调度容量阶段,以总运行成本为目标函数进行功率优化分配,并上报微电网可调容量范围;训练BP神经网络阶段模拟联络线功率、新能源发电、负荷波动与日前调度计划作为BP神经网络输入样本,求解微电网模拟调度计划,将可控单元数据作为BP神经网络的输出样本。通过前述样本得到基于BP神经网络的日内调度模型;通过上层电网确定联络线功率,通过超短期预测得到新能源、负荷这一调度时刻功率;将功率与日前调度计划一起输入日内调度模型,得到可控单元的日内调度功率。本发明解决了微电网参与上层电网实时优化调度、实现日内经济调度等问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111786422B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 太原理工大学;

    申请/专利号CN202010774477.0

  • 申请日2020-08-04

  • 分类号H02J3/46(20060101);

  • 代理机构14100 太原科卫专利事务所(普通合伙);

  • 代理人朱源

  • 地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号

  • 入库时间 2022-08-23 12:20:07

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