【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统和能源管理技术，具体涉及一种基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法及系统。
技术介绍
1、随着可再生能源的发展，储能技术在电力系统中的应用愈发重要。传统的储能调度系统大多应用于工业园区、城市电网等场景，主要用于解决发电与负荷需求之间的时间不匹配问题。现有技术中，负荷预测与储能调度的方法在这些应用场景中已被广泛研究，但针对高速公路服务区的场景，尚存在显著差异和挑战。
2、高速公路服务区的负荷需求具有以下特殊性：一方面，服务区的用电需求与交通流量密切相关，具有明显的周期性波动特点。例如，在节假日、周末或高峰时段，交通流量显著增加，导致负荷需求大幅上升；而在夜间或低峰时段，负荷需求又会显著降低。这种用电负荷的不确定性使得传统的基于固定负荷预测与调度的系统难以应对。此外，服务区的负荷波动性还受到天气、区域交通管制等外部因素的影响，使得负荷预测和调度更加复杂。
3、另一方面，服务区的能源供应也越来越依赖于可再生能源，特别是光伏发电。然而，光伏发电的随机性和波动性，使得其发电量难以稳定预测，进...
【技术保护点】
1.一种基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，基于实时采集的历史负荷数据和外部特征数据，利用长短期记忆网络模型预测服务区未来时段内的负荷需求，包括：
3.根据权利要要求2所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，利用预处理后的历史负荷数据和外部特征数据对预先构建的长短期记忆网络模型进行训练，训练过程中，模型通过历史负荷数据和外部特征数据学习时间序列中的动态关系，优化预测精度，包括：
4.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，基于实时采集的历史负荷数据和外部特征数据，利用长短期记忆网络模型预测服务区未来时段内的负荷需求，包括：
3.根据权利要要求2所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，利用预处理后的历史负荷数据和外部特征数据对预先构建的长短期记忆网络模型进行训练，训练过程中，模型通过历史负荷数据和外部特征数据学习时间序列中的动态关系，优化预测精度，包括：
4.根据权利要要求3所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，所述前向传播包括：
5.根据权利要要求3所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，模型训练的目标是最小化预测值与真实值之间的误差，利用损失函数计算预测值与真实值之间的误差，包括：
6.根据权利要要求3所述的基于服务区负荷与可再生能源发电预测的储能调度方法，其特征在于，反向传播算法采用梯度下降法进行优...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶智锐，吴浩，杨方宜，邵宜昌，张峻屹，
申请(专利权)人：金陵科技学院，
类型：发明
国别省市：
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