【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化，特别涉及了一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法。
技术介绍
1、作为人类社会和社会高速发展的基础，能源备受人们的关注，能源利用问题也对科技进步、环境保护等方面产生了重大影响。“灵活开放，高效互动”是未来新型电力系统的突出特征，新能源作为新型电力系统的主体，也将对电力系统负荷侧调节能力提出更高要求。此外，电动汽车、智能园区等柔性负荷在电力系统中占比逐渐增加，“源-荷”双侧随机性进一步凸显，给电力系统安全稳定运行带来了新的挑战。
2、电气化水平的迅速提升，作为能源消费侧的园区对能源也有了更高的要求。但目前园区内用能负荷随时间呈现区域性不平衡性明显，使得用能集中在部分区域，而区域内能源供应互济性差，导致部分区域用能负荷上升、部分区域能源闲置。园区内如冷、热等各类负荷相互连接的能源利用率较低，使得在生产或研发上造成了能源消耗过大、电力系统压力增加等问题。
3、整体而言，智能园区用能效率逐渐受到重视，但目前对包含多种能源、多种储能形式的园区系统的运行方案还处于起步和探索阶段，如何根据用户用...
【技术保护点】
1.一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，建立基于LSTM算法的短期负荷预测模型包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述改进...
【技术特征摘要】
1.一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤s4进一步包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤s1进一步包括：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于电力负荷数据预测的园区用能优化方法，其特征在于，所述步骤s2中，建立基于lstm算法的短期负荷预测模型包括：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：周青睐，王哲，胡遨洋，顾培生，金伟强，陶益飞，钱伟强，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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