CN117439101A - 一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络 - Google Patents

一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络 Download PDF

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CN117439101A CN202311768786.7A CN202311768786A CN117439101A CN 117439101 A CN117439101 A CN 117439101A CN 202311768786 A CN202311768786 A CN 202311768786A CN 117439101 A CN117439101 A CN 117439101A
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Xiangyang Power Supply Co of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明提供了一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络，旨在提高电网运行的效率和稳定性；该智能网络由三个核心模块组成：源荷互动控制模块、柔性负荷协同控制模块和数字仿真控制模拟模块；源荷互动控制模块用于实时响应新能源输出的变化并据此调整电力输出；柔性负荷协同控制模块通过通信网络与各柔性负荷相连，根据负荷的电力需求和电网的电力供应数据，协调不同柔性负荷之间的运行；此外，数字仿真控制模拟模块用于模拟电网环境，以确保上述两个控制模块的有效性；整体而言，该智能网络为管理日益增长的新能源资源和复杂的电网需求提供了一种新的解决方案。

Description

一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络
技术领域
本发明涉及电网智能管理技术领域，特别涉及一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络。
背景技术
在当前的能源行业背景下，电网面临着日益增加的挑战，特别是在融入高比例的新能源，如风能和太阳能等可再生能源时。这些新能源的引入虽然对环境友好，减少了对传统化石燃料的依赖，但同时也带来了电网管理和运行的复杂性，尤其是由于其天然的输出波动性。此外，随着电网现代化的推进，越来越多的柔性负荷被接入系统，这些负荷具有可调节的特性，可根据电网条件和能源价格进行动态调整，从而为电网的平衡和优化提供了新的机遇。
传统的电网管理系统往往难以有效应对新能源的不稳定性以及复杂多变的负荷需求，特别是在保持电网稳定性和提高能源利用效率方面。
因此，开发一种新的智能网络，用于优化新能源与柔性负荷之间的互动，成为电网现代化和可持续发展的关键需求。
发明内容
本申请提供一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络，以提高电网运行的效率和稳定性。
本申请提供的一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络，包括：
源荷互动控制模块，用于处理高比例新能源下的功率波动，以实时响应新能源输出的变化并据此调整电力输出；
柔性负荷协同控制模块，通过通信网络与柔性负荷连接，依据柔性负荷的电力需求和电网的电力供应数据，协调不同柔性负荷之间的运行，以实现电网的高效和稳定运行；
数字仿真控制模拟模块，用于模拟电网环境，并在模拟的电网环境中执行策略测试和性能验证，以确保源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的工作有效性，其中，所述电网环境包括柔性负荷及柔性负荷与电网的互动。
更进一步地，所述源荷互动控制模块具体用于执行一个遗传算法，所述遗传算法包括如下步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体;每个个体代表一种特定的电力分配策略；
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行；
步骤E103：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；
步骤 E104：对下一代种群执行交叉和变异操作；
步骤 E105：重复执行步骤 E102 至 E104，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件。
更进一步地，所述多目标适应度函数如下面的公式1所示：
（1）；
其中，表示适应度评分；/>表示成本效益评估，可以用电力生产和分配的总成本与节约成本的比率来衡量；/>表示电网稳定性评估，由电网频率波动、负荷响应时间和备用容量计算得出；/>表示可持续性评估，可以通过新能源使用比例、碳排放量和环境影响评估来计算；/>是适应性评分，根据电网对新能源波动的响应能力进行评分；/>、/>、/>、/>是权重系数，其分别代表对应目标的重要性；/>是一个随时间变化的函数，反映电网稳定性需求的动态变化，/>可以通过如下的公式2实现：
（2）；
