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申请/专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑Transformer的多场景实境试验平台储能容量优化配置方法及系统，涉及电力系统自动化技术领域，包括基于历史数据和K‑Medoids聚类的场景生成与削减技术得到典型日集合。基于LSTM‑Transformer的频率计算模块和潮流计算模块，考虑机组运行约束，并以储能配置经济性确定目标函数。基于鲸鱼优化算法生成多个种群，选取最优种群经循环迭代更新最优种群，当满足迭代停止条件时输出储能容量配置结果。本发明相较于传统潮流与调频模型，采用LSTM‑Transformer模型挖掘调峰与调频场景的数据特征从而更好地模拟刻画不同典型日下的多时间尺度运行情况，提升潮流计算精度和加快频率计算速度。另一方面，通过储能参与双重应用场景来挖掘储能潜力，提高储能规划的经济性。
主权项：1.一种基于LSTM-Transformer的多场景实境试验平台储能容量优化配置方法，其特征在于：包括，基于历史数据和K-Medoids聚类的场景生成与削减技术得到典型日集合；基于LSTM-Transformer的频率计算模块和潮流计算模块，考虑机组运行约束，并以储能配置经济性确定目标函数；基于鲸鱼优化算法生成多个种群，选取最优种群经循环迭代更新最优种群，当满足迭代停止条件时输出储能容量配置结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于LSTM-Transformer的多场景实境试验平台储能容量优化配置方法
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