TY -的A2 -刘,恒盟-邓,Zhuofu AU -气,翔龙盟——徐Tengteng盟——郑Yingnan PY - 2022 DA - 2022/02/21 TI -操作调度Behind-the-Meter存储系统基于多个非平稳的分解和深卷积神经网络价格预测SP - 9326856六世- 2022 AB -在竞争激烈的电力市场,电力价格反映了电力供应和需求之间的关系,起着重要的作用在市场参与者的战略行为。随着能源存储系统后电能表的发展,准确的价格预测变得越来越重要在能源储能系统的管理和控制。由于电价的不确定性,一般的电价预测模型的性能不满意的在实践中采用。因此,在本文中,我们提出一种新颖的电价预测策略应用于优化调度的电池储能系统。首先,提出了多个非平稳的分解提取最重要的组件的价格系列,它们表达显著的区别的特性在价格波动回归预测。此外,所有提取组件传输到设计深度与多尺度卷积神经网络扩张内核的多步预测价格。最后,更高级的价格波动检测服务的优化运行电池储能系统在安大略发电微型电网。足够的消融研究表明,我们建议的价格预测策略提供了主要性能与最先进的方法相比,意味着一个有前途的前景的电池储能系统的经济效益。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9326856 - 10.1155 / 2022/9326856摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER