CN115021290B - 一种源网荷储柔性优化调控方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种源网荷储柔性优化调控方法、装置、设备及介质，本发明提供的源网荷储柔性优化调控方法，通过将储能节点与输出节点之间的相似度作为映射向量的生成依据；将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；然后基于虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点筛选出来，进而可以将这些节点作为骨干储能节点使用，由于各个储能节点之间的状态较为相近，因此，可以降低调度难度，进而更加容易的实现风力光伏发电实现功率的平滑的目的。
Description
技术领域
本发明属于配电控制技术领域，具体涉及一种源网荷储柔性优化调控方法、装置、设备及介质。
背景技术
源网荷储是“电源“、”电网“、”负荷“和”储能“的组合用语，它们之间通过源源互补、源网协调、网荷互动、网储互动和源荷互动等多种交互形式，以一种更经济、更高效和更安全的方式，提高电力系统功率动态平衡运行。本质上是一种实现能源资源最大化利用的运行模式和技术。传统电力系统由“源网荷”三者组成，为最大化利用清洁电力，平滑清洁电力的“间歇性、波动性”，稳定电源供应，储能成为解决问题的关键。传统的“源网荷”电力系统由此变为“源网荷储”电力系统。
但是，风电、光伏等新能源发电存在“看天吃饭”的属性，例如光伏发电获得的能源同四季、昼夜及阴晴等气象条件有关。风力发电则与风力风速等条件有关，不稳定、不可控，电力系统中接入了较多新能源发电设备时，使得电网功率的可控性大大降低，影响电网系统的稳定运行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种源网荷储柔性优化调控方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中，电力系统接入新能源发电设备时，使得电网功率的可控性降低，影响电网系统稳定运行的问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一方面，提供了一种源网荷储柔性优化调控方法，包括如下步骤：
以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；
基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；
基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；
将所述骨干储能节点用于电网调度。
作为本发明可选的一种方案，所述以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量的步骤，具体包括：
获取若干个储能节点的第一表征向量，计算所述第一表征向量与发电机组中每一个第二表征向量的距离；
将发电机组中的各个第二表征向量随机排序，得到第二表征向量序列；根据第二表征向量在第二表征向量序列中的顺序将对应的距离插入到向量中，得到第一表征向量的映射向量。
作为本发明可选的一种方案，所述第一表征向量中包括：输入功率、剩余储能时长、坐标数据；第二表征向量中包括：输出功率、剩余发电时长、坐标。
作为本发明可选的一种方案，基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点的步骤，具体包括：
将所述映射向量映射为高维空间中的虚拟点之后，根据虚拟点之间的分布特征，利用聚类算法将所述虚拟点聚集为若干个点簇；
根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选，得到筛选后的点簇；
根据筛选后的点簇在所有筛选后点簇中的的占比、以及调节基数确定出筛选后点簇对应的第一调节能力，调节基数相对于当前时刻需求的总调节能力的比例为预先设定的；
根据当前时刻需求的总调节能力与第一调节能力的差计算除筛选后点簇之外的其他虚拟点对应的第二调节能力；
根据第二调节能力为其他虚拟点分配对应的第三调节能力；
根据各个第一表征向量以及对应的调节能力生成分配指令，将所述分配指令发送至调度服务器；第一表征向量对应的储能节点作为骨干储能节点。
作为本发明可选的一种方案，所述骨干储能节点之外的其他储能节点作为游离储能节点用于被发电机组点对点使用。
作为本发明可选的一种方案，所述根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选，得到筛选后的点簇的步骤，具体包括：
将点簇中的虚拟点两两组合，得到若干个虚拟点组合，计算每一个虚拟点组合中虚拟点之间的虚拟距离，根据虚拟点组合对应的虚拟距离的平均值作为筛选半径；
以点簇中所有虚拟点的分布质心为圆心，以筛选半径为半径进行点簇中虚拟点的筛选。
作为本发明可选的一种方案，在筛选出骨干储能节点之后，针对各个点簇，判断骨干储能节点的调节能力是否能满足要求，在不能满足要求的情况下，将距离点簇最近的游离储能节点加入到该点簇中；在除游离储能节点之外的骨干储能节点的调节能力满足要求的情况下，将游离节点从点簇中删除。
