CN116050754A - 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统 - Google Patents

一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116050754A
CN116050754A CN202211717543.6A CN202211717543A CN116050754A CN 116050754 A CN116050754 A CN 116050754A CN 202211717543 A CN202211717543 A CN 202211717543A CN 116050754 A CN116050754 A CN 116050754A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
layer
model
physical
models
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202211717543.6A
Other languages
English (en)
Inventor
刘晓宇
李相俊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202211717543.6A priority Critical patent/CN116050754A/zh
Publication of CN116050754A publication Critical patent/CN116050754A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/22—The renewable source being solar energy
    • H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
    • H02J2300/28—The renewable source being wind energy
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/40—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation wherein a plurality of decentralised, dispersed or local energy generation technologies are operated simultaneously
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统，属于电力系统控制技术领域。方法包括：在物理层管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；在数据层实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；在模型层维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；在功能层通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。本方法可以提升生产效率，确保虚拟电厂管辖范围内分布式资源的实时协同管控。

Description

一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统
技术领域
本发明属于电力系统控制技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统。
背景技术
以新能源为主体的新型电力系统亟需解决包括新能源与传统能源在内的多类型能源综合调控平衡问题。虚拟电厂将容量小、地理位置分散的分布式能源聚合成为独立调控主体参与电力调度，可为大规模新能源并网带来的系统冲击和分布式能源聚合管理提供新的解决思路。
现有方法多从促进新能源消纳、提高虚拟电厂经济性角度出发建立不同策略模型，较少考虑虚拟电厂异构资源的时效性和应用功能的多样性，且当前虚拟电厂大都基于物理空间建模，缺少虚拟电厂与物理环境的实时交互，难以实现虚拟电厂的数字化、信息化和智能化管控，难以有效应对“源网荷储”动态交互和协同优化问题。
因此，需要一种使得虚拟电厂能够实时感知异构资源和电力需求的实时变化，支撑虚拟电厂对全生产过程建模、监控、分析、预测、控制以及调整，有效提升生产效率。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统，利用大数据分析、人工智能技术对虚拟电厂全生产过程、全生命周期进行建模、监控、分析、预测、控制以及调整，可以在不影响物理实体正常运行的前提下，实时验证虚拟电厂运行效果，提升生产效率，实现了物理空间与数字空间之间的实时双向同步映射及交互反馈，可以确保虚拟电厂管辖范围内分布式资源的实时协同管控。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
根据本发明的一个方面，本发明提供了一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法，所述方法包括以下步骤：
在物理层管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；
在数据层实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；
在模型层维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；
在功能层通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
优选地，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
优选地，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC61850、光纤、现场总线、工业以太网。
优选地，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
优选地，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控系统，所述系统包括物理层、数据层、模型层和功能层；
所述物理层，用于管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；
所述数据层，用于实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；
所述模型层，用于维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；
所述功能层，用于通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
优选地，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
优选地，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC61850、光纤、现场总线、工业以太网。
优选地，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
优选地，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统，利用大数据分析、人工智能技术对虚拟电厂全生产过程、全生命周期进行建模、监控、分析、预测、控制以及调整，可以在不影响物理实体正常运行的前提下，实时验证虚拟电厂运行效果，提升生产效率，实现了物理空间与数字空间之间的实时双向同步映射及交互反馈，可以确保虚拟电厂管辖范围内分布式资源的实时协同管控。
通过参照以下附图及对本发明的具体实施方式的详细描述，本发明的特征及优点将会变得清楚。
附图说明
构成本发明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是基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法流程图；
图2是基于数字孪生的虚拟电厂协同管控系统示意图。
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，本发明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发明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
图1是基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法流程图。如图1所示，本发明提供了一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：在物理层管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用。
优选地，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
具体地，物理实体包括但不限于风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台；运行逻辑包括但不限于设备参数、运行状态和序贯关系，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；设备参数包括但不限于风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的地理位置、额定容量、额定功率；运行状态包括但不限于风电机组、光伏机组、火电机组的启停状态和实时功率，储能电站的电压、温度、充放电状态和实时功率，实时负荷；序贯关系包括但不限于风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站和负荷之间的电力联通关系；电力应用包括但不限于促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
步骤2：在数据层实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道。
优选地，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC61850、光纤、现场总线、工业以太网。
具体地，数据层采用高性能传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括但不限于移动通信网络、WiFi、IEC 61850、光纤、现场总线、工业以太网。
步骤3：在模型层维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断。
优选地，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
具体地，机理模型包括但不限于风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；数据驱动模型包括但不限于基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型；边缘计算技术将虚拟电厂内部的异构资源虚拟化，为数据清理、预分析提供基础设施适配，数据清理、预分析支撑就地监测、故障诊断、运维管理相关服务功能。
步骤4：在功能层通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
优选地，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
具体地，功能层利用云边协同技术搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体实现多类型电力应用，支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互。
云边协同技术通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务；功能层通过数据层下发指令到物理层实体执行指令来实现多类型电力应用，物理实体执行相关电力操作实现多类型电力应用。
物理层、数据层、模型层和功能层是是一个联系紧密、能够在物理空间与数字空间之间实现实时双向同步映射及交互反馈的有机整体。
本实施例利用大数据分析、人工智能技术对虚拟电厂全生产过程、全生命周期进行建模、监控、分析、预测、控制以及调整，可以在不影响物理实体正常运行的前提下，实时验证虚拟电厂运行效果，提升生产效率，实现了物理空间与数字空间之间的实时双向同步映射及交互反馈，可以确保虚拟电厂管辖范围内分布式资源的实时协同管控。
实施例2
图2是基于数字孪生的虚拟电厂协同管控系统示意图。如图2所示，本发明还提供了一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控系统，所述系统包括物理层、数据层、模型层和功能层；
所述物理层，用于管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；
所述数据层，用于实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；
所述模型层，用于维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；
所述功能层，用于通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
优选地，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
优选地，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC61850、光纤、现场总线、工业以太网。
优选地，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
优选地，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
本实施例2中各个功能层所实现的功能的具体实施过程与实施例1中的实施过程相同，在此不再赘述。
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 (10)

