CN111371091A - 基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法 - Google Patents

基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法 Download PDF

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CN111371091A
CN111371091A CN202010279996.XA CN202010279996A CN111371091A CN 111371091 A CN111371091 A CN 111371091A CN 202010279996 A CN202010279996 A CN 202010279996A CN 111371091 A CN111371091 A CN 111371091A
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汤瑞欣
陈斗
许方园
李星
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Nanjing Runbei Intelligent Environment Research Institute Co ltd
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    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02S—GENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
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    • Y02E10/50—Photovoltaic [PV] energy

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
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Abstract

本发明涉及基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，其中预测系统包括：光伏数据收集模块，机器学习模型，误差计算模块，机组优化计算模块，电网成本模块组，光伏发电厂成本模块组，总成本模块与权重更新模块。成本模块组有后备发电厂建设成本、其他能源成本、能源销售收入和购买太阳能成本的模块；光伏发电成本模块组有光伏发电厂预测不准确的额外成本模块和太阳能销售收入模块；优化计算模块包括各能源机组数据、数学建模和优化计算模块。通过机器学习模型预测光伏时序发电数据，还通过电网和光伏发电厂的成本数据以及预测精度数据优化更新机器学习模型的权重，实现光伏发电站在机器学习模型中预测的时序数据对市场效益更大化。

Description

基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法
技术领域
本发明涉及能源预测领域，尤其涉及基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法。
背景技术
基于机器学习模型的光伏发电厂的光伏发电预测模型需要预测时序光伏发电数据，现有机器学习方法有前馈神经网络、循环神经网络、长短期记忆神经网络等。通过这些方法，光伏发电站可以利用历史光伏相关数据(包括历史光伏时序发电量，紫外线强度，温度等)，预测未来的光伏发电量，从而有计划的投入到能源市场中，加入能源调度计划，一般是采用典型的机组组合数学模型获得能源调度计划。
但是现在的光伏发电预测系统仅仅考虑了预测数据的精度，精度成为了预测系统的唯一目标，虽然一般来说，更好的准确性将实现更好的决策。但这种光伏预测系统是没有考虑到市场的整体效益，并且预测的准确性并不总是与市场效益同步，因此传统的光伏发电预测系统对市场效益不是最优的。同时，传统的机组优化计算一般采用分支定界法、拉格朗日松弛法等方法求解，这种求解方法无法使目标函数对权重进行求导，因此本发明在基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的基础上，采用了一种直接机组优化计算模块，将市场效益传递到权重更新模块中。本人申请的专利，申请号为：2020101729531专利名称为：一种基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统，公开了一种基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统，其中的机组优化计算采用的是传统的方法，存在上述的问题。
发明内容
1、所要解决的技术问题：
针对上述技术问题，本发明提出一种基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，方法中的机组优化计算模块的的计算方法，能实现分析过程的闭环。机组优化计算模块采用直接的算法获得机组时序发电成本数据，并通过反向传播的LM算法将市场效益的数据来更新机器学习模型的权重值，此发明考虑了光伏预测发电量和市场效益之间的相互影响。
2、技术方案：
