KETEP 세계에너지시장정보

본 발명은 다중 에너지 구조 하에서 전력망 부하 조정 예측 방법 및 시스템을 개시하며, 다음 단계를 포함한다: 단계 S1, 마이크로 그리드 구조에 따라 에너지 구성을 결정하고 데이터를 수집한다; 단계 S2, 수집된 지역 데이터를 전처리하고, 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하여 풍력 발전 및 태양광 발전에 영향을 미치는 상관도가 높은 입력 변수를 도출하며, 입력 변수를 전처리하여 특징 입력 벡터를 얻는다;단계 S3, 상기 특징 입력 벡터의 시계열 데이터를 기반으로 장단기 기억 신경망(LSTM)을 사용하여 상기 특징 입력 벡터를 최적화하고, 딥러닝 모델을 구축한다;단계 S4, 현재 풍력 발전량과 태양광 발전량의 합계가 전력 수요량을 초과하는지 여부를 판단하고, 각종 에너지의 공급 비율을 마이크로그리드로 전송하여 마이크로그리드 부하 조정을 수행함으로써, 전력 부하 예측 정확도를 향상시키고, 더 대규모의 모델 데이터를 처리할 수 있으며, 모델의 범용성이 더욱 강화되고 성능이 더욱 우수해져 시스템 조정의 정확성을 높인다.