本发明的第二方面，提供了一种源网荷储柔性优化调控装置，包括：
映射向量生成模块，用于以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；
储能节点映射模块，用于基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；
聚类模块，用于基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；
调度模块，用于将所述骨干储能节点用于电网调度。
本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如上述的源网荷储柔性优化调控方法。
本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现上述的源网荷储柔性优化调控方法。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的源网荷储柔性优化调控方法，通过将储能节点与输出节点之间的相似度作为映射向量的生成依据；将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；然后基于虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点筛选出来，进而可以将这些节点作为骨干储能节点使用，由于各个储能节点之间的状态较为相近，因此，可以降低调度难度，进而更加容易的实现风力光伏发电实现功率的平滑的目的。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例一种源网荷储柔性优化调控方法流程图。
图2为本发明一种源网荷储柔性优化调控装置的结构框图。
图3为本发明一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
实施例1
本发明实施例1提供了一种源网荷储柔性优化调控方法，以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；将所述骨干储能节点用于电网调度。
如图1所示，一种源网荷储柔性优化调控方法，步骤具体如下：
S1：获取若干个储能节点的第一表征向量，计算所述第一表征向量与发电机组中每一个第二表征向量的距离。其中，第一表征向量中包括：输入功率、剩余储能时长、坐标数据；第二表征向量中包括：输出功率、剩余发电时长、坐标。需要说明的是，发电机组中第二表征向量的选取是：与所提取的第一表征向量的距离大于预设阈值的表征向量。
表征向量的筛选是从所有表征向量里面筛选出来一部分，作为这个步骤的结果，目标表征向量是所有表征向量的一部分
S2：将发电机组中的各个第二表征向量随机排序，得到第二表征向量序列；根据第二表征向量在第二表征向量序列中的顺序将对应的距离插入到向量中，得到第一表征向量的映射向量。
S3：将所述映射向量映射为高维空间中的虚拟点，根据虚拟点之间的分布特征，利用聚类算法将所述虚拟点聚集为若干个点簇；根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选处理，得到筛选后的点簇，具体包括：
将点簇中的虚拟点两两组合，得到若干个虚拟点组合，计算每一个虚拟点组合中虚拟点之间的虚拟距离，根据虚拟点组合对应的虚拟距离的平均值作为筛选半径；
以点簇中所有虚拟点的分布质心为圆心，以筛选半径为半径进行点簇中虚拟点的筛选。
S4：根据筛选后的点簇在所有筛选后点簇中的的占比、以及调节基数确定出筛选后点簇对应的第一调节能力，调节基数相对于当前时刻需求的总调节能力的比例为预先设定的。
S5：根据当前时刻需求的总调节能力与第一调节能力的差计算除筛选后点簇之外的其他虚拟点对应的第二调节能力。
S6：根据第二调节能力为其他虚拟点分配对应的第三调节能力。
S7：根据各个第一表征向量以及对应的调节能力生成分配指令，将所述分配指令发送至调度服务器；第一表征向量对应的储能节点作为骨干储能节点用于电网调度使用。其他的一些实施例中，将除了骨干储能节点之外的其他储能节点作为游离储能节点用于被发电机组点对点使用。
在本发明的优选实施例中，在筛选出骨干储能节点之后，针对各个点簇，判断骨干储能节点的调节能力是否能满足要求，在不能满足要求的情况下，将距离点簇最近的游离储能节点加入到该点簇中；在除游离储能节点之外的骨干储能节点的调节能力满足要求的情况下，将游离节点从点簇中删除。
通过上述实施例公开的源网荷储柔性优化调控方法，将储能节点与输出节点之间的相似度作为映射向量的生成依据；将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；然后基于虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点筛选出来，进而可以将这些节点作为骨干储能节点使用，由于各个储能节点之间的状态较为相近，因此，可以降低调度难度，进而更加容易的实现风力光伏发电实现功率的平滑的目的。另外，不同时刻下同一储能节点的状态可能会发生变化，因此，点簇中包含的虚拟点也会发生变化，本发明可以根据实时状态进行对应调节，更加灵活。
