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摘要：本申请涉及电力数据优化处理技术领域，具体涉及新能源并网场景下的电力优化调度方法、装置及设备，该方法包括：根据各风电机组的电功率向量在频域中所有频率与其对应的能量幅值的数值分布和同步变化情况，得到各风电机组的功率影响强度；根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量组合前后的功率影响强度对比情况，得到各风电机组的波动显著权重；根据所有风电机组的波动显著权重和功率影响强度，得到阵列电能波动度；根据当前时刻的阵列电能波动度和输出功率对当前时刻预设时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值；根据输出功率预测值调度电力设备。本申请可提高电力设备的调度精度。

主权项：1.新能源并网场景下的电力优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，采集风电阵列中各风电机组的电功率向量；S2，根据各风电机组的电功率向量在频域中所有频率与其对应的能量幅值的数值分布和同步变化情况，得到各风电机组的功率影响强度；S3，根据各风电机组与其他各风电机组的电功率向量组合前后的功率影响强度对比情况，得到各风电机组相对于其他各风电机组的波动显著程度；根据各风电机组与其他所有风电机组的波动显著程度，得到各风电机组的波动显著权重；根据所有风电机组的波动显著权重和功率影响强度，得到阵列电能波动度；S4，获取各时刻下风电阵列的输出功率；根据各时刻及其一段时间之前的时刻的风电阵列的输出功率和阵列电能波动度训练神经网络，得到神经预测模型，使用神经预测模型对当前时刻一段时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值；根据输出功率预测值与预设标定功率的对比结果调度电力设备；所述根据各时刻及其一段时间之前的时刻的风电阵列的输出功率和阵列电能波动度训练神经网络，得到神经预测模型，使用神经预测模型对当前时刻一段时间段之后的时刻的输出功率进行预测，得到输出功率预测值，包括：将当前时刻之前预设数量个时刻记为训练时刻，将所有训练时刻的风电阵列的输出功率按照时间顺序排列，得到功率标签向量；使用所有训练时刻预设时间段之前的时刻的风电阵列的输出功率、阵列电能波动度和功率标签向量训练神经网络，得到训练完成的神经预测模型；对当前时刻下风电阵列的输出功率、阵列电能波动度采用神经预测模型进行预测，得到预设时间段之后的时刻的输出功率预测值；所述根据输出功率预测值与预设标定功率的对比结果调度电力设备，包括：当输出功率预测值低于预设标定功率时，启动火力发电机组。

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