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深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

         
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摘要

日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N-1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解.提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求.首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性.利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率.

著录项

  • 来源
    《中国电力》 |2020年第9期|90-97207|共9页
  • 作者

    吴云亮; 张建新; 李豹; 李鹏; 李智勇; 周鑫; 杨燕; 赖晓文;

  • 作者单位

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    中国南方电网电力调度控制中心 广东 广州 510663;

    北京清能互联科技有限公司 北京 100084;

    北京清能互联科技有限公司 北京 100084;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    安全约束经济调度; 约束辨识; 深度学习; 日前市场出清;

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