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文档简介

质CNN_BiGRU进行日前预测，生成负荷功率及光伏发电功率序列；计算各时段用电量与光伏发电2生成预测日负荷功率数据序列和光伏发电功率数据根据预测日负荷功率数据序列和光伏发电功率数据序列，计算根据预测日各时段的用电量、光伏发电量以及储能模块的充放电设置光伏波动平抑约束条件，根据光伏功率预测值及波动允许偏基于园区功率平衡关系，确定负荷用电功率、光伏发电功率及储利用优化算法对所述园区级光储协同优化模型进行求解，得到预测日各时段光伏发对所述历史数据进行预处理，剔除异常值并对缺失值进行插采用回归算法构建光伏发电子模型，通过历史数据训练光伏验证所构建的光伏发电子模型，利用历史数据集中的测试数据集进行模型精度评估，使光伏发电子模型能够准确表征光伏发电功率与环境变量之将预测日的负荷功率数据序列和光伏发电功率数据序列按照时间顺序划分为五个时根据光伏发电功率数据序列，计算预测日各时段的3其中，SOC(t+1)表示t+1时刻储能模块的荷电状态，bbc确定园区综合收益由负荷用电收益、储能放电收益和储能充考虑储能模块的经济寿命损耗，通过充电和放电的损耗进bb4设置园区功率平衡约束，确保园区内负荷需求与光伏发电功率及将优化目标函数与上述约束条件相结合，构建园区级光储协器执行权利要求1_8中任一所述光储协同控制优化方法的程序，所述处理器被配置为用于10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1_8中任一所述光储协同控制优化方法5分别生成预测日负荷功率数据序列和光伏发电功率6[0021]将预测日的负荷功率数据序列和光伏发电功率数据序列按照时间顺序划分为五70为设定的最低光伏利用率；[0049]设置园区功率平衡约束，确保园区内负荷需求与光伏发过引入CNNBiGRU模型对园区的负荷功率和光伏发电功率进行高精度日前预测，结合对用8依赖性，分别对负荷功率和光伏发电功率进行日前预测。生成预测日负荷功率数据序列{Ppre,1,Ppre,2,Ppre,3,…,Ppre,N}和光伏发电功率数据序列{PVpre,1,PVpre,2,PVpre,3,…,[0070]用电量包括：谷段用电量第一峰段用电量第一平段用电量[0071]光伏发电量包括：谷段光伏发电量第一峰段光伏发电量第9一平段光伏发电量第二峰段光伏发电量第二平段光伏发电量率的具体调度计划。PV(t)和平抑信号PVb(t)一同参与计算，这表明是预测功率在波动平抑过程中的一种调整0为设定的最低光伏利用率；[0110]设置园区功率平衡约束，确保园区内负荷需求与光伏发组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例

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