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摘要
研究一种适合大型化学工业园区集中大负荷用户能源需求条件的电网整合平衡控制调度方案。通过对电网内的电源站母线负荷和园区内企业用电负荷进行一维矩阵建模，通过神经网络循环自博弈学习模式进行数据挖掘分析，实现一种适应该调度环境的平衡调度智能新算法。结果表明，与该园区早期使用的平衡调度方案相比，该算法在倒闸频率提升43.9%的前提下，实现无功增压比和电压峰值波动比分别下降71.2%和50.6%,同时实现7个电源站负荷情况最大偏差比提升3.8倍的控制效果。
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研究一种适合大型化学工业园区集中大负荷用户能源需求条件的电网整合平衡控制调度方案。通过对电网内的电源站母线负荷和园区内企业用电负荷进行一维矩阵建模，通过神经网络循环自博弈学习模式进行数据挖掘分析，实现一种适应该调度环境的平衡调度智能新算法。结果表明，与该园区早期使用的平衡调度方案相比，该算法在倒闸频率提升43.9%的前提下，实现无功增压比和电压峰值波动比分别下降71.2%和50.6%,同时实现7个电源站负荷情况最大偏差比提升3.8倍的控制效果。
