[发明专利]一种基于深度学习的配电台区储能配置方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的配电台区储能配置方法，包括以下步骤：构建历史特征数据集；所述历史特征数据集包括在不同时间点下的配电台区的特征变量的历史数据；获取第一LSTM神经网络；用所述历史特征数据集中的历史数据对LSTM神经网络进行训练，直至所述LSTM神经网络的预测精度达到预设精度；获取配电台区的当前特征变量值，根据所述当前特征变量值和所述第一LSTM神经网络，对所述配电台区的储能进行预测。本发明的目的在于提供一种基于深度学习的配电台区储能配置方法，采用LSTM神经网络模型对配电台区储能进行优化配置，避免针对不同的储能配置场景，每次都需要做大量优化计算的过程。