基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，其中预测系统包括光伏数据收集模块，机器学习模型，误差计算模块，机组优化计算模块，电网成本模块组，光伏发电厂成本模块组，总成本模块以及权重更新模块；所述光伏数据收集模收集统计光伏发电厂中的历史光伏相关数据，输出光伏不同特征空间的数据；所述机器学习模型接收权重更新模块输出的权重数据以及光伏数据收集模块的光伏相关数据，并预测光伏发电厂的光伏时序发电数据，输出该光伏发电厂的时序数据；所述误差计算模块接收机器学习模型的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，输出平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；所述机组优化计算模块接收偏移时序正误差数据，获得机组优化结果，输出机组时序发电成本数据；所述电网成本模块组包括后备发电厂建设成本模块、购买其他能源成本模块、能源销售收入模块和购买太阳能成本模块；所述后备发电厂建设成本模块用于接收根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据，输出备用电厂成本；所述购买其他能源成本模块为电网向其他发电站购买能源的能源价格，能源销售收入为电网向用电用户销售能源的收入；所述购买太阳能成本模块用于接收光伏时序历史数据，输出购买太阳能价格；所述光伏发电厂成本模块组包括预测不准确的额外成本模块和太阳能销售收入模块，其中，所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本；所述太阳能销售收入模块用于接收光伏时序历史数据，输出光伏发电厂的太阳能销售收入；所述总成本模块用于接收电网和光伏发电厂各成本数据，通过计算输出电网和光伏发电厂的总成本数据；权重更新模块用于接收总成本模块的成本数据和由时序输出数据与光伏时序历史数据计算获得的平均偏移误差数据，由此通过预定方法优化更新权重，输出更新后的权重数据。
其特征在于：所述根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据的具体计算包括步骤11、步骤12：
步骤11：获取偏移时序正误差数据，由此计算最大偏移时序正误差数据，又因为Max()函数不可导，因此采用可导的函数近似，其表达式如下：
Figure BDA0002446211560000021
(1)式中，Q为偏移时序正误差数据的维度之积，L为一个较大的常数，Accq为第q个偏移时序正误差数据。
步骤12：计算备用电厂最大发电数据Max-data，其公式如下
Max_data＝Max(Acc)-RES (2)
(2)式中，RES为电网已有的备用容量。
所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本EX_cost；具体计算公式如下式(3)；
Figure BDA0002446211560000031
(3)式中，时序发电成本数据的维度为N行P列，EX_cost是预测不准确的额外成本模块的输出数据即额外成本。
所述权重更新模块通过预定方法优化更新权重的具体过程包括步骤21至步骤24：
步骤21：建立权重更新模块数学模型：
目标函数：
Figure BDA0002446211560000032
精度约束函数：
Figure BDA0002446211560000033
(4)、(5)式中，EX_cost为光伏发电厂预测不准确的额外成本；P_cost为电网的后备发电厂建设成本；O_cost为电网购买其他能源的成本，为一个常数；E_revenue为电网能源销售收入，为一个常数；α为后备发电厂建设成本在该目标函数下的权重系数，κ为不为零的常数，SCUC{Acc}为机组优化计算模块中的优化计算模对应的输出结果，RES为电网已有的备用容量，P_price为备用电厂建设单价，Accq为第q个偏移时序正误差数据，Acc为偏移时序误差数据，T为光伏时序历史数据，meαn()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出，k为最小精度百分比。
步骤22：目标函数的梯度计算
Figure BDA0002446211560000041
(6)式中，
Figure BDA0002446211560000042
为目标函数的梯度，LT为光伏时序预测数据Y对权重的导数，⊙代表矩阵对应位置的元素相乘，即矩阵的点乘。
步骤23：目标函数的黑塞矩阵计算
Figure BDA0002446211560000043
式(7)Hess为黑塞矩阵。
步骤24：第r+1次迭代时的参数更；
Figure BDA0002446211560000044
(8)式中，λI是保证Hess(r)+λI这一项为正，其维度与与黑塞矩阵一致；W(r)代表第r次迭代的权重值，r为迭代次数。
通过步骤21到步骤24，获得第r+1次迭代的权重W(r+1)，并将更新的权重值传递到机器学习模型中。
进一步地，所述机组优化计算模块包括各能源机组数据模块、数学建模模块和优化计算模块；所述各能源机组数据模块包括火电厂、核电厂、水电厂中的一种或者多种不同能源的机组出力曲线以及出力范围，并将这些数据传递到数学建模模块中；数学建模模块用于接收各能源发电厂的机组数据和偏移时序正误差数据，各能源发电厂的机组数据包括各能源机组出力曲线和机组出力范围；通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型；优化计算模块用于接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据。
所述数学建模模块通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型具体方法为：各能源机组出力曲线采用分段成本函数近似，其机组优化数学模型如下：
目标函数：
Figure BDA0002446211560000051
约束函数：
Figure BDA0002446211560000052
(10)式中，约束(1)为功率平衡约束，约束(2)为潮流约束，约束(3)为机组发电约束；其中，Ci，t为第i台发电机t时刻的发电成本，Pi，j，t为第i台发电机第j天t时刻的发电量，Dj，t为第j天的t时刻的偏移时序正误差数据，PLmax为网架线路的最大潮流功率限制，SF为转移因子矩阵，KP为发电机关联矩阵，Pj，t为j天t时刻的机组矩阵，KD为负荷关联矩阵，Dj，t为第j天的t时刻的负荷矩阵，Pmin，Pmax为机组发电容量下限矩阵和上限矩阵。
所述优化计算模块接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据的具体计算过程包括步骤51至步骤56：
步骤51：建立约束方程组：
