CN116780534A - 虚拟电厂负荷管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及虚拟电厂技术领域,本发明公开了一种虚拟电厂负荷管理方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量,然后通过预设分类模型分别对产电量和用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量,然后获取各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理。本发明能够根据各类分布式资源提供的目标产电量和各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,以使可控负荷能够正常运行。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟电厂技术领域,尤其涉及一种虚拟电厂负荷管理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
虚拟电厂是一种电源协调管理系统,可以通过先进的信息通信技术和协调控制技术,将分布式电源、可控负荷和储能系统合理地聚合在一起,形成可供电网利用的强大电源,其中,可控负荷所需的用电量与分布式电源提供的产电量密切相关。因此,如何有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,成为一个亟待解决的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供了一种虚拟电厂负荷管理方法、装置、设备及存储介质,旨在解决如何有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种虚拟电厂负荷管理方法,所述虚拟电厂负荷管理方法包括以下步骤:
获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
可选地,所述通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量的步骤,具体包括:
通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量;
对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线;
根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量。
可选地,所述对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线的步骤,具体包括:
对所述各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量分别进行曲线拟合,获得初始产电量曲线和初始用电量曲线;
获取所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线对应的曲线变化情况;
根据所述曲线变化情况对所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线中的异常曲线进行删除,获得产电量曲线和用电量曲线。
可选地,所述根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量的步骤,具体包括:
根据所述产电量曲线对应的产电量斜率对所述产电量曲线进行曲线划分,获得划分后的产电量曲线;
获取所述划分后的产电量曲线中的各曲线段对应的产电时间段,并根据所述产电时间段对所述初始产电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量;
根据所述用电量曲线对应的用电量斜率对所述用电量曲线进行曲线划分,获得划分后的用电量曲线;
获取所述划分后的用电量曲线中的各曲线段对应的用电时间段,并根据所述用电时间段对所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标用电量。
可选地,所述根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理的步骤,具体包括:
获取各类可控负荷对应的设定运行信息,所述设定运行信息包括:运行时间段和单次运行用电量;
将所述运行状态信息与所述运行时间段和所述单次运行用电量分别进行对比,获得对比结果;
根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理。
可选地,所述根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理的步骤,具体包括:
根据所述对比结果确定所述各类可控负荷对应的正常运行用电量和异常运行用电量;
获取所述正常运行用电量对应的正常时间段和所述异常运行用电量对应的异常时间段;
根据所述目标产电量、所述正常时间段内的正常运行用电量以及所述异常时间段内的异常运行用电量对所述各类可控负荷进行负荷管理。
可选地,所述获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量的步骤,具体包括:
获取历史时间段内的虚拟电厂里的分布式资源对应的历史产电量和可控负荷对应的历史用电量;
根据所述历史产电量和所述历史用电量对初始时间段进行划分,获得各预设时间段;
获取各预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种虚拟电厂负荷管理装置,所述虚拟电厂负荷管理装置包括:
电量获取模块,用于获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
电量分类模块,用于通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
信息获取模块,用于获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
负荷管理模块,用于根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种虚拟电厂负荷管理设备,所述虚拟电厂负荷管理设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的虚拟电厂负荷管理程序,所述虚拟电厂负荷管理程序配置为实现如上文所述的虚拟电厂负荷管理方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种存储介质,所述存储介质上存储有虚拟电厂负荷管理程序,所述虚拟电厂负荷管理程序被处理器执行时实现如上文所述的虚拟电厂负荷管理方法的步骤。
