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摘要——在微电网运行方面，优化调度是一个必须考虑的重要问题。在这方面，本文提出了一个有效的可再生微电网优化调度框架，考虑了储能设备、风力涡轮机、微型涡轮机。由于微电网运行问题的非线性和复杂性，使用准确而鲁棒的优化技术来有效地解决这个问题至关重要。为此，在所提出的框架中，利用基于教师学习的优化来有效地解决系统中的调度问题。此外，提出了一种基于双向长短期记忆的深度学习模型来解决短期风电预测问题。使用 IEEE 33 总线测试系统检查了所提框架的可行性和性能以及风电预测对运行效率的影响。此外，澳大利亚羊毛北风场数据被用作真实数据集来评估预测模型的性能。结果表明，所提出的框架在微电网优化调度中具有有效和高效的性能。
基于人工智能的可再生交流微电网与双向 LSTM 风力发电的优化调度
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