【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网数据处理，特别是涉及一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法。
技术介绍
1、随着能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展，微电网作为一种灵活、可靠且可持续的能源供应解决方案，受到了广泛关注。由于海岛远离大陆，但拥有丰富的可再生能源，因此建设海岛微电网有利于充分利用可再生能源，解决海岛的能源供应问题。
2、然而，由于高比例新能源的接入，导致海岛微电网系统运行状态复杂多样，源荷的强随机性也使得系统的优化调度更为困难，并且海岛微电网内部存在复杂的能源互联，传统的调度方法往往无法满足高效性和灵活性的要求。如何在提高可再生能源出力预测精度的同时，降低海岛微电网的运行不确定性，进而大幅降低海岛微电网的调度成本，是本领域技术人员需要技术的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，以在提高可再生能源出力预测精度的同时，降低海岛微电网的运行不确定性，进而降低海岛微电网的调度成本。
2、一种基于集成深度学习的微电...
【技术保护点】
1.一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤S2中，运行成本最小化约束的表达式为：
3.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，在线更新所述深度神经网络模型的参数，具体包括：
6.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤s2中，运行成本最小化约束的表达式为：
3.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化调度方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于集成深度学习的微电网优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓芳明，王锦波，谢跃腾，李伟，高波，罗文祥，曾晗，曾建军，沈阳，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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