一种基于IPSO-LSTM的充电场站能量管理策略制造技术

本发明专利技术提出一种基于IPSO‑LSTM的充电场站能量管理策略，包括：步骤1：获取光伏发电功率历史数据、充电站充电负载历史功率数据和历史环境数据；步骤2：构建基于贝叶斯优化的LSTM能量流预测模型，并进行模型训练；步骤3：获取光伏发电功率预测数据和充电站充电负载功率预测数据；步骤4：构建光储充一体站能量模型，获取筛选后的光伏发电功率预测数据和充电站充电负载功率预测数据；步骤5：基于改进的粒子群算法获取最优充电站能量管理策略。本发明专利技术应用基于Bayes优化的LSTM模型对充电站的光伏出力大小及充电负荷需求进行预测，以充电站运营经济效益最大化为优化目标，提出改进的PSO算法，对充电站内能量协调策略进行优化，实现协调互补。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于ipso-lstm的充电场站能量管理策略，属于智能算法。

技术介绍

1、随着电动汽车渗透率的不断增加，相应的基础充电设施也得到逐步完善，大规模电动汽车充电行为的无序性会对电网和电动汽车充电站造成巨大影响。电动汽车无序充电行为带来的影响包括以下几个方面：首先电动汽车充电负荷的急剧增大，而用户的充电行为具有不确定性，在极端情况下会出现“峰上加峰”的问题，极大加剧了电网的负荷峰谷差；其次，为了满足用户的充电需求，配电网不得不相应地扩大容量，这将增大设施建设的额外成本和空闲资源浪费；此外，电动汽车的无序充电还将会影响充电站的建设配置和运营定价。因此实现电动汽车充电需求的精准预测和调制是降低电动汽车入网影响、保证电网稳定运行的重要基础。

2、电动汽车的普及在带来挑战的同时，也提供了发展的机遇。为了降低大规模电动汽车并网引起的负荷剧变，可以通过配备储能系统辅助电网满足电动汽车充电需求，同时储能系统还能够存储可再生能源发电出力，降低新能源发电的不确定性带来的影响。

3、现有技术存在的问题：电动汽车充电需求受到用户充电行为直接本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于IPSO-LSTM的充电场站能量管理策略，其特征在于，所述一种基于IPSO-LSTM的充电场站能量管理策略的步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于IPSO-LSTM的充电场站能量管理策略，其特征在于，步骤1中历史环境数据包括：光照强度和气温，光伏发电功率历史数据、充电站充电负载历史功率数据分为训练数据集和验证数据集。

3.根据权利要求1所述的基于改进PSO与改良LSTM组合算法的面向充电站能量管理策略，其特征在于，步骤2中LSTM神经网络包括遗忘门、输入门和输出门；

4.根据权利要求1所述的一种基于IPSO-LSTM的充电场站能量管理...

【技术特征摘要】

1.一种基于ipso-lstm的充电场站能量管理策略，其特征在于，所述一种基于ipso-lstm的充电场站能量管理策略的步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ipso-lstm的充电场站能量管理策略，其特征在于，步骤1中历史环境数据包括：光照强度和气温，光伏发电功率历史数据、充电站充电负载历史功率数据分为训练数据集和验证数据集。

3.根据权利要求1所述的基于改进pso与改良lstm组合算法的面向充电站能量管理策略，其特征在于，步骤2中lstm神经网络包括遗忘门、输入门和输出门；

4.根据权利要求1所述的一种基于ipso-lstm的充电场站能量管理策略，其特征在于，步骤2中贝叶斯优化的lstm神经网络模型和对基于贝叶斯优化的lstm能量流预测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄国柱，郑文斌，刘钦河，陈峻洋，
申请(专利权)人：深圳市灰山石能源管理有限公司，
类型：发明
国别省市：