下面，本实施例1还提供了具体的验证示例以做说明：
示例中，储能节点有：节点A、节点B、节点C、节点D；每一个节点都可以使用输入功率、剩余储能时长、坐标进行标记；发电机组有机组1、机组2、机组3、机组4。
分别计算节点A与机组1、机组2、机组3、机组4的距离，将计算的4个距离按照顺序排序得到【距离1，距离2，距离3，距离4】。
将【距离1，距离2，距离3，距离4】作为储能节点A的映射向量；
类似的，可以得到各个储能节点的映射向量，然后将各个元素作为不同的维度，将各个映射向量映射为高维空间中的虚拟点。
利用聚类算法将所有虚拟点聚类为三个点簇，点簇1、点簇2、点簇3；
然后计算所有虚拟点中两两虚拟点之间的距离，将虚拟点之间所有距离的平均值作为筛选半径。
以点簇1为例，以点簇1包含的所有虚拟点的质心为圆心，筛选半径为半径作圆，将圆周之内的虚拟点作为筛选后的点簇中的虚拟点。
进而得到各个点簇中被筛选后的虚拟点。
假如被筛选后的点簇中的虚拟点对应的调节能力为100kWh，所有的被筛选后的点簇的调节能力为1000kWh，则点簇1的占比为10％。
当前所需的调节能力为600Kwh，则当前所需的调节能力乘以设定比例，即可得到调节基数500Kwh，则将10％乘以调节基数500kWh，得到筛选后的点簇1对应的第一调节能力50Kwh。
进而可以得到各个点簇对应的第一调节能力。
当前所需的调节能力减去各个点簇的第一调节能力就可以得到圆之外的其他虚拟点对应的第二调节能力，即500-50(点簇1的)-80(点簇2的)，得到的第二调节能力为40Kwh。
将第二调节能力分别分配至圆之外的虚拟点，可以平均分配，如果有10个虚拟点，每一个虚拟点可以分配4Kwh。
根据各个第一表征向量以及对应的调节能力生成分配指令，将所述分配指令发送至调度服务器；第一表征向量对应的储能节点作为骨干储能节点用于电网调度使用，其他储能节点作为游离储能节点用于被发电机组点对点使用。
针对每一个提取出的表征向量，从发电机组中识别出与所提取表征向量距离大于零的所有表征向量，将各个表征向量对应的距离的平均值作为预设阈值。
进一步的，针对各个点簇，判断骨干储能节点的调节能力是否能满足要求，在不能满足要求的情况下，将距离点簇最近的游离储能节点加入到该点簇中。
例如，当前所需的调节能力发生变化，如增加了100Kwh，且尚未达到下一个调节周期时，可以将游离储能节点作为骨干储能节点使用。
在调节能力恢复到之前的水平，或者之前水平之下时，再将游离储能节点删除。
实施例2
如图2所示，基于与实施例1同一发明构思，本实施例2提供了一种源网荷储柔性优化调控装置，包括：
映射向量生成模块，用于以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；
映射向量生成模块中，以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量的步骤，具体包括：获取若干个储能节点的第一表征向量，计算所述第一表征向量与发电机组中每一个第二表征向量的距离；将发电机组中的各个第二表征向量随机排序，得到第二表征向量序列；根据第二表征向量在第二表征向量序列中的顺序将对应的距离插入到向量中，得到第一表征向量的映射向量。
储能节点映射模块，用于基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；
聚类模块，用于基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；
聚类模块中，基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点的步骤，具体包括：将所述映射向量映射为高维空间中的虚拟点之后，根据虚拟点之间的分布特征，利用聚类算法将所述虚拟点聚集为若干个点簇；根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选，得到筛选后的点簇；根据筛选后的点簇在所有筛选后点簇中的的占比、以及调节基数确定出筛选后点簇对应的第一调节能力，调节基数相对于当前时刻需求的总调节能力的比例为预先设定的；根据当前时刻需求的总调节能力与第一调节能力的差计算除筛选后点簇之外的其他虚拟点对应的第二调节能力；根据第二调节能力为其他虚拟点分配对应的第三调节能力；根据各个第一表征向量以及对应的调节能力生成分配指令，将所述分配指令发送至调度服务器；第一表征向量对应的储能节点作为骨干储能节点。
调度模块，用于将所述骨干储能节点用于电网调度。
实施例3