1.一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
在物理层管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；
在数据层实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；
在模型层维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；
在功能层通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC 61850、光纤、现场总线、工业以太网。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
6.一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控系统，其特征在于，所述系统包括物理层、数据层、模型层和功能层；
所述物理层，用于管理各种类型物理实体、物理实体内部及物理实体之间各类运行逻辑，执行上层指令实现多类型电力应用；
所述数据层，用于实时采集、存储、传输多源异构数据，建立物理空间和数字空间的实时双向数据通道；
所述模型层，用于维护更新机理模型、数据驱动模型，通过边缘计算实现资源虚拟化、数据预分析、就地监测、故障诊断；
所述功能层，用于通过云边协同搭配组合各类机理模型和数据驱动模型形成不同复合功能模块，下发指令反馈到物理层实体，实现多类型电力应用。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述物理实体包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站、负荷、边缘平台和云平台，其中，边缘平台和云平台用于存储、处理多源异构数据；所述运行逻辑包括设备参数、运行状态和序贯关系；所述多类型电力应用包括促进新能源消纳、系统调频、电力调峰、计划曲线跟踪、削峰填谷。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据层采用传感器将实时采集的多源异构数据存储在云平台或者边缘平台服务器上；所述实时双向数据通道传输数据所使用的通信技术包括移动通信网络、WiFi、IEC 61850、光纤、现场总线、工业以太网。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机理模型包括风电机组、光伏机组、火电机组、储能电站的已知生产过程的形式化数学表达；所述数据驱动模型包括基于循环神经网络的预测模型、基于监督学习的诊断模型和基于强化学习的决策模型。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，通过标准化来自模型层的预分析数据来构建云端资源池，实现不同机理模型与数据驱动模型之间的数据透明交互与共享利用，以软件定义形式标准化不同模型接口，通过模型间的排列组合支持远程运维、故障预警、过程管理、协同控制以及人机交互服务。
CN202211717543.6A 2022-12-29 2022-12-29 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统 Pending CN116050754A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211717543.6A CN116050754A (zh) 2022-12-29 2022-12-29 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211717543.6A CN116050754A (zh) 2022-12-29 2022-12-29 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116050754A true CN116050754A (zh) 2023-05-02

Family

ID=86117567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211717543.6A Pending CN116050754A (zh) 2022-12-29 2022-12-29 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116050754A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117272696A (zh) * 2023-11-21 2023-12-22 国网信息通信产业集团有限公司 基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台
CN117353371A (zh) * 2023-09-27 2024-01-05 深电能科技集团有限公司 虚拟电厂的控制方法、系统、设备及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117353371A (zh) * 2023-09-27 2024-01-05 深电能科技集团有限公司 虚拟电厂的控制方法、系统、设备及存储介质
CN117272696A (zh) * 2023-11-21 2023-12-22 国网信息通信产业集团有限公司 基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台
CN117272696B (zh) * 2023-11-21 2024-01-26 国网信息通信产业集团有限公司 基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Timetable optimization for regenerative energy utilization in subway systems
CN107330056B (zh) 基于大数据云计算平台的风电场scada系统及其运行方法
CN111131480A (zh) 一种面向智慧电厂的云边协同服务系统
CN116050754A (zh) 一种基于数字孪生的虚拟电厂协同管控方法及系统
CN111525684A (zh) 一种基于云平台的风电场集群化监控的运维系统
CN105743126A (zh) 一种实现负荷管理的微电网能量管理系统
CN112332444A (zh) 一种基于数字孪生的微电网能量管理系统
CN104616121A (zh) 一种区域能量综合协调管控系统
CN105278504A (zh) 发电集团级水电机组分布式状态监测与诊断平台建设的体系结构
CN111612214B (zh) 一种负荷侧智能管控系统
CN114154558B (zh) 基于图神经网络的分布式能源发电负荷预测系统及方法
CN109697251A (zh) 基于分布式光伏电站的云计算方法及云服务平台
CN111142486A (zh) 一种综合能源监控与服务系统及其工作方法
CN112950001B (zh) 基于云边端闭环架构的智慧能量管控系统及方法
CN203552029U (zh) 一种基于分布式控制器的微网控制系统
CN111291950A (zh) 一种经济园区配电网主动服务与运营管控统一平台
CN116014776A (zh) 一种基于数字孪生的大规模储能电站协同管控方法及系统
CN211127143U (zh) 一种分布式逆变器动模仿真装置
Jia Design and implementation of MAS in renewable energy power generation system
CN204794355U (zh) 一种电能量计量装置现场作业移动监管系统
Lin et al. Power distribution network management based on edge computing
CN112290676B (zh) 现场数据与云存储系统相结合的光伏电站控制系统
Wang Research and Application of Operation and Maintenance Simulation Technology of Provincial Intelligent Distribution Network Based on Data Mining
CN103048964A (zh) 门控单元驱动控制分散控制系统及控制方法
CN218825269U (zh) 一种污水的处理系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination