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Deep Learning Network for Energy Storage Scheduling in Power Market Environment Short-Term Load Forecasting Model

Energy Engineering 2022年第5期119卷 1829-1841页

作者： Yunlei Zhang ruifengcao Danhuang Dong Sha Peng RuoyunDu Xiaomin Xu State Grid Zhejiang Electric Power Co. Ltd.Hangzhou310007China Strategy and Development Research Center Economic and Technical Research InstituteState Grid Zhejiang Electric Power Co.Hangzhou310000China Beijing Key Laboratory of New Energy Power and Low Carbon Development Research North China University of Electric PowerBeijing102206China

In the electricity market,fluctuations in real-time prices are unstable,and changes in short-term load are determined by many *** studying the timing of charging and discharging,as well as the economic benefits of energy storage in the process of participating in the power market,this paper takes energy storage scheduling as merely one factor affecting short-term power load,which affects short-term load time series along with time-of-use price,holidays,and temperature.A deep learning network is used to predict the short-term load,a convolutional neural network(CNN)is used to extract the features,and a long short-term memory(LSTM)network is used to learn the temporal characteristics of the load value,which can effectively improve prediction *** the load data of a certain region as an example,the CNN-LSTM prediction model is compared with the single LSTM prediction *** experimental results show that the CNN-LSTM deep learning network with the participation of energy storage in dispatching can have high prediction accuracy for short-term power load forecasting.

关键词： Energy storage scheduling short-term load forecasting deep learning network convolutional neural network CNN long and short term memory network LTSM

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