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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明提供一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，包括：构建包含可再生能源的海岛微电网模型；将机会约束规划运用于海岛微电网模型的约束条件的构建，约束条件包括运行成本最小化约束、线路功率平衡约束、储能电站运行约束和燃气轮机组的运行约束；基于高斯混合模型进行海岛微电网运行子场景的划分，得到子场景运行数据；基于子场景运行数据和构建的约束条件，使用集成深度学习算法对海岛微电网的能量调度进行控制。本发明能够在提高可再生能源出力预测精度的同时，降低海岛微电网的运行不确定性，进而降低海岛微电网的调度成本。
主权项：1.一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建包含可再生能源的海岛微电网模型；步骤S2，将机会约束规划运用于海岛微电网模型的约束条件的构建，约束条件包括运行成本最小化约束、线路功率平衡约束、储能电站运行约束和燃气轮机组的运行约束；步骤S3，基于高斯混合模型进行海岛微电网运行子场景的划分，得到子场景运行数据；步骤S4，基于子场景运行数据和构建的约束条件，使用集成深度学习算法对海岛微电网的能量调度进行控制；步骤S4具体包括：设计集成深度学习算法，所述集成深度学习算法包含两个阶段，其中第一阶段的基础模型使用门控循环单元神经网络模型，第二阶段的集成模型使用含两层隐藏层的深度神经网络模型；依据所述子场景运行数据对所述门控循环单元神经网络模型进行训练；将海岛微电网的实时运行数据传入训练好的门控循环单元神经网络模型中进行预测，并将预测结果传入所述深度神经网络模型中，从而对所述深度神经网络模型进行训练，在线更新所述深度神经网络模型的参数，实现集成深度学习算法的训练；根据训练好的集成深度学习算法得到海岛微电网运行状况的实时预测结果，并根据构建的约束条件对海岛微电网进行在线优化调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法
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