[发明专利]新能源不确定性下基于机器学习的合约电量优化分解方法在审
| 申请号： | 202011293483.0 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112380772A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 李平;王蓓蓓;杨朋朋 | 申请（专利权）人： | 江苏方天电力技术有限公司;东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06Q50/06;G06F111/04 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 张明利 |
| 地址： | 211102 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开新能源不确定性下基于机器学习的合约电量优化分解方法，所述方法包括如下步骤：首先考虑新能源下不确定性因素，完成不确定性要素提取；考虑新能源下不确定性要素约束，建立不确定性合约电量优化分解模型；提出基于机器学习算法迭代求解优化模型，得到滚动修正的合约电量分解计划；最后，根据得到的结果进行分析比较。本发明能够考虑到不确定性因素的影响，是的电量分解结果更具有说服力，用Q学习方法求解可以让结果更合理上，考虑新能源不确定性因素、电价和电量波动影响，使得电量分解结果更适用于实际，机器学习算法在针对不确定性问题时，在保证经济性和适应性方面都更加有优势。 | ||
| 搜索关键词： | 新能源 不确定性 基于 机器 学习 合约 电量 优化 分解 方法 | ||
【主权项】：
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