控制与决策

作者：谭琦,孙晨皓,唐昊,王正风,方道宏

单位：合肥工业大学 电气与自动化工程学院，合肥 230009,,合肥工业大学 电气与自动化工程学院，合肥 230009,,合肥工业大学 电气与自动化工程学院，合肥 230009,,国网安徽省电力有限公司，合肥 230061,,合肥工业大学 电气与自动化工程学院，合肥 230009,

关键词：新能源消纳;深度调峰;柔性负荷;日前调度;深度学习;Seq2Seq

基金：国家自然科学基金项目(62273130)；安徽省自然科学基金项目(2108085UD01)；安徽省高校协同创新项目(GXXT-2023-032).

针对新能源大规模并网带来的消纳问题, 提出一种考虑源荷双侧弹性资源的日前调度方法. 首先, 对深度调峰机组、可平移负荷和可削减负荷的弹性调节能力进行分析, 建立含弹性资源的电力系统调度模型; 然后, 提出一种基于Conv-Seq2Seq (convolutional sequence to sequence)模型的日前调度方法, 使用多层卷积神经网络作为编码器对负荷预测数据等信息进行提取, 改进深度学习网络信息提取的能力和速度, 并使用门控循环单元作为解码器对编码器提取的信息进行解码, 以输出调度计划; 最后, 通过辅助决策修正来确保调度计划的安全性. 基于改进的IEEE39节点算例验证所提出方法的有效性和正确性.

来源：2025年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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