基于PCC-ML深度学习的微电网多目标协调优化运行

为提高微电网可再生能源优化配置，降低微电网源荷不确定性，提出基于Pearson相关系数元学习（PCC-ML）源荷预测的微电网多目标协调调度优化方法。首先，运用Pearson相关性分析（PCC）分析原始多维输入变量组成的时间序列，通过元学习（ML）对微电网源荷数据进行特征提取、候选模型准备、标记、离线训练和在线预测结果评估5个过程管理；然后，基于预测结果建立微电网两阶段滚动调度优化模型，阶段一为日前预调度阶段，以实现微电网区域全局运行经济性最优为优化目标；阶段二为实时运行调控阶段，考虑微电网新能源实时出力不确定性，对预测偏差实时调控，实现微电网各设备运行成本最优。接着，利用列约束生成算法（C&CG）分解为主、子问题进行交互迭代求解两阶段优化模型。最后，算例分析表明所提方法能满足可见和不可见预测任务的性能需求，提高微电网经济收益。