计及光伏出力的需求响应能力的预测方法和装置制造方法及图纸

技术编号:40465907 阅读:23 留言:0更新日期:2024-02-22 23:19
一种计及光伏出力的需求响应能力预测方法和装置,该方法包括如下步骤:步骤1,获取光伏用户的历史光伏出力数据与对应时刻的气象数据和光伏板安装数据,建立光伏用户的出力预测模型;步骤2,获取光伏用户的历史用电负荷数据与对应时刻的气象数据和节假日数据,建立光伏用户的用电负荷预测模型;步骤3,根据出力预测模型和用电负荷预测模型,对用户响应日的净负荷进行预测,得到响应日的净负荷预测值;步骤4,根据响应日的净负荷预测值,分别预测早、中、晚时段用户的需求响应能力。本发明专利技术将光伏用户的出力及用电负荷进行解耦预测,考虑了响应日的天气、时间等各类影响因素,能够实现光伏用户各个时段需求响应能力的精确和快速预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能电网领域,具体涉及一种计及光伏出力的需求响应能力预测方法和装置。


技术介绍

1、需求响应作为需求侧管理的解决方案之一,在智能电网中发挥积极作用。随着分布式光伏系统的普及,用户不稳定的实际负荷与间歇性光伏出力相互耦合,使用户的负荷模式更加复杂,也给光伏用户需求响应能力预测带来困难。如何充分考虑温度、湿度、云团、光伏板寿命等对光伏出力的影响,以及节假日、工作日、气温、用户生产生活习惯对用户用电负荷的影响,对光伏用户需求响应能力进行精确快速的预测,从而制定科学高效可行的需求响应方案成为待解决的课题。

2、现有技术1(cn114970362a)公开了一种多能源结构下的电网负荷调度预测方法及系统,包括以下步骤:步骤s1、根据微电网结构确定能源组成获取数据;步骤s2、对获取到的地区数据进行预处理,使用随机森林算法得到影响锋利发电、太阳能发电的高关联度输入变量,对输入变量进行预处理,获取特征输入向量;步骤s3、根据所述特征输入向量的时序数据,采用长短时神经网络lstm优化所述特征输入向量,建立深度学习模型;步骤s4、判断当前风力发电量和太阳本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种计及光伏出力的需求响应能力预测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤11包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤12包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤13包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2包括如下步骤:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤21包括:

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤22包括:</p>

9.根据...

【技术特征摘要】

1.一种计及光伏出力的需求响应能力预测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤11包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤12包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤13包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2包括如下步骤:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤21包括:

8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,步骤22包括:

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【专利技术属性】
技术研发人员:郭兴媛武光华李宏胜李洪宇汪洋郭世萍马文建李宏博
申请(专利权)人:国网河北省电力有限公司营销服务中心
类型:发明
国别省市:

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