如图3所示，本发明还提供一种用于实现实施例1一种源网荷储柔性优化调控方法的电子设备100；电子设备100包括存储器101、至少一个处理器102、存储在存储器101中并可在至少一个处理器102上运行的计算机程序103及至少一条通讯总线104。存储器101可用于存储计算机程序103，处理器102通过运行或执行存储在存储器101内的计算机程序，以及调用存储在存储器101内的数据，实现实施例1一种源网荷储柔性优化调控方法步骤。存储器101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备100的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器101可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
至少一个处理器102可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器102可以是微处理器或者该处理器102也可以是任何常规的处理器等，处理器102是电子设备100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备100的各个部分。
电子设备100中的存储器101存储多个指令以实现一种源网荷储柔性优化调控方法，处理器102可执行多个指令从而实现：
以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；
基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；
基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；
将所述骨干储能节点用于电网调度。
实施例4
电子设备100集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器及只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (7)
1.一种源网荷储柔性优化调控方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取若干个储能节点的第一表征向量，计算所述第一表征向量与发电机组中每一个第二表征向量的距离；
将发电机组中的各个第二表征向量随机排序，得到第二表征向量序列；根据第二表征向量在第二表征向量序列中的顺序将对应的距离插入到向量中，得到第一表征向量的映射向量；
将所述映射向量映射为高维空间中的虚拟点，根据虚拟点之间的分布特征，利用聚类算法将所述虚拟点聚集为若干个点簇；根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选处理，得到筛选后的点簇；
根据筛选后的点簇在所有筛选后点簇中的占比、以及调节基数确定出筛选后点簇对应的第一调节能力，调节基数相对于当前时刻需求的总调节能力的比例为预先设定的；
根据当前时刻需求的总调节能力与第一调节能力的差计算除筛选后点簇之外的其他虚拟点对应的第二调节能力；
根据第二调节能力为其他虚拟点分配对应的第三调节能力；
根据各个第一表征向量以及对应的调节能力生成分配指令，将所述分配指令发送至调度服务器；第一表征向量对应的储能节点作为骨干储能节点用于电网调度使用；
其中，第一表征向量中包括：输入功率、剩余储能时长、坐标数据；第二表征向量中包括：输出功率、剩余发电时长、坐标；发电机组中第二表征向量的选取是：与所提取的第一表征向量的距离大于预设阈值的表征向量。
2.根据权利要求1所述的源网荷储柔性优化调控方法，其特征在于，所述骨干储能节点之外的其他储能节点作为游离储能节点用于被发电机组点对点使用。
3.根据权利要求1所述的源网荷储柔性优化调控方法，其特征在于，所述根据各个点簇中虚拟点的分布特征，对点簇中的虚拟点进行筛选，得到筛选后的点簇的步骤，具体包括：
将点簇中的虚拟点两两组合，得到若干个虚拟点组合，计算每一个虚拟点组合中虚拟点之间的虚拟距离，根据虚拟点组合对应的虚拟距离的平均值作为筛选半径；
以点簇中所有虚拟点的分布质心为圆心，以筛选半径为半径进行点簇中虚拟点的筛选。
4.根据权利要求1所述的源网荷储柔性优化调控方法，其特征在于，在筛选出骨干储能节点之后，针对各个点簇，判断骨干储能节点的调节能力是否能满足要求，在不能满足要求的情况下，将距离点簇最近的游离储能节点加入到该点簇中；在除游离储能节点之外的骨干储能节点的调节能力满足要求的情况下，将游离节点从点簇中删除。
5.一种用于实现权利要求1～4任一项所述源网荷储柔性优化调控方法的装置，其特征在于，包括：
映射向量生成模块，用于以储能节点与输出节点之间的相似度作为依据，生成映射向量；
储能节点映射模块，用于基于所述映射向量将各个储能节点映射为高位空间中的虚拟点；
聚类模块，用于基于所述虚拟点之间的距离，利用聚类的方法将状态相似的储能节点进行筛选，将筛选出来的储能节点作为骨干储能节点；
调度模块，用于将所述骨干储能节点用于电网调度。
6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至4中任意一项所述的源网荷储柔性优化调控方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的源网荷储柔性优化调控方法。
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