基于深度学习的电力供需双侧协同优化的研究与应用

摘要：

在光伏发电等可再生能源发电下,供需平衡能力问题应该在未来的电力系统中进行评估和解决.改进现有的平衡措施和新技术,如电力供需双侧协同和储能将解决这个问题.在这种情况下,远程电力系统供需分析应具有评估平衡对策的能力.基于负荷持续时间曲线的供需分析,与时间序列分析相比该方法具有一定的局限性.但有一个很大的优点是在维护各种电气设备时可以进行供需评估.采用机器学习和深度学习的模型,为预测消费者需求和分布式可再生能源提供了新的解决方案.提出的动力系统供需分析模型ESPRIT为电力供需双侧平衡提供了新的解决方案.

关键词：机器学习、深度学习、电力供需、协同优化、微电网

所属期刊栏目：21

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国网安徽省电力公司科技项目SGAHJY00GHJS2100081

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：136-143