【摘 要】
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针对增量配电网调度策略弱、效益低的问题,提出了一种高分辨率滚动周期调度策略和一种基于深度学习的长短周期比较多步电价预测模型.以某地区2012~2015年市场电价数据及各项供需输送关系数据为基础,结合滚动周期调度策略和空洞卷积神经网络建立增量配电网储能系统调度模型,对储能系统调度过程中电价走势及未来数据进行预测.结果表明,相比于目前常用的研究方法,所提出模型在经济效益上提高了9.1%,并具有更优秀的鲁棒性和效率.
【机 构】
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东北大学软件学院,国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,国网辽宁省电力有限公司财务资产部,国网辽宁招标有限公司财务资产部
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-112),中央高校基本科研业务专项资金项目(N2017001),国家电网科技项目(SGLNJY00ZLJS2000091).
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针对增量配电网调度策略弱、效益低的问题,提出了一种高分辨率滚动周期调度策略和一种基于深度学习的长短周期比较多步电价预测模型.以某地区2012~2015年市场电价数据及各项供需输送关系数据为基础,结合滚动周期调度策略和空洞卷积神经网络建立增量配电网储能系统调度模型,对储能系统调度过程中电价走势及未来数据进行预测.结果表明,相比于目前常用的研究方法,所提出模型在经济效益上提高了9.1%,并具有更优秀的鲁棒性和效率.
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