[发明专利]一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统有效
| 申请号： | 201910370922.4 | 申请日： | 2019-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN110061524B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈新和;裴玮;邓卫;刘昊;赵健;孙芊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电工研究所;国网河南省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38;H02J3/48;H02J3/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统，包括：以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若精度不满足要求则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型。本发明实现了对虚拟电厂有功调度等值模型的建立，为虚拟电厂参与电网有功调度奠定了基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 分布式 电源 虚拟 电厂 有功 调度 等值 聚合 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；(2)生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；(3)采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；(4)对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若虚拟电厂有功调度等值模型精度不满足要求，则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足指定精度要求的虚拟电厂有功调度等值模型，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行。
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