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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明涉及综合能源供电系统优化调度领域，尤其涉及一种基于风光荷两级预测的综合能源供电系统优化调度方法，包括以下步骤：S1，根据前一日的风力出力预测区间和用电负荷预测区间获取当日电网和氢储能系统可调度容量配置；根据超短期预测模型获取当日任意时刻风光出力精确值P*wl和用电负荷精确值P*load；S2，将S1获得的结果进行结合，进行综合能源系统供电模式的切换。本发明考虑风电和光伏发电过程的随机性和不确定性，实现对风光出力与用电负荷的精准预测，便于提前安排电网调度计划、配置燃料电池与电解水制氢功率，降低了供电系统随机调度的风险值和成本，实现对综合能源供电系统的优化调度。

主权项：1.一种基于风光荷两级预测的综合能源供电系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据前一日的风力出力预测区间和用电负荷预测区间获取当日电网配置和氢储能系统可调度容量；根据超短期预测模型获取当日任意时刻风光出力精确值和用电负荷精确值；其中，所述前一日的风力出力预测区间和用电负荷预测区间均通过粒子群算法与极限学习机建立的区间预测模型获得；所述前一日的风力出力预测区间和用电负荷预测区间的获取步骤为：首先利用极限学习机建立区间预测模型，随后对区间预测模型进行训练，随后利用粒子群算法对区间预测模型进行迭代寻优，最后将前一日的风光出力数据和用电负荷数据带入寻优后的区间预测模型，获得前一日的风力出力预测区间和用电负荷预测区间，其中风光出力预测区间记为，Pwl_min为最小风光出力预测值，Pwl_max为最大风光出力预测值，用电负荷预测区间记为，Pload_min为最小用电负荷预测值，Pload_max为最大用电负荷预测值；所述当日的电网配置包括电网调度计划、燃料电池配置和电解水制氢功率；S2，将当日的电网配置和氢储能系统可调度容量与间隔预设时间内的风光出力精确值和用电负荷精确值结合，进行综合能源系统供电模式的切换，所述综合能源系统供电模式包括风光自发自用模式、风光余电制氢模式、风光氢-离网模式和风光氢-并网模式；所述综合能源系统供电模式的切换规则如下：当时，综合能源系统进入风光自发自用模式；当，综合能源系统进入风光余电制氢模式；当，综合能源系统进入风光氢-离网模式；当，综合能源系统进入风光氢-并网模式；所述电网配置的规则如下： 其中，氢储能系统的输入功率即电解水制氢功率PH2；氢储能系统输出功率即燃料电池放电功率为Pbattery，燃料池放电功率上限为Pbattery_max；电网输出功率为Pgrid。

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百度查询： 西安交通大学 基于风光荷两级预测的综合能源供电系统优化调度方法