基于OCS系统的程序化操作序列智能控制平台设计

变电站程序化操作是智能电网调度高级应用的关键技术之一,其操作序列的智能化自动控制技术是目前亟待研究应用的课题。本文设计基于OCS系统的程序化操作序列智能控制平台。通过遥控计划生成模块、综合防误检查模块、模拟操作模块和操作序列生成模块设计系统功能模块。在此基础上,设计系统软件部分,采集变电站运行的状态数据,通过OCS系统对变电站的运行状态进行精准地判别,根据不同的运行状态控制程序化操作序列的生成,提高变电站的运行可靠性。实验结果表明,设计的平台对程序化操作序列智能控制效果较好,控制效率较高。

基于长短期记忆网络与注意力机制的短期光伏发电预测

准确的光伏发电预测对于电网的安全稳定运行与资源优化调配具有重要作用。提出了一种基于长短期记忆网络与注意力机制的光伏出力预测模型(ATT-LSTM)。首先将光伏功率、光伏组件温度以及环境湿度三个时间序列用作模型输入,接着通过长短期记忆网络进行特征提取,然后通过注意力机制进一步提取关键特征,最后通过Adagrad算法进行对神经网络的权值进行寻优。通过实际的光伏系统历史数据集,验证了所提模型在各种天气条件下的鲁棒性,相比传统预测算法具有更好的预测准确度。