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申请/专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院;华北电力大学(保定)

摘要：本发明属于综合能源系统优化技术领域，具体涉及一种考虑风光储协调的功率调节方法、装置、设备及介质。通过融合CEEMDAN和BiLSTM模型，采用POS算法优化BP神经网络的超参数，分别构建更加准确、可靠的风电和光伏功率预测模型。通过分析风光集群超短期预测功率曲线与历史功率曲线之间的浮动误差，统计并确定各时段出现概率最高的浮动误差，进而得到储能系统日内充放电所需调节的功率值，实现风光集群功率的平稳调节。本方案技术能够准确预测风电和光伏的出力变化，并基于预测结果制定有效的储能系统充放电策略，实现风光集群功率的平稳调节，提高电力系统的稳定性和经济性。

主权项：1.一种考虑风光储协调的功率调节方法，其特征在于，包括如下步骤：获取实时风电功率相关气象数据以及实时风电功率；将所述实时风电功率相关气象数据以及实时风电功率输入预先训练好的CEEMDAN-BiLSTM预测模型中，所述CEEMDAN-BiLSTM预测模型输出超短期风电预测功率；其中，所述CEEMDAN-BiLSTM预测模型包括CEEMDAN模型和BiLSTM模型，所述CEEMDAN模型用于将实时风电功率进行分解，得到与风电功率预测相关度满足预设标准的目标固有模态函数；所述目标固有模态函数和实时风电功率相关气象数据构成多维特征向量，用于输入BiLSTM模型预测得到超短期风电预测功率；获取实时光伏功率相关气象数据；将实时光伏功率相关气象数据输入预先训练好的POS-BP预测模型中，所述POS-BP预测模型输出超短期光伏预测功率；其中，所述POS-BP预测模型的神经网络超参数由POS算法寻优确定；基于超短期风电预测功率和超短期光伏预测功率确定风光集群超短期预测功率，得到风光集群超短期预测功率曲线；确定风光集群超短期预测功率曲线与风光集群历史功率曲线之间的浮动误差；统计各时刻的浮动误差，根据统计结果确定各时段浮动误差中出现概率最高的浮动误差，将出现概率最高的浮动误差的正负值与对应时刻的风光集群超短期预测功率相乘，得到储能系统日内充放电所需调节的功率值。

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