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一种基于深度学习的电网灵活性潜力预测与评价系统
发明专利有效
10权利要求 · 1 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
滕建; 高毅; 李建伟; 罗迎江; 魏志宗; 陈历; 孟祥云; 卢霄; 徐志洋; 张文龙; 叶琴; 王晓丽; 马俊炜
IPC 分类
G06Q 10/04 (2023.01)G06Q 10/0631 (2023.01)G06Q 10/067 (2023.01)G06Q 50/06 (2024.01)H02J 3/007 (2026.01)G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/084 (2023.01)G06N 3/092 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)G06N 5/01 (2023.01)G06N 20/20 (2019.01)
本发明公开了一种基于深度学习的电网灵活性潜力预测与评价系统，属于电力系统调度与人工智能交叉技术领域。该系统包括硬件层、软件层及应用层，硬件层通过多源终端、边缘节点及GPU集群实现数据采集与计算支撑；软件层中，数据预处理子系统采用自适应特征选择机制处理多源异构数据，时空融合预测子系统基于GNN‑Attention‑LSTM双模架构结合迁移学习提升预测精度，多维度智能评价子系统通过MLP模型动态优化指标权重，强化学习决策子系统利用PPO算法生成调度策略。本发明解决了传统技术预测误差高、评价主观、决策脱节的问题，使短期预测MAE≤7.8%，可再生能源消纳率大大提升，调节成本降低，适用于高比例新能源接入下的电网调度优化。