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一种基于神经网络预测的配电网光伏消纳能力评估方法

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摘要

本发明涉及一种基于神经网络预测的配电网光伏消纳能力评估方法，包括：根据历史负荷数据，建立基于LSTM的短期日负荷预测模型，得到需要预测的各节点日负荷曲线；根据配电网各节点的日负荷曲线，建立目标日光伏消纳能力评估模型；对光伏消纳能力评估模型进行求解计算，若模型无解，则表明当日分布式光伏就地消纳条件不足，即光伏消纳能力为零；若模型有解，则得到当日分布式光伏各节点在各个时刻的接入方案和接入量，再进一步确定当日光伏消纳能力上限、下限以及光伏接入总量，以作为配电网光伏消纳能力评估结果。与现有技术相比，本发明引入二阶段光伏消纳能力评估方法，通过考虑功率转移下的配电网运行稳定性，能够准确估计配电网的光伏消纳能力。

著录项

  • 公开/公告号CN115579955A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 国网上海市电力公司;

    申请/专利号CN202211379634.3

  • 发明设计人 祝燕萍;赵珞;

    申请日2022-11-04

  • 分类号H02J3/38;H02J3/46;H02J3/00;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人廖程

  • 地址 200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号

  • 入库时间 2023-06-19 18:13:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-06

    公开

    发明专利申请公布

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