一种基于机器学习的源网荷储一体化优化分析方法及系统

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一种基于机器学习的源网荷储一体化优化分析方法及系统
申请号:CN202510465987
申请日期:2025-04-15
公开号:CN120449385A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及配电网源网荷储优化技术领域,具体涉及一种基于机器学习的源网荷储一体化优化分析方法及系统,包括以下步骤:收集配电网的多个运行场景,以及配电网源网荷储一体化调度的多个优化目标;依次在各个运行场景下以各个优化目标进行优化效果测算,得到各个运行场景下各个优化目标下取得的效果指标;基于所述效果指标,确定各个运行场景下的用于配电网源网荷储一体化调度的最优优化目标;利用卷积神经网络对运行场景和最优优化目标进行映射训练,得到根据运行场景确定出最优优化目标的优化目标筛选模型。本发明根据运行场景确定出最优优化目标的优化目标筛选模型,利用模型客观化筛选优化目标,提高配电网源网荷储一体化最优化调度效率。
技术关键词
优化分析方法 风力系统 光伏系统 场景 储能系统 训练卷积神经网络 BP神经网络 风光 功率 优化分析系统 样本 电能 电压 指标 数据采集单元 数据处理单元 节点 损耗