其中，是基础稳定性权重，代表在电网负荷需求最低时稳定性的基本重要性，其可以通过经验数据获得；/>是一个系数，用于调节负荷需求对稳定性权重的影响程度；是一个标准化的电网负荷需求指数。
更进一步地，所述源荷互动控制模块包括一个基于环境感知反馈因子的权重调整机制，用于根据环境因素调整所述多目标适应度函数的权重系数；其中，环境感知反馈因子通过如下公式3计算：
（3）；
其中，表示新能源波动性指数；/>表示天气条件指数；/>表示电网负荷水平指数；/>表示负荷模式指数；/>、/>、/>、/>是权重系数；
所述多目标适应度函数的权重系数可以基于如下的公式31-34进行调整：
；
；
；
；
其中，、/>、/>、/>是调整后的权重系数；/>和/>是增强因子，可以由经验数据获得。
更进一步地，所述柔性负荷协同控制模块用于执行一个柔性负荷协同控制算法，协调不同柔性负荷之间的运行；所述柔性负荷协同控制算法包括如下步骤：
收集电网的实时电力供应数据，包括总供电能力和当前的电力负荷；并收集每个柔性负荷的电力需求数据，包括当前负荷、预期最大负荷和最小负荷。
为每个柔性负荷分配一个优先级，该优先级基于负荷的重要性、灵活性和当前需求状态；
使用预测模型，预测短期内各柔性负荷的需求变化；并分析电网的总供电能力和未来的负荷需求，以识别可能的供需不平衡；
根据预测模型的预测结果，制定负荷调整计划，包括：如果预测显示电网供应充足，则维持现有负荷分配；如果预测显示供应紧张，则制定降低低优先级负荷的电力消耗或将负荷转移到需求较低的时段的计划；
设定负荷调整的目标函数，并使用优化算法，考虑约束条件，求解负荷调整方案；
将求解获得的负荷调整指令下发至各柔性负荷，指示各柔性负荷增加、减少或延迟电力消耗，并通过通信网络实时监控各负荷的响应和电网状态，以确保负荷调整的有效执行。
更进一步地，所述预测模型采用一个神经网络模型实现，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于接收历史负荷数据、实时负荷数据、环境因素数据和电网供电数据；所述输出层输出负荷预测结果。
更进一步地，所述设定负荷调整的目标函数，并使用优化算法，考虑约束条件，求解负荷调整方案，包括：
使用线性规划算法，求解负荷调整方案；
其中，所述线性规划算法使用的目标函数为下面的公式4：
（4）；
其中，是电网中新能源与柔性负荷之间互动的智能网络的总成本；/>是电源的数量；/>是第/>个电源的单位运行成本；/>是第/>个电源的输出功率；/>是柔性负荷的数量；/>是调整第/>个柔性负荷的单位成本；/>是对第/>个柔性负荷的调整量；
约束条件包括：
电源输出约束，可以使用如下的公式5表示：
（5）；
其中，是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个电源的最小输出功率；/>是第/>个电源的最大输出功率；
总供电能力约束，可以使用如下的公式6表示：
（6）；
其中，是电源的数量；/>是柔性负荷的数量；/>是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个柔性负荷的原始电力需求；/>是对第/>个柔性负荷的调整量。
更进一步地，所述神经网络模型的隐藏层包括至少两层，第一隐藏层使用ReLU激活函数，第二隐藏层使用Sigmoid激活函数，以增强神经网络模型处理复杂非线性关系的能力。
更进一步地，所述预测模型包括一个基于机器学习的异常检测模块，用于识别和警告不正常或异常的负荷模式，以提高电网运行的安全性和响应能力。
更进一步地，所述柔性负荷协同控制算法包括基于时间的负荷平滑机制，所述负荷平滑机制通过分析历史和预测负荷数据，调整负荷消耗分布，以减少高峰时段的负荷压力，并优化电网的整体能源分配。
本申请有益的技术效果主要包括：（1）源荷互动控制模块采用的智能算法能够实时响应新能源输出的变化，特别是对于高比例的新能源如风能和太阳能，这些能源的输出可能因天气条件而波动。智能算法通过调整电力输出，帮助电网适应这些波动，从而减少因新能源不稳定性引起的电网不平衡问题。（2）柔性负荷协同控制模块使电网运营商能够更有效地管理和调配电网资源。通过分析柔性负荷的电力需求和电网的电力供应数据，该模块能够协调不同负荷之间的运行，优化能源使用，提高能源效率，并减少不必要的电力损耗。（3）通过实时监控和动态调整电网负载，智能网络有助于维持电网的稳定性。这对于防止电网过载或不足极为重要，尤其是在高需求或低产能的情况下。（4）数字仿真控制模拟模块为电网提供了一个虚拟环境，用于模拟电网的实际运行状况。这允许运营商在实际应用之前测试和验证控制策略，确保它们在实际应用中的有效性和可靠性。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请第一实施例提供一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络。请参看图1，该图为本申请第一实施例的示意图。以下结合图1对本申请第一实施例提供一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络进行详细说明。
所述智能网络，包括源荷互动控制模块101、柔性负荷协同控制模块102和数字仿真控制模拟模块103。
源荷互动控制模块101，用于处理高比例新能源下的功率波动，以实时响应新能源输出的变化并据此调整电力输出。
