一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统，旨在提高电力需求与可再生能源产出的预测精度及电力系统的调度效率。该方法首先通过训练LSTM模型和SVM模型，分别对电力需求与可再生能源产出进行预测。LSTM模型用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，SVM模型则精确拟合电力资源的变化趋势。然后，通过模糊逻辑算法融合两者的预测结果，生成更准确的最终预测数据。基于这些预测数据，使用预训练的深度Q网络生成电力系统的智能控制策略，优化储能设备的充放电操作，实现电力供应与需求的平衡。通过该方法，能够有效提升虚拟电厂在多种电力资源和需求波动情况下的稳定性与效率，确保电力系统的高效运行与资源的最优利用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于虚拟电厂，具体涉及一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统。

技术介绍

1、现在的电网实际上效率并不是非常高，因为一是成本较高，再就是容易造成浪费。其中一部分问题是由每天发生的负荷需求波动和需要对电网进行电压及频率调节引起的。

2、当电网需求超过基本负荷发电厂的容量时，由于电网本身并没有足够的电能存储，调峰电厂就会投入运行，有时候旋转备用也会参与其中。而当电网需求较低时，用电量会低于基本负荷发电厂的输出，这样那些未被使用的能量均会被浪费掉。此外，对电网进行的电压和频率调节在很大程度上增加了电网的运营成本。

3、但是现有虚拟电厂中需要采用多类型的分布式资源，进而在对此容量的资源的调度时可能难以根据实际需求灵活调整资源的输出或输入，进而容易影响到虚拟电厂资源的正常使用，因此本申请提出了一种虚拟电厂的多类型容量挖掘系统。

技术实现思路

1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统。

2、本专利技术的目的可以通过以下本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述训练LSTM模型包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述LSTM模型的损失函数为：

4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述训练SVM模型包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述分布式电源数据包括太阳能发电、风力发电的实时发电功率、发电量与发电效率；</p>

6.根据...

【技术特征摘要】

1.一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述训练lstm模型包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述lstm模型的损失函数为：

4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述训练svm模型包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述分布式电源数据包括太阳能发电、风力发电的实时发电功率、发电量与发电效率；

6.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，所述svm模型的损失函数为：

7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，唐丹红，左路浩，杨晓林，董辉，郭磊，叶影，周琪，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：