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摘要：本发明属于微电网优化调度领域，公开了一种考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度方法，包括：步骤1，光伏功率预测；步骤2，光伏功率动态区间预测；步骤3，电力负荷预测；步骤4，负荷动态区间预测；步骤5，考虑源荷不确定性的微电网的动态区间优化调度，首先建立考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度模型，进一步建立微电网动态区间优化调度模型的目标函数和约束条件，求解得到微电网的优化调度结果。本发明使用ConvLSTM‑Attention‑LSTM融合预测模型进行光伏功率预测，模型能够更准确地捕捉到时间序列数据中的空间和时间依赖性，从而提高预测的准确性。
主权项：1.一种考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，光伏功率预测，首先对原始光伏功率数据进行数据处理和Spearman相关系数特征筛选，将光伏数据集划分为光伏训练集、光伏测试集，然后利用ConvLSTM-Attention-LSTM融合预测模型进行训练预测；步骤2，光伏功率动态区间预测，首先通过光伏功率爬坡聚类模型，将光伏测试集预测结果分为多种天气类型，进一步基于ShapeDTW算法的动态区间预测方法计算出区间范围得到动态区间预测结果；步骤3，电力负荷预测，首先对原始负荷数据进行数据预处理和Spearman相关系数特征筛选，然后采用CEEMDAN序列分解模型对负荷特征进行分解，将分解后的序列和筛选后的数据共同构成训练数据，并将负荷数据集划分为负荷训练集、负荷测试集和负荷验证集，最后使用FEDformer模型进行模型训练预测；步骤4，负荷动态区间预测，首先利用Kmeans聚类模型将负荷测试集预测结果分为多种类别，进一步利用动态区间计算公式计算多种类别的动态预测误差，将动态预测误差叠加在点预测结果上，得到最后的光伏和负荷区间预测结果；步骤5，考虑源荷不确定性的微电网的动态区间优化调度，首先建立考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度模型，进一步建立微电网动态区间优化调度模型的目标函数和约束条件，求解得到微电网的优化调度结果。
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百度查询： 浙江工业大学 一种考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度方法
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