Figure BDA0002446211560000053
上式中，G(p)为不等约束转变的等式方程，h(p)为等式约束方程对应的方程；其中，
Figure BDA0002446211560000061
式(11)中，G1(p)、G2(p)、G3(p)、G4(p)依次为潮流上限约束、机组上限约束、潮流下限约束与机组下限约束。
步骤52：将式(11)中的4个不等约束转变成等式约束；具体包括以下步骤521至步骤524：
步骤521：对潮流上限约束进行转变：
Figure BDA0002446211560000062
式(111)中，A1为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B1为常数矩阵，其维度为NL行1列。
步骤522：对机组上限约束进行转变：
Figure BDA0002446211560000063
式(112)中，A2为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B2为常数矩阵，其维度为NG行1列。
步骤523：对潮流下限约束进行转换：
Figure BDA0002446211560000071
式(113)中，A3为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B3为常数矩阵，其维度为NL行1列。
步骤524：对机组下限约束进行转换：
Figure BDA0002446211560000072
式(114)中，A4为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B4为常数矩阵，其维度为NG行1列。
约束等式G(p)＝0可用Ap＝B表示，
则
Figure BDA0002446211560000073
其中系数矩阵A维度为2x(NL+NG)行NG列，常数矩阵B维度为2*(NL+NG)行1列。
步骤53：等式方程的提取
由于第j天t时刻的机组优化目标函数：
Figure BDA0002446211560000074
有NG个发电机，即存在NG个未知数，因此需要NG个方程求解；又所有的方程组为
Figure BDA0002446211560000081
其中
Figure BDA0002446211560000082
该方程对应的是功率平衡约束方程，因此不等约束方程G(p)需要提取(NG-1)个方程。
建立提取约束的矩阵NKC，维度为n行m列，其中
Figure BDA0002446211560000083
Figure BDA0002446211560000084
建立规则：所述规则具体为：NKC矩阵每一行的和为(NG-1)；且同一行中，第d列与d+(NL+NG)列的元素和不等于(NG-1)；其目的是保证不同时选择同一潮流约束和机组约束的上下限。
步骤54：方程组的求解
提取方程组：
Figure BDA0002446211560000085
其中，q＝1，2，3……n；为NKCq提取而得的对应方程组。
对G(pq)＝0方程的求解：G(pq)＝0可转化为L_A1，q×pq＝L_B1，q。
Figure BDA0002446211560000086
其中
Figure BDA0002446211560000087
是删除x矩阵的所有零行。
对h(p)＝0方程的求解：h(p)＝0可转化为L_A2×p＝L_B2；
Figure BDA0002446211560000088
其中ones是元素全为1的矩阵，维度为1行N列；
因此，
Figure BDA0002446211560000091
的系数矩阵以及常数矩阵为：
Figure BDA0002446211560000092
L_Aq维度为NG行NG列，L_Bq维度为NG行1列；
则可得得
Figure BDA0002446211560000093
方程组的解为
Figure BDA0002446211560000094
依次计算所有NKCq提取而得的对应方程组，得：
Figure BDA0002446211560000095
Figure BDA0002446211560000096
其中
Figure BDA0002446211560000097
是删除P_sub矩阵中存在元素为负值的列；删除后的维度为NG行，R列。
步骤55：从所有NKCq提取而得的对应方程组的所有解集：
Figure BDA0002446211560000098
表示该数学模型下，第j天t时刻的所有可能解集，机组组合最优解为Objj，t＝Min([obj1，obj2，...，objr，...，objR])；
但因Min()函数无法求导，因此采用近似的方法提取最小值。
又因解集矩阵中可能存在零元素，为方便右面的近似提取最小值的计算，
将所有元素都加上一个不为零的常数κ；
有objj，t＝Obj+κ
Figure BDA0002446211560000101
其中，α为较大的整数；上式为Min()函数的近似可导替代函数。
步骤56：通过循环步骤51到步骤55，计算出以偏移时序正误差数据为输入负荷的所有最优解，因此优化计算模块输出机组时序发电成本数据如下式；
Figure BDA0002446211560000102
其中，N，P代表偏移时序正误差数据的维度有N天P个时刻，而机组时序发电成本数据的维度与偏移时序正误差数据的维度相同。
进一步地，所述误差计算模块接收机器学习模型中的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，通过比较计算获得平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；其中，平均偏移误差数据的计算包括步骤31、步骤32：
步骤31：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (31)
(31)式中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据。
步骤32：计算平均偏移误差数据，公式如下：
Figure BDA0002446211560000103