本发明通过获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量,然后通过预设分类模型分别对产电量和用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量,然后获取各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理。本发明能够得到各类分布式资源提供的产电量和各类可控负荷所需的用电量,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够根据各类分布式资源提供的目标产电量和各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,以使可控负荷能够正常运行。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的虚拟电厂负荷管理设备的结构示意图;
图2为本发明虚拟电厂负荷管理方法第一实施例的流程示意图;
图3为本发明虚拟电厂负荷管理方法第二实施例的流程示意图;
图4为本发明虚拟电厂负荷管理方法第三实施例的流程示意图;
图5为本发明虚拟电厂负荷管理装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1,图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的虚拟电厂负荷管理设备结构示意图。
如图1所示,该虚拟电厂负荷管理设备可以包括:处理器1001,例如中央处理器(Central Processing Unit,CPU),通信总线1002、用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity,Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM),也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的结构并不构成对虚拟电厂负荷管理设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及虚拟电厂负荷管理程序。
在图1所示的虚拟电厂负荷管理设备中,网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于与用户进行数据交互;本发明虚拟电厂负荷管理设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在虚拟电厂负荷管理设备中,所述虚拟电厂负荷管理设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的虚拟电厂负荷管理程序,并执行本发明实施例提供的虚拟电厂负荷管理方法。
基于上述虚拟电厂负荷管理设备,本发明实施例提供了一种虚拟电厂负荷管理方法,参照图2,图2为本发明虚拟电厂负荷管理方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中,所述虚拟电厂负荷管理方法包括以下步骤:
步骤S10:获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
需要说明的是,本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备,例如手机、平板电脑、个人电脑等,或者是一种能够实现上述功能的电子设备或虚拟电厂负荷管理设备。以下以所述虚拟电厂负荷管理设备为例,对本实施例及下述各实施例进行说明。
可理解的是,预设时间段是指预先设置的时间段,例如:1点-2点,2点-3点等,还可根据该虚拟电厂内的分布式资源对应的产电量变化情况和可控电荷对应的用电量变化情况确定预设时间段。
应理解的是,本实施例可获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量,即在预设时间段内的所有分布式资源提供的电量,还可获取预设时间段内虚拟电厂里的可控负荷对应的用电量,即在预设时间段内的所有可控负荷所消耗的电量。
进一步地,为了精确划分预设时间段,在本实施例中,所述步骤S10包括:获取历史时间段内的虚拟电厂里的分布式资源对应的历史产电量和可控负荷对应的历史用电量;根据所述历史产电量和所述历史用电量对初始时间段进行划分,获得各预设时间段;获取各预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量。
需要说明的是,历史时间段可以是之前的某一天,也可以是某两天,本实施例对此不做具体限制。
可理解的是,可获取历史时间段内的该虚拟电厂里的分布式资源对应的历史产电量和可控负荷对应的历史用电量,历史产电量是指分布式资源在历史时间段内的每一时刻对应的产电量,历史用电量是指可控负荷在历史时间段内的每一时刻对应的用电量。
应理解的是,初始时间段可以是一天,也可以是两天,可根据历史产电量和历史用电量对初始时间段进行划分,具体可获取历史产电量和历史用电量在各个时刻的变化情况,如果在某个时刻发生突变,可将当前时刻作为预设时间段的起始点或终点,如果历史产电量发生突变的时刻和历史用电量发生突变的时刻不相同,可以将两个时刻均作为预设时间段的起始点或终点,通过上述方法即可得到各预设时间段对应的起始点和终点。再获取各预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量。
步骤S20:通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
需要说明的是,预设分类模型是指预先设置的分类模型,可用于对产电量和用电量进行分类。
可理解的是,通过分类模型分别对产电量和用电量进行分类,可得到各类分布式资源在预设时间段内的目标产电量和各类可控负荷在预设时间段内的目标用电量。
步骤S30:获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
应理解的是,每一类可控负荷对应的目标用电量可能不相同,可获取各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息,运行状态信息可包括运行时长、运行过程中的功率等信息,还可包括其他信息,本实施例对此不做具体限制。
步骤S40:根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
可理解的是,本实施例可根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,负荷管理是指对各类可控负荷提供的电量进行管理,具体可根据运行状态信息确定各类可控负荷对应的运行情况,再根据运行情况将目标产电量进行分配,分配至各类可控负荷。
