简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。
简介：摘要：本文通过分析新能源发电并网对配电网运行的影响，旨在深入了解其对配电网运行的优势和挑战，为优化配电网运行提供参考依据。研究发现，新能源发电并网可以提高配电网的供电可靠性和经济性，减少碳排放，并促进能源可持续发展。然而，由于新能源发电的间歇性和波动性，也给配电网运行带来了一定的技术、经济和管理方面的挑战。因此，要实现新能源发电并网对配电网运行的良好影响，需要制定合理的调度策略、加强能源调度与储能技术的结合等措施。
简介：摘要：本文研究了微电网分层分布式能量优化管理的方法。本文提出了一种分层分布式能量优化管理策略。该策略通过将微电网划分为不同的层次，并在每个层次中实施分布式能量管理算法，以最大程度地提高能源利用效率、降低能源成本，并满足用户需求。通过仿真实验和性能评估，本文验证了该策略的有效性和优势。研究结果表明，微电网分层分布式能量优化管理能够显著提升微电网的能源经济性和可靠性，为微电网的发展和应用提供了重要的参考。
基于深度学习的电力系统负荷预测
新能源发电并网对配电网运行的影响分析
微电网分层分布式能量优化管理
