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一种基于深度学习的车网调度管理优化方法
摘要文本
一种基于深度学习的车网调度管理优化方法，包括：根据车辆的类型将参与调度的电动汽车划分为N个集群；建立综合能源系统两层调度模型，综合能源系统两层调度模型包括电动汽车调度层和微网调度方案层；微网调度方案层以微网系统运行成本最小化为优化目标，制定日前调度方案；电动汽车调度层以微网系统的负荷平方差最小化为优化目标对日前调度方案进行优化并根据优化后的日前调度方案制定各集群中电动汽车的充放电策略。本设计对电动汽车进行分集群调度，有序管理电动汽车的充电功率，达到减小负荷峰谷差以及配电网运行经济性的目的。
申请人信息
- 申请人:国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心); 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
- 申请人地址:430080 湖北省武汉市东湖生态旅游风景区青王路488号
- 发明人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心); 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的车网调度管理优化方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311131125.3 |
| 申请日 | 2023/9/4 |
| 公告号 | CN117332942A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0631 |
| 权利人 | 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心); 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 |
| 发明人 | 汪司珂; 余炼崧; 石洪; 庞博; 郑欣; 马奔; 葛晓虎; 王信; 郭雨; 李志浩; 曹棚; 雷鸣; 丁黎; 刘晓波; 王庆; 朱小虎; 南海舸 |
| 地址 | 湖北省武汉市东湖生态旅游风景区青王路488号; 湖北省武汉市江夏区豹澥街道科技三路国网电科院置信武汉南瑞产业园 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的车网调度管理优化方法，其特征在于：所述车网调度管理优化方法具体包括如下步骤：S1、根据车辆的类型将参与调度的电动汽车划分为N个集群；S2、建立综合能源系统两层调度模型，所述综合能源系统两层调度模型包括电动汽车调度层和微网调度方案层，电动汽车调度层以微网系统的负荷平方差最小为目标构建，微网调度方案层以微网系统运行成本最小化为目标构建；S3、所述微网调度方案层以微网系统运行成本最小化为目标，制定日前调度方案；S4、所述电动汽车调度层以微网系统的负荷平方差最小化为优化目标对日前调度方案进行优化；S5、电动汽车调度层根据优化后的日前调度方案制定各集群中电动汽车的充放电策略。。详见官网：www.macrodatas.cn