本实施例通过获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量,然后通过预设分类模型分别对产电量和用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量,然后获取各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理。本实施例能够得到各类分布式资源提供的产电量和各类可控负荷所需的用电量,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够根据各类分布式资源提供的目标产电量和各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,以使可控负荷能够正常运行。
参考图3,图3为本发明虚拟电厂负荷管理方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例,在本实施例中,所述步骤S20包括:
步骤S201:通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量;
可理解的是,本实施例可先通过预设分类模型对产电量和用电量分别进行分类,可得到各类分布式资源在预设时间段内的初始产电量和各类可控负荷在预设时间段内的初始用电量。
步骤S202:对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线;
应理解的是,曲线拟合是指将预设时间段内的所有初始产电量用一条光滑的曲线连接起来,可得到产电量曲线,将预设时间段内的所有初始用电量用一条光滑的曲线连接起来,可得到用电量曲线。
进一步地,为了精确确定产电量曲线和用电量曲线,在本实施例中,所述步骤S202包括:对所述各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量分别进行曲线拟合,获得初始产电量曲线和初始用电量曲线;获取所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线对应的曲线变化情况;根据所述曲线变化情况对所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线中的异常曲线进行删除,获得产电量曲线和用电量曲线。
可理解的是,本实施例可先对各类分布式资源对应的初始产电量进行曲线拟合,得到初始产电量曲线,并对和各类可控负荷对应的初始用电量进行曲线拟合,得到初始用电量曲线。
应理解的是,在得到初始产电量曲线和初始用电量曲线后,可获取初始产电量曲线对应的曲线变化情况和初始用电量曲线对应的曲线变化情况,曲线变化情况是指初始产电量的变化趋势和初始用电量的变化趋势。
在具体实现中,可根据曲线变化情况对初始产电量曲线中的异常曲线进行删除,异常曲线的删除方式可以是对于超过最大产电量的部分曲线进行删除,以及小于零的部分曲线进行删除,还可以对连续出现突变的部分曲线进行删除,还可以对其他的异常曲线进行删除,得到产电量曲线。还可根据曲线变化情况对初始用电量曲线中的异常曲线进行删除,异常曲线的删除方式也可以与上述方式相同,还可以根据实际的分布式资源的可控负荷的类型确定其他的异常曲线,本实施例对此不做具体限制。
步骤S203:根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量。
可理解的是,本实施例可根据产电量曲线对初始产电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量,还可根据用电量曲线对初始用电量进行分类,获得各类可控负荷对应的目标用电量。
进一步地,为了精确确定目标产电量和目标用电量,在本实施例中,所述步骤S203包括:根据所述产电量曲线对应的产电量斜率对所述产电量曲线进行曲线划分,获得划分后的产电量曲线;获取所述划分后的产电量曲线中的各曲线段对应的产电时间段,并根据所述产电时间段对所述初始产电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量;根据所述用电量曲线对应的用电量斜率对所述用电量曲线进行曲线划分,获得划分后的用电量曲线;获取所述划分后的用电量曲线中的各曲线段对应的用电时间段,并根据所述用电时间段对所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标用电量。
应理解的是,可根据产电量曲线对应的产电量斜率对产电量曲线进行曲线划分,产电量斜率是指产电量曲线上的各点对应的斜率,在产电量斜率突变时,即可将突变的斜率对应的点作为划分点,以进行曲线划分,获得划分后的产电量曲线。还可根据用电量曲线对应的用电量斜率对用电量曲线进行曲线划分,用电量斜率是指用电量曲线上的各点对应的斜率,在用电量斜率突变时,即可将突变的斜率对应的点作为划分点,以进行曲线划分,获得划分后的用电量曲线。
可理解的是,产电时间段是指划分后的产电量曲线中的各曲线段的起点和终点之间的时间段,然后根据产电时间段对初始产电量再次进行分类,具体分类方法可以是根据产电时间段确定分布式资源的产电时间段,由于各类分布式资源的产电量的时间段可能不相同,所以可根据产电时间段对初次分类后的初始产电量再次进行分类,得到各类分布式资源对应的目标产电量。
在具体实现中,用电时间段是指划分后的用电量曲线中的各曲线段的起点和终点之间的时间段,然后根据用电时间段对初始用电量再次进行分类,具体分类方法可以是根据用电时间段确定可控负荷的用电时间段,由于各类可控负荷的用电量的时间段可能不相同,所以可根据用电时间段对初次分类后的初始用电量再次进行分类,得到各类分布式资源对应的目标产电量。
本实施例通过预设分类模型分别对产电量和用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量,然后对初始产电量和初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线,再根据产电量曲线和用电量曲线对初始产电量和初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量。本实施例通过对初始产电量和初始用电量分别进行曲线拟合,再根据产电量曲线和用电量曲线对初始产电量和初始用电量再次进行分类,能够使得分类后得到的各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量更加精确。
参考图4,图4为本发明虚拟电厂负荷管理方法第三实施例的流程示意图。
基于上述各实施例,在本实施例中,所述步骤S40包括:
步骤S401:获取各类可控负荷对应的设定运行信息,所述设定运行信息包括:运行时间段和单次运行用电量;
需要说明的是,设定运行信息是指各类可控负荷在正常运行情况下的信息,具体可与可控负荷的出厂设置、老化程度有关。
可理解的是,本实施例中的设定运行信息可包括运行时间段和单次运行用电量,运行时间段是指可控负荷需要运行的时间段,单次运行用电量是指可控负荷在单次运行过程中所需的用电量。
步骤S402:将所述运行状态信息与所述运行时间段和所述单次运行用电量分别进行对比,获得对比结果;
