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深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

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日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N-1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解.提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求.首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性.利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率.
A Fast Power Market Clearing Method Based on Active Constraints Identification by Deep Learning

吴云亮、张建新、李豹、李鹏、李智勇、周鑫、杨燕、赖晓文

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中国南方电网电力调度控制中心,广东 广州 510663

北京清能互联科技有限公司,北京 100084

安全约束经济调度 约束辨识 深度学习 日前市场出清

中国南方电网有限责任公司科技项目

ZDKJXM 20180070

2020

10.11930/j.issn.1004-9649.202005028

中国电力
国网能源研究院 中国电机工程学会

中国电力

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.463
ISSN：1004-9649
年,卷(期)：2020.53(9)
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