(32)式中，mean()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出。
所述偏移时序正误差数据的计算包括以下步骤：
步骤41：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (41)
式(41)中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据。
步骤42：采用阶跃函数选择偏移时序正误差数据，但由于阶跃函数不可导，因此需一个替代可导函数近似，当偏移时序误差数据为正值时，保留其值，反之修正为零；公式如下：
Figure BDA0002446211560000111
(42)式中ε(Acc)为偏移时序正误数据，β为一个大于零的数据，当β的值越大，该替代可导函数越接近阶跃函数。
3、有益效果：
本发明提供的光伏发电模型通过利用光伏数据收集模块预测出光伏时序输出数据，并由此数据输入到误差计算模块，结合光伏历史数据进行一定的计算，获得偏移时序正误差数据和平均偏移误差数据，偏移时序正误差数据通过一定的计算获得备用电厂最大发电数据和通过机组优化计算模块得到机组时序发电成本数据，从而可计算出电网和光伏发电站的总成本，该成本数据以及平均偏移误差数据输入到权重更新模块中，通过基于反向传播的LM算法，获得新的权重数据，并将此数据输送到机器学习模型中，从而机器学习模型中预测出使市场获得更大效益的光伏时序预测数据。此分析过程实现了闭环，考虑了光伏预测发电量和市场效益之间的相互影响。
附图说明
图1为本发明的一种基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的整体示意图；
图2中为本发明中的机组优化计算模块的计算方法流程图。
具体实施方式
如附图1所示：基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，包括光伏数据收集模块，机器学习模型，误差计算模块，机组优化计算模块，电网成本模块组，光伏发电厂成本模块组，总成本模块以及权重更新模块；所述光伏数据收集模收集统计光伏发电厂中的历史光伏相关数据，输出光伏不同特征空间的数据；所述机器学习模型接收权重更新模块输出的权重数据以及光伏数据收集模块的光伏相关数据，并预测光伏发电厂的光伏时序发电数据，输出该光伏发电厂的时序数据；所述误差计算模块接收机器学习模型的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，输出平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；所述机组优化计算模块接收偏移时序正误差数据，获得机组优化结果，输出机组时序发电成本数据；所述电网成本模块组包括后备发电厂建设成本模块、购买其他能源成本模块、能源销售收入模块和购买太阳能成本模块；所述后备发电厂建设成本模块用于接收根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据，输出备用电厂成本；所述购买其他能源成本模块为电网向其他发电站购买能源的能源价格，能源销售收入为电网向用电用户销售能源的收入；所述购买太阳能成本模块用于接收光伏时序历史数据，输出购买太阳能价格；所述光伏发电厂成本模块组包括预测不准确的额外成本模块和太阳能销售收入模块，其中，所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本；所述太阳能销售收入模块用于接收光伏时序历史数据，输出光伏发电厂的太阳能销售收入；所述总成本模块用于接收电网和光伏发电厂各成本数据，通过计算输出电网和光伏发电厂的总成本数据；权重更新模块用于接收总成本模块的成本数据和由时序输出数据与光伏时序历史数据计算获得的平均偏移误差数据，由此通过预定方法优化更新权重，输出更新后的权重数据。
其特征在于：所述根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据的具体计算包括步骤11、步骤12：
步骤11：获取偏移时序正误差数据，由此计算最大偏移时序正误差数据，又因为Max()函数不可导，因此采用可导的函数近似，其表达式如下：
Figure BDA0002446211560000121
(1)式中，Q为偏移时序正误差数据的维度之积，L为一个较大的常数，Accq为第q个偏移时序正误差数据。
步骤12：计算备用电厂最大发电数据Max-data，其公式如下
Max_data＝Max(Acc)-RES (2)
(2)式中，RES为电网已有的备用容量。
采用式(1)求取偏移时序正误差最大值的近似函数不但可以求导，同时近似出来的最大值与实际最大值误差很小。
所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本EX_cost；具体计算公式如下式(3)；
Figure BDA0002446211560000131
(3)式中，时序发电成本数据的维度为N行P列，EX_cost是预测不准确的额外成本模块的输出数据即额外成本。
上述求取时序发电数据中涉及到求取优化模型的最优解，此最优解是求取最小值。而一般的Min函数如法求导，因此是采用了近似的函数求取即式(3)。该函数近似的最小值与实际最小值误差小，同时可以求导。
所述权重更新模块通过预定方法优化更新权重的具体过程包括步骤21至步骤24：
步骤21：建立权重更新模块数学模型：
目标函数：
Figure BDA0002446211560000132
精度约束函数：
Figure BDA0002446211560000141
(4)、(5)式中，EX_cost为光伏发电厂预测不准确的额外成本；P_cost为电网的后备发电厂建设成本；O_cost为电网购买其他能源的成本，为一个常数；E_revenue为电网能源销售收入，为一个常数；α为后备发电厂建设成本在该目标函数下的权重系数，κ为不为零的常数，SCUC{Acc}为机组优化计算模块中的优化计算模对应的输出结果，RES为电网已有的备用容量，P_price为备用电厂建设单价，Accq为第q个偏移时序正误差数据，Acc为偏移时序误差数据，T为光伏时序历史数据，mean()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出，k为最小精度百分比。