应理解的是,将运行状态信息与运行时间段和单次运行用电量分别进行对比,即将运行状态信息中的各类可控负荷的目标运行时间段与该可控负荷在设定运行信息中的运行时间段进行对比,将运行状态信息中的各类可控负荷的目标单次运行用电量与该可控负荷在设定运行信息中的单次运行用电量进行对比,获得对比结果。
步骤S403:根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理。
可理解的是,本实施例可根据各类分布式资源对应的目标产电量和对比结果对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地将目标产电量进行分配,分配至各类可控负荷。
进一步地,为了有效地进行负荷管理,在本实施例中,所述步骤S403包括:根据所述对比结果确定所述各类可控负荷对应的正常运行用电量和异常运行用电量;获取所述正常运行用电量对应的正常时间段和所述异常运行用电量对应的异常时间段;根据所述目标产电量、所述正常时间段内的正常运行用电量以及所述异常时间段内的异常运行用电量对所述各类可控负荷进行负荷管理。
应理解的是,可根据对比结果确定各类可控负荷对应的正常运行用电量和异常运行用电量,具体可在对比结果中的运行时间段或单次运行用电量差别较大时,将差别较大的运行时间段或者差别较大的单次运行用电量对应时刻的可控负荷的运行用电量作为异常运行用电量,将差别较小的运行时间段和差别较小的单次运行用电量对应时刻的可控负荷的运行用电量作为正常运行用电量。
可理解的是,可获取正常运行用电量对应的正常时间段,即可控负荷所需的正常运行用电量的时间段为正常时间段,还可获取异常运行用电量对应的异常时间段。
在具体实现中,可根据目标产电量、正常时间段内的正常运行用电量以及异常时间段内的异常运行用电量对各类可控负荷进行负荷管理,具体地负荷管理的方式可以是在正常时间段内的正常运行用电量可保持不变,在异常时间段内的异常运行用电量需调整为正常运行用电量,具体可根据设定运行信息进行调整,都调整为正常运行用电量后,可通过目标产电量对各类可控负荷的正常运行用电量进行分配,以进行负荷管理。
本实施例通过获取各类可控负荷对应的设定运行信息,设定运行信息包括:运行时间段和单次运行用电量,然后将运行状态信息与运行时间段和单次运行用电量分别进行对比,获得对比结果,再根据目标产电量和对比结果对各类可控负荷进行负荷管理。本实施例通过将运行状态信息与运行时间段和单次运行用电量分别进行对比,再根据目标产电量和对比结果对各类可控负荷进行负荷管理,能够根据对比结果对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,以使可控负荷能够正常运行。
参照图5,图5为本发明虚拟电厂负荷管理装置第一实施例的结构框图。
如图5所示,本发明实施例提出的虚拟电厂负荷管理装置包括:
电量获取模块10,用于获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
电量分类模块20,用于通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
信息获取模块30,用于获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
负荷管理模块40,用于根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
本实施例通过获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量,然后通过预设分类模型分别对产电量和用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量,然后获取各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理。本实施例能够得到各类分布式资源提供的产电量和各类可控负荷所需的用电量,再根据目标产电量和运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够根据各类分布式资源提供的目标产电量和各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息对各类可控负荷进行负荷管理,能够有效地对虚拟电厂中的可控负荷进行管理,以使可控负荷能够正常运行。
需要说明的是,以上所描述的工作流程仅仅是示意性的,并不对本发明的保护范围构成限定,在实际应用中,本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的,此处不做限制。
另外,未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例所提供的虚拟电厂负荷管理方法,此处不再赘述。
基于本发明上述虚拟电厂负荷管理装置第一实施例,提出本发明虚拟电厂负荷管理装置的第二实施例。
在本实施例中,所述电量分类模块20,还用于通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量;对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线;根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量。
进一步地,所述电量分类模块20,还用于对所述各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量分别进行曲线拟合,获得初始产电量曲线和初始用电量曲线;获取所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线对应的曲线变化情况;根据所述曲线变化情况对所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线中的异常曲线进行删除,获得产电量曲线和用电量曲线。
进一步地,所述电量分类模块20,还用于根据所述产电量曲线对应的产电量斜率对所述产电量曲线进行曲线划分,获得划分后的产电量曲线;获取所述划分后的产电量曲线中的各曲线段对应的产电时间段,并根据所述产电时间段对所述初始产电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量;根据所述用电量曲线对应的用电量斜率对所述用电量曲线进行曲线划分,获得划分后的用电量曲线;获取所述划分后的用电量曲线中的各曲线段对应的用电时间段,并根据所述用电时间段对所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标用电量。
进一步地,所述负荷管理模块40,还用于获取各类可控负荷对应的设定运行信息,所述设定运行信息包括:运行时间段和单次运行用电量;将所述运行状态信息与所述运行时间段和所述单次运行用电量分别进行对比,获得对比结果;根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理。
