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申请/专利权人：华能山东发电有限公司烟台发电厂;山东纳鑫电力科技有限公司

摘要：本发明公开了基于深度学习与控制理论的电网调频优化方法及系统，涉及电力领域。所述方法包括：调用需求数据集，执行需求预测，建立时序需求特征，并生成同步指令；以同步指令控制监测端执行数据监测，并将监测结果反馈至存储器，生成预测环境数据；接收时序需求特征、预测环境数据，执行储能调频优化，生成第一优化结果；执行电网的内部数据监测，生成内部监测结果，并反馈至调频服务器；执行频率分析，建立N次调频策略，以此构建第二优化结果；以第一优化结果和第二优化结果进行电网调频优化管理。解决了现有技术中电网调频效果不够理想的技术问题，达到了提高调频扰动合格率的技术效果。

主权项：1.基于深度学习与控制理论的电网调频优化方法，其特征在于，所述方法应用于电网调频优化系统，所述电网调频优化系统配置有存储器、调频服务器、储能优化服务器，与监测端通信连接，所述方法包括：M1：以存储器调用需求数据集，执行需求预测，建立时序需求特征，并生成同步指令；M2：以所述同步指令控制监测端执行数据监测，并将监测结果反馈至存储器，以所述存储器生成预测环境数据，所述预测环境数据包含电网运行环境和条件信息；M3：通过所述储能优化服务器接收所述时序需求特征、所述预测环境数据，执行储能调频优化，生成第一优化结果，其中，所述储能优化服务器存储有电网设备数据；M4：通过所述监测端执行电网的内部数据监测，生成内部监测结果，并将所述内部监测结果反馈至调频服务器，所述内部监测结果包括电网设备的运行状态、电力传输的实时数据、电网的负荷情况信息；M5：基于所述调频服务器执行所述内部监测结果的频率分析，建立N次调频策略，以此构建第二优化结果；M6：以所述第一优化结果和所述第二优化结果进行电网调频优化管理；所述执行储能调频优化，包括：对所述预测环境数据进行数据提取，建立环境的时序稳态空间，所述环境的时序稳态空间反映了不同时间段内环境因素的变化规律；以所述储能优化服务器基于所述时序稳态空间进行清洁发电量的稳态时序预测，生成稳态时序预测结果，所述稳态时序预测结果为预测未来清洁发电的产出水平；执行稳态时序预测结果和时序需求特征的适配匹配，根据适配匹配结果完成储能调频优化；所述执行稳态时序预测结果和时序需求特征的适配匹配，包括：获取各类型清洁能源的发电成本，以所述发电成本作为第一排序约束；基于所述时序稳态空间进稳态时序预测结果的波动评价，生成第二排序约束；对清洁发电设备进行设备状态评价，生成第三排序约束；对所述第一排序约束、所述第二排序约束、所述第三排序约束进行归一化处理后，完成时序需求特征的适配匹配；判断所述适配匹配结果是否为不能满足的匹配结果；若为不能满足的匹配结果，则生成补偿调用指令，基于所述补偿调用指令进行存储电量和非清洁能源的发电补偿成本寻优；根据寻优结果完成储能调频优化。

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