步骤22：目标函数的梯度计算
Figure BDA0002446211560000142
(6)式中，
Figure BDA0002446211560000143
为目标函数的梯度，LT为光伏时序预测数据Y对权重的导数，⊙代表矩阵对应位置的元素相乘，即矩阵的点乘。
步骤23：目标函数的黑塞矩阵计算
Figure BDA0002446211560000144
式(7)Hess为黑塞矩阵。
步骤24：第r+1次迭代时的参数更；
Figure BDA0002446211560000145
(8)式中，λI是保证Hess(r)+λI这一项为正，其维度与与黑塞矩阵一致；W(r)代表第r次迭代的权重值，r为迭代次数。
通过步骤21到步骤24，获得第r+1次迭代的权重W(r+1)，并将更新的权重值传递到机器学习模型中。
进一步地，如附图2，所述机组优化计算模块包括各能源机组数据模块、数学建模模块和优化计算模块；所述各能源机组数据模块包括火电厂、核电厂、水电厂中的一种或者多种不同能源的机组出力曲线以及出力范围，并将这些数据传递到数学建模模块中；数学建模模块用于接收各能源发电厂的机组数据和偏移时序正误差数据，各能源发电厂的机组数据包括各能源机组出力曲线和机组出力范围；通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型；优化计算模块用于接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据。
所述数学建模模块通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型具体方法为：各能源机组出力曲线采用分段成本函数近似，其机组优化数学模型如下：
目标函数：
Figure BDA0002446211560000151
约束函数：
Figure BDA0002446211560000152
(10)式中，约束(1)为功率平衡约束，约束(2)为潮流约束，约束(3)为机组发电约束；其中，Ci，t为第i台发电机t时刻的发电成本，Pi，j，t为第i台发电机第j天t时刻的发电量，Dj，t为第j天的t时刻的偏移时序正误差数据，PLmax为网架线路的最大潮流功率限制，SF为转移因子矩阵，KP为发电机关联矩阵，Pj，t为j天t时刻的机组矩阵，KD为负荷关联矩阵，Dj，t为第j天的t时刻的负荷矩阵，Pmin，Pmax为机组发电容量下限矩阵和上限矩阵。
所述优化计算模块接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据的具体计算过程包括步骤51至步骤56：
步骤51：建立约束方程组：
Figure BDA0002446211560000161
上式中，G(p)为不等约束转变的等式方程，h(p)为等式约束方程对应的方程；其中，
Figure BDA0002446211560000162
式(11)中，G1(p)、G2(p)、G3(p)、G4(p)依次为潮流上限约束、机组上限约束、潮流下限约束与机组下限约束。
步骤52：将式(11)中的4个不等约束转变成等式约束；具体包括以下步骤521至步骤524：
步骤521：对潮流上限约束进行转变：
Figure BDA0002446211560000163
式(111)中，A1为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B1为常数矩阵，其维度为NL行1列；
步骤522：对机组上限约束进行转变：
Figure BDA0002446211560000171
式(112)中，A2为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B2为常数矩阵，其维度为NG行1列。
步骤523：对潮流下限约束进行转换：
Figure BDA0002446211560000172
式(113)中，A3为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B3为常数矩阵，其维度为NL行1列。
步骤524：对机组下限约束进行转换：
Figure BDA0002446211560000173
式(114)中，A4为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B4为常数矩阵，其维度为NG行1列。
约束等式G(p)＝0可用Ap＝B表示，
则
Figure BDA0002446211560000181
其中系数矩阵A维度为2x(NL+NG)行NG列，常数矩阵B维度为2*(NL+NG)行1列。
步骤53：等式方程的提取
由于第j天t时刻的机组优化目标函数：
Figure BDA0002446211560000182
有NG个发电机，即存在NG个未知数，因此需要NG个方程求解；又所有的方程组为
Figure BDA0002446211560000183
其中
Figure BDA0002446211560000184
该方程对应的是功率平衡约束方程，因此不等约束方程G(p)需要提取(NG-1)个方程。
建立提取约束的矩阵NKC，维度为n行m列，其中
Figure BDA0002446211560000185
Figure BDA0002446211560000186
建立规则：所述规则具体为：NKC矩阵每一行的和为(NG-1)；且同一行中，第d列与d+(NL+NG)列的元素和不等于(NG-1)；其目的是保证不同时选择同一潮流约束和机组约束的上下限。
步骤54：方程组的求解
提取方程组：
Figure BDA0002446211560000187
其中，q＝1，2，3……n；为NKCq提取而得的对应方程组；
对G(pq)＝0方程的求解：G(pq)＝0可转化为L_A1，q×pq＝L_B1，q。
Figure BDA0002446211560000191
其中
Figure BDA0002446211560000192
是删除x矩阵的所有零行。
对h(p)＝0方程的求解：h(p)＝0可转化为L_A2×p＝L_B2；
Figure BDA0002446211560000193
其中ones是元素全为1的矩阵，维度为1行N列；
因此，
Figure BDA0002446211560000194
的系数矩阵以及常数矩阵为：
Figure BDA0002446211560000195
L_Aq维度为NG行NG列，L_Bq维度为NG行1列。
则可得得
Figure BDA0002446211560000196
方程组的解为
Figure BDA0002446211560000197
依次计算所有NKCq提取而得的对应方程组，得：
Figure BDA0002446211560000198
Figure BDA0002446211560000199
其中
Figure BDA00024462115600001910
是删除P_sub矩阵中存在元素为负值的列；删除后的维度为NG行，R列。
步骤55：从所有NKCq提取而得的对应方程组的所有解集：
Figure BDA00024462115600001911
表示该数学模型下，第j天t时刻的所有可能解集，机组组合最优解为Objj，t＝Min([obj1，obj2，...，objr，...，objR])；
但因Min()函数无法求导，因此采用近似的方法提取最小值；
又因解集矩阵中可能存在零元素，为方便右面的近似提取最小值的计算，
将所有元素都加上一个不为零的常数κ；
有objj，t＝Obj+κ
Figure BDA0002446211560000201
其中，α为较大的整数；上式为Min()函数的近似可导替代函数。
步骤56：通过循环步骤51到步骤55，计算出以偏移时序正误差数据为输入负荷的所有最优解，因此优化计算模块输出机组时序发电成本数据如下式；
Figure BDA0002446211560000202
其中，N，P代表偏移时序正误差数据的维度有N天P个时刻，而机组时序发电成本数据的维度与偏移时序正误差数据的维度相同。
传统的机组优化模型计算方法是采用迭代计算的，而迭代计算无法求出目标函数的导数。因此本发明采用直接算法求解优化模型，该算法的好处是不需要迭代，直接求解模型最优解，同时可对模型的目标函数进行求导，可获得目标函数的梯度，黑塞矩阵等。
进一步地，所述误差计算模块接收机器学习模型中的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，通过比较计算获得平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；其中，平均偏移误差数据的计算包括步骤31、步骤32：
步骤31：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (31)
(31)式中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据。
步骤32：计算平均偏移误差数据，公式如下：
Figure BDA0002446211560000211
(32)式中，mean()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出。
所述偏移时序正误差数据的计算包括以下步骤：
步骤41：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (41)
式(41)中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据。
步骤42：采用阶跃函数选择偏移时序正误差数据，但由于阶跃函数不可导，因此需一个替代可导函数近似，当偏移时序误差数据为正值时，保留其值，反之修正为零；公式如下：
Figure BDA0002446211560000212
(42)式中ε(Acc)为偏移时序正误数据，β为一个大于零的数据，当β的值越大，该替代可导函数越接近阶跃函数。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但它们并不是用来限定本发明的，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，自当可作各种变化或润饰，因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求保护范围所界定的为准。

Claims (3)

1.基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，其中预测系统包括光伏数据收集模块，机器学习模型，误差计算模块，机组优化计算模块，电网成本模块组，光伏发电厂成本模块组，总成本模块以及权重更新模块；所述光伏数据收集模收集统计光伏发电厂中的历史光伏相关数据，输出光伏不同特征空间的数据；所述机器学习模型接收权重更新模块输出的权重数据以及光伏数据收集模块的光伏相关数据，并预测光伏发电厂的光伏时序发电数据，输出该光伏发电厂的时序数据；所述误差计算模块接收机器学习模型的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，输出平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；所述机组优化计算模块接收偏移时序正误差数据，获得机组优化结果，输出机组时序发电成本数据；所述电网成本模块组包括后备发电厂建设成本模块、购买其他能源成本模块、能源销售收入模块和购买太阳能成本模块；所述后备发电厂建设成本模块用于接收根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据，输出备用电厂成本；所述购买其他能源成本模块为电网向其他发电站购买能源的能源价格，能源销售收入为电网向用电用户销售能源的收入；所述购买太阳能成本模块用于接收光伏时序历史数据，输出购买太阳能价格；所述光伏发电厂成本模块组包括预测不准确的额外成本模块和太阳能销售收入模块，其中，所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本；所述太阳能销售收入模块用于接收光伏时序历史数据，输出光伏发电厂的太阳能销售收入；所述总成本模块用于接收电网和光伏发电厂各成本数据，通过计算输出电网和光伏发电厂的总成本数据；权重更新模块用于接收总成本模块的成本数据和由时序输出数据与光伏时序历史数据计算获得的平均偏移误差数据，由此通过预定方法优化更新权重，输出更新后的权重数据；