进一步地,所述负荷管理模块40,还用于根据所述对比结果确定所述各类可控负荷对应的正常运行用电量和异常运行用电量;获取所述正常运行用电量对应的正常时间段和所述异常运行用电量对应的异常时间段;根据所述目标产电量、所述正常时间段内的正常运行用电量以及所述异常时间段内的异常运行用电量对所述各类可控负荷进行负荷管理。
进一步地,所述电量获取模块10,还用于获取历史时间段内的虚拟电厂里的分布式资源对应的历史产电量和可控负荷对应的历史用电量;根据所述历史产电量和所述历史用电量对初始时间段进行划分,获得各预设时间段;获取各预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量。
本发明虚拟电厂负荷管理装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例,此处不再赘述。
此外,本发明实施例还提出一种存储介质,所述存储介质上存储有虚拟电厂负荷管理程序,所述虚拟电厂负荷管理程序被处理器执行时实现如上文所述的虚拟电厂负荷管理方法的步骤。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通 过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光 盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述虚拟电厂负荷管理方法包括以下步骤:
获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
2.如权利要求1所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量的步骤,具体包括:
通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量;
对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线;
根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量。
3.如权利要求2所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述对所述初始产电量和所述初始用电量分别进行曲线拟合,获得产电量曲线和用电量曲线的步骤,具体包括:
对所述各类分布式资源对应的初始产电量和各类可控负荷对应的初始用电量分别进行曲线拟合,获得初始产电量曲线和初始用电量曲线;
获取所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线对应的曲线变化情况;
根据所述曲线变化情况对所述初始产电量曲线和所述初始用电量曲线中的异常曲线进行删除,获得产电量曲线和用电量曲线。
4.如权利要求2所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述根据所述产电量曲线和所述用电量曲线对所述初始产电量和所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量的步骤,具体包括:
根据所述产电量曲线对应的产电量斜率对所述产电量曲线进行曲线划分,获得划分后的产电量曲线;
获取所述划分后的产电量曲线中的各曲线段对应的产电时间段,并根据所述产电时间段对所述初始产电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量;
根据所述用电量曲线对应的用电量斜率对所述用电量曲线进行曲线划分,获得划分后的用电量曲线;
获取所述划分后的用电量曲线中的各曲线段对应的用电时间段,并根据所述用电时间段对所述初始用电量再次进行分类,获得各类分布式资源对应的目标用电量。
5.如权利要求1~4中任一项所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理的步骤,具体包括:
获取各类可控负荷对应的设定运行信息,所述设定运行信息包括:运行时间段和单次运行用电量;
将所述运行状态信息与所述运行时间段和所述单次运行用电量分别进行对比,获得对比结果;
根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理。
6.如权利要求5所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述根据所述目标产电量和所述对比结果对所述各类可控负荷进行负荷管理的步骤,具体包括:
根据所述对比结果确定所述各类可控负荷对应的正常运行用电量和异常运行用电量;
获取所述正常运行用电量对应的正常时间段和所述异常运行用电量对应的异常时间段;
根据所述目标产电量、所述正常时间段内的正常运行用电量以及所述异常时间段内的异常运行用电量对所述各类可控负荷进行负荷管理。
7.如权利要求1所述的虚拟电厂负荷管理方法,其特征在于,所述获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量的步骤,具体包括:
获取历史时间段内的虚拟电厂里的分布式资源对应的历史产电量和可控负荷对应的历史用电量;
根据所述历史产电量和所述历史用电量对初始时间段进行划分,获得各预设时间段;
获取各预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量。
8.一种虚拟电厂负荷管理装置,其特征在于,所述虚拟电厂负荷管理装置包括:
电量获取模块,用于获取预设时间段内虚拟电厂里的分布式资源对应的产电量和可控负荷对应的用电量;
电量分类模块,用于通过预设分类模型分别对所述产电量和所述用电量进行分类,获得各类分布式资源对应的目标产电量和各类可控负荷对应的目标用电量;
信息获取模块,用于获取所述各类可控负荷在对应的目标用电量下的运行状态信息;
负荷管理模块,用于根据所述目标产电量和所述运行状态信息对所述各类可控负荷进行负荷管理。
9.一种虚拟电厂负荷管理设备,其特征在于,所述设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的虚拟电厂负荷管理程序,所述虚拟电厂负荷管理程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的虚拟电厂负荷管理方法的步骤。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有虚拟电厂负荷管理程序,所述虚拟电厂负荷管理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的虚拟电厂负荷管理方法的步骤。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100217453A1 (en) * | 2009-02-26 | 2010-08-26 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Grid Interconnection Device, Grid Interconnection System, And Power Control System |