其特征在于：所述根据误差计算模块输出的偏移时序正误差数据计算出的备用电厂最大发电数据的具体计算包括步骤11、步骤12：
步骤11：获取偏移时序正误差数据，由此计算最大偏移时序正误差数据，又因为Max()函数不可导，因此采用可导的函数近似，其表达式如下：
Figure FDA0002446211550000011
(1)式中，Q为偏移时序正误差数据的维度之积，L为一个较大的常数，Accq为第q个偏移时序正误差数据；
步骤12：计算备用电厂最大发电数据Max-data，其公式如下
Max_data＝Max(Acc)-RES (2)
(2)式中，RES为电网已有的备用容量；
所述预测不准确的额外成本模块用于接收机组时序发电成本数据，输出该光伏发电厂预测不准确的额外成本EX_cost；具体计算公式如下式(3)；
Figure FDA0002446211550000021
(3)式中，时序发电成本数据的维度为N行P列，EX_cost是预测不准确的额外成本模块的输出数据即额外成本；
所述权重更新模块通过预定方法优化更新权重的具体过程包括步骤21至步骤24：
步骤21：建立权重更新模块数学模型：
目标函数：
Figure FDA0002446211550000022
精度约束函数：
Figure FDA0002446211550000023
(4)、(5)式中，EX_cost为光伏发电厂预测不准确的额外成本；P_cost为电网的后备发电厂建设成本；O_cost为电网购买其他能源的成本，为一个常数；E_revenue为电网能源销售收入，为一个常数；α为后备发电厂建设成本在该目标函数下的权重系数，κ为不为零的常数，SCUC{Acc}为机组优化计算模块中的优化计算模对应的输出结果，RES为电网已有的备用容量，P_price为备用电厂建设单价，Accq为第q个偏移时序正误差数据，Acc为偏移时序误差数据，T为光伏时序历史数据，mean()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出，k为最小精度百分比；
步骤22：目标函数的梯度计算
Figure FDA0002446211550000031
(6)式中，
Figure FDA0002446211550000032
为目标函数的梯度，LT为光伏时序预测数据Y对权重的导数，⊙代表矩阵对应位置的元素相乘，即矩阵的点乘；
步骤23：目标函数的黑塞矩阵计算
Figure FDA0002446211550000033
式(7)Hess为黑塞矩阵；
步骤24：第r+1次迭代时的参数更；
Figure FDA0002446211550000034
(8)式中，λI是保证Hess(r)+λI这一项为正，其维度与与黑塞矩阵一致；W(r)代表第r次迭代的权重值，r为迭代次数；
通过步骤21到步骤24，获得第r+1次迭代的权重W(r+1)，并将更新的权重值传递到机器学习模型中。
2.根据权利要求1所述的基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，其特征在于：所述机组优化计算模块包括各能源机组数据模块、数学建模模块和优化计算模块；所述各能源机组数据模块包括火电厂、核电厂、水电厂中的一种或者多种不同能源的机组出力曲线以及出力范围，并将这些数据传递到数学建模模块中；数学建模模块用于接收各能源发电厂的机组数据和偏移时序正误差数据，各能源发电厂的机组数据包括各能源机组出力曲线和机组出力范围；通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型；优化计算模块用于接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据；
所述数学建模模块通过输入数据和电网网架的线路潮流数据，建立机组优化模型的目标函数和网架约束函数，输出相应的数学模型具体方法为：各能源机组出力曲线采用分段成本函数近似，其机组优化数学模型如下：
目标函数：
Figure FDA0002446211550000041
约束函数：
Figure FDA0002446211550000042
(10)式中，约束(1)为功率平衡约束，约束(2)为潮流约束，约束(3)为机组发电约束；其中，Ci，t为第i台发电机t时刻的发电成本，Pi，j，t为第i台发电机第j天t时刻的发电量，Dj，t为第j天的t时刻的偏移时序正误差数据，PLmax为网架线路的最大潮流功率限制，SF为转移因子矩阵，KP为发电机关联矩阵，Pj，t为j天t时刻的机组矩阵，KD为负荷关联矩阵，Dj，t为第j天的t时刻的负荷矩阵，Pmin，Pmax为机组发电容量下限矩阵和上限矩阵；
所述优化计算模块接收数学建模模块的机组优化数学模型，并求解该数学模型，输出机组时序发电成本数据的具体计算过程包括步骤51至步骤56：
步骤51：建立约束方程组：
Figure FDA0002446211550000051
上式中，G(p)为不等约束转变的等式方程，h(p)为等式约束方程对应的方程；其中，
Figure FDA0002446211550000052
式(11)中，G1(p)、G2(p)、G3(p)、G4(p)依次为潮流上限约束、机组上限约束、潮流下限约束与机组下限约束；
步骤52：将式(11)中的4个不等约束转变成等式约束；具体包括以下步骤521至步骤524：
步骤521：对潮流上限约束进行转变：
Figure FDA0002446211550000053
式(111)中，A1为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B1为常数矩阵，其维度为NL行1列；
步骤522：对机组上限约束进行转变：
Figure FDA0002446211550000061
式(112)中，A2为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B2为常数矩阵，其维度为NG行1列；
步骤523：对潮流下限约束进行转换：
Figure FDA0002446211550000062
式(113)中，A3为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其维度为NL行NG列；B3为常数矩阵，其维度为NL行1列；
步骤524：对机组下限约束进行转换：
Figure FDA0002446211550000063
式(114)中，A4为未知数Pj，t矩阵的系数矩阵，其是单位矩阵，维度为NG行NG列；B4为常数矩阵，其维度为NG行1列；
约束等式G(p)＝0可用Ap＝B表示，
则
Figure FDA0002446211550000071
其中系数矩阵A维度为2x(NL+NG)行NG列，常数矩阵B维度为2*(NL+NG)行1列；
步骤53：等式方程的提取
由于第j天t时刻的机组优化目标函数：
Figure FDA0002446211550000072
有NG个发电机，即存在NG个未知数，因此需要NG个方程求解；又所有的方程组为
Figure FDA0002446211550000073
其中
Figure FDA0002446211550000074
该方程对应的是功率平衡约束方程，因此不等约束方程G(p)需要提取(NG-1)个方程；
建立提取约束的矩阵NKC，维度为n行m列，其中
Figure FDA0002446211550000075
Figure FDA0002446211550000076
建立规则：所述规则具体为：NKC矩阵每一行的和为(NG-1)；且同一行中，第d列与d+(NL+NG)列的元素和不等于(NG-1)；其目的是保证不同时选择同一潮流约束和机组约束的上下限；
步骤54：方程组的求解
提取方程组：
Figure FDA0002446211550000077
其中，q＝1，2，3……n；为NKCq提取而得的对应方程组；
对G(pq)＝0方程的求解：G(pq)＝0可转化为L_A1，q×pq＝L_BE1，q；
Figure FDA0002446211550000081
其中
Figure FDA0002446211550000082
是删除x矩阵的所有零行；
对h(p)＝0方程的求解：h(p)＝0可转化为L_A2×p＝L_B2；
Figure FDA0002446211550000083
其中ones是元素全为1的矩阵，维度为1行N列；因此，
Figure FDA0002446211550000084
的系数矩阵以及常数矩阵为：
Figure FDA0002446211550000085
L_Aq维度为NG行NG列，L_Bq维度为NG行1列；
则可得得
Figure FDA0002446211550000086
方程组的解为
Figure FDA0002446211550000087
依次计算所有NKCq提取而得的对应方程组，得：
Figure FDA0002446211550000088
Figure FDA0002446211550000089
其中
Figure FDA00024462115500000810
是删除P_sub矩阵中存在元素为负值的列；删除后的维度为NG行，R列；
步骤55：从所有NKCq提取而得的对应方程组的所有解集：
Figure FDA00024462115500000811
表示该数学模型下，第j天t时刻的所有可能解集，机组组合最优解为
Objj，t＝Min([obj1，obj2，...，objr，...，objR])；
但因Min()函数无法求导，因此采用近似的方法提取最小值；
又因解集矩阵中可能存在零元素，为方便右面的近似提取最小值的计算，
将所有元素都加上一个不为零的常数κ；
有objj，t＝Obj+κ
Figure FDA0002446211550000091
其中，α为较大的整数；上式为Min()函数的近似可导替代函数；
步骤56：通过循环步骤51到步骤55，计算出以偏移时序正误差数据为输入负荷的所有最优解，因此优化计算模块输出机组时序发电成本数据如下式；
Figure FDA0002446211550000092
其中，N，P代表偏移时序正误差数据的维度有N天P个时刻，而机组时序发电成本数据的维度与偏移时序正误差数据的维度相同。
3.根据权利要求1所述的基于市场效益驱动的光伏发电智能预测系统的计算方法，其特征在于：所述误差计算模块接收机器学习模型中的光伏时序预测数据和光伏数据收集模块的光伏时序历史数据，通过比较计算获得平均偏移误差数据和偏移时序正误差数据；其中，平均偏移误差数据的计算包括步骤31、步骤32：
步骤31：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (31)
(31)式中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据；
步骤32：计算平均偏移误差数据，公式如下：
Figure FDA0002446211550000101
(32)式中，mean()函数计算所有输入数据的平均值，此平均值是该函数的输出；
所述偏移时序正误差数据的计算包括以下步骤：
步骤41：获取机器模型中输出的光伏时序预测数据与光伏时序历史数据，并对其进行计算，公式如下：
Acc＝Y-T (41)
式(41)中，Acc为偏移时序误差数据，Y为光伏时序预测数据，T为光伏时序历史数据；
步骤42：采用阶跃函数选择偏移时序正误差数据，但由于阶跃函数不可导，因此需一个替代可导函数近似，当偏移时序误差数据为正值时，保留其值，反之修正为零；公式如下：
Figure FDA0002446211550000102
(42)式中ε(Acc)为偏移时序正误数据，β为一个大于零的数据，当β的值越大，该替代可导函数越接近阶跃函数。
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