JP2012244897A (ja) * | 2011-05-13 | 2012-12-10 | Fujitsu Ltd | 短期電力負荷を予測する方法及び装置 |
US20130057223A1 (en) * | 2011-09-06 | 2013-03-07 | Ming-Hsien Lee | Battery management system and battery management method |
JP2019092236A (ja) * | 2017-11-10 | 2019-06-13 | 東京瓦斯株式会社 | 発電制御装置 |
CN111382939A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 国网冀北电力有限公司 | 虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备 |
CN111463834A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-28 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 虚拟电厂的运行控制方法及虚拟电厂 |
CN113410874A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-17 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 基于虚拟电厂调峰辅助服务的负荷资源优化控制方法 |
CN114971094A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-08-30 | 中国工业互联网研究院 | 基于边缘计算的电力负荷预测方法、装置、设备及介质 |
CN115706413A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-02-17 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种微电网调度装置和方法 |
CN115940303A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-04-07 | 镇江香江云动力科技有限公司 | 直流微网的能量优化调配系统 |
-
2023
- 2023-08-16 CN CN202311029437.3A patent/CN116780534B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100217453A1 (en) * | 2009-02-26 | 2010-08-26 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Grid Interconnection Device, Grid Interconnection System, And Power Control System |
JP2012244897A (ja) * | 2011-05-13 | 2012-12-10 | Fujitsu Ltd | 短期電力負荷を予測する方法及び装置 |
US20130057223A1 (en) * | 2011-09-06 | 2013-03-07 | Ming-Hsien Lee | Battery management system and battery management method |
JP2019092236A (ja) * | 2017-11-10 | 2019-06-13 | 東京瓦斯株式会社 | 発電制御装置 |
CN111382939A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 国网冀北电力有限公司 | 虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备 |
CN111463834A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-28 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 虚拟电厂的运行控制方法及虚拟电厂 |
CN113410874A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-17 | 国网综合能源服务集团有限公司 | 基于虚拟电厂调峰辅助服务的负荷资源优化控制方法 |
CN114971094A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-08-30 | 中国工业互联网研究院 | 基于边缘计算的电力负荷预测方法、装置、设备及介质 |
CN115706413A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-02-17 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种微电网调度装置和方法 |
CN115940303A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-04-07 | 镇江香江云动力科技有限公司 | 直流微网的能量优化调配系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ISLA ALMEIDA OLIVEIRA 等: "Long-Term Energy Consumption Forecast for a Commercial Virtual Power Plant Using a Hybrid K-means and Linear Regression Algorithm", 2022 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR FINANCIAL ENGINEERING AND ECONOMICS (CIFFR), pages 1 - 7 * |
孔祥玉 等: "新型电力系统多元用户的用电特征建模与用电负荷预测综述", 电力系统自动化, vol. 47, no. 13, pages 2 - 17 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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