本实施例提供的智能网络中，源荷互动控制模块101扮演着至关重要的角色。这个模块用来处理由高比例新能源引起的功率波动，这是现代电网面临的一个主要挑战。由于新能源（如风能和太阳能）的输出可能会根据天气条件和其他环境因素而大幅波动，电网需要能够灵活应对这些变化以保持稳定。
为了实现这一目标，源荷互动控制模块101内嵌有一种智能算法。这个算法具有实时响应能力，能够即时检测到新能源输出的任何变化。一旦检测到新能源输出的增加或减少，这个算法就会迅速计算出必要的调整措施，并据此调整电力系统的输出。这种调整可能包括增加或减少电力供应给某些区域，或者在必要时调节柔性负荷的电力消耗。
此外，源荷互动控制模块101不仅关注新能源的变化，还需要考虑整个电网的需求和稳定性。它能够综合考虑各种数据，如当前的电力需求、预测的需求变化、电网的运行状况等，从而做出最佳的调整决策。为了实现这一点，它与电网的其他部分，特别是柔性负荷协同控制模块102和数字仿真控制模拟模块103进行实时通信，共享数据和分析结果。
智能算法连续监控来自新能源（如风能和太阳能）的实时输出数据。这包括但不限于功率级别、生成时间和环境条件（例如，对于太阳能，光照强度；对于风能，风速和风向）。这种监控利用高频数据采集，确保准确捕捉到新能源输出的即时变化。
算法实时分析收集到的数据，并使用预测模型估计短期内新能源的输出趋势。例如，如果天气预报显示云层将会增厚，算法预测太阳能输出将下降。预测模型结合了实时数据和历史数据，通过机器学习技术调整和优化预测准确性。
当实时监控数据和预测模型的输出共同指向新能源输出的显著变化时，智能算法将这视为一个明确的信号，需要对电网的电力输出进行调整。这种结合实时数据和预测模型的方法使得响应更加准确和及时，提高了电网管理的效率和稳定性。
算法计算必要的调整措施，比如在新能源产量减少时增加其他能源源的输出，或者在产量增加时减少传统能源的贡献。
根据算法的评估和计算，源荷互动控制模块101指令电网调整其电力输出。这可能包括提高或降低某些发电站的输出，调整电力存储设备的充放电计划，或改变向柔性负荷供电的量。这些调整是动态的，并且频繁地根据新能源的持续变化进行更新。智能算法不断收集反馈数据，评估调整措施的效果，并进一步优化其响应策略。
算法还与柔性负荷协同控制模块协作，确保电力供应与需求之间的平衡，同时考虑成本效益和系统的长期稳定性。
通过这一过程，智能算法确保了电网能够灵活、高效地适应新能源的输出变化，从而维持电力系统的稳定性和可靠性，即使在新能源输出高度波动的情况下。
在智能算法中，遗传算法可用于优化电力分配策略，尤其是在处理复杂的电网系统中，需要平衡新能源的不稳定输出和不断变化的电力需求。遗传算法通过模拟自然选择和遗传进化的过程，能够寻找到最优或近似最优的解决方案。
例如，当新能源输出发生变化时，遗传算法可以用于搜索最佳的电力输出组合，这可能包括调整传统发电站的输出，重新分配电力存储设备的充放电计划，以及改变向柔性负荷的供电量。
在电网管理中，常常需要同时考虑多个目标，如成本效益、系统稳定性、可持续性等。遗传算法非常适合处理这类多目标优化问题，因为它可以在多个解决方案之间进行权衡，找到最佳的综合策略。
通过设置不同的适应度函数（如成本最小化、稳定性最大化等），遗传算法可以帮助算法找到满足所有关键性能指标的电力分配策略。
遗传算法具有自适应特性，它可以根据反馈数据（如电网的实际表现）调整其搜索策略。这意味着算法可以基于电网的历史和当前表现不断优化其决策过程。
在长期运行中，遗传算法可以帮助智能算法学习和适应环境变化，提高预测和调节策略的准确性和效率。
综上所述，遗传算法可以作为智能算法的一个关键组成部分，特别是在需要处理复杂的优化问题和动态调整决策时。通过在多维度上进行搜索和优化，遗传算法能够显著提高电网对新能源波动的适应性和整体运行的效率。
以下是遗传算法的执行步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体。每个个体代表一种特定的电力分配策略，这些策略涉及新能源和传统能源的不同组合以及电力向柔性负荷的分配。
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价。这一评价基于多个优化目标，如电力系统的总成本、稳定性、可持续性以及对新能源波动的适应能力。使用先前定义的多目标适应度函数来量化这些目标。
步骤E103：进行非支配排序，这一过程涉及将种群中的个体根据它们在各优化目标上的表现进行排序。个体间的比较基于它们的适应度分数。然后，根据这个排序选择一部分优秀的个体进入下一代种群，以确保优秀特性的传承。
步骤 E104：对下一代种群执行交叉和变异操作。交叉操作涉及将两个个体的部分特征结合起来产生新个体，从而探索解空间中的新区域。变异操作则随机地改变个体的某些特征，增加种群的多样性。这些操作有助于生成具有潜在更优性能的新种群。
步骤 E105：重复执行步骤 E102 至 E104，直到达到预定的迭代次数或某些性能指标满足停止条件。这一过程旨在不断优化电力分配策略，直至找到最优或接近最优的解决方案。
本实施例提供的智能网络中，源荷互动控制模块101使用的遗传算法作为其智能算法的核心，旨在优化电力分配策略。下面详细说明这个算法是如何工作的。
首先，算法开始于初始化阶段，即步骤E101。在这个阶段，创建了一个由多个“个体”组成的“种群”，其中每个个体实际上代表了一种可能的电力分配策略。这些策略可能包括不同比例的新能源和传统能源的组合，或者是不同的电力向柔性负荷的分配方式。初始化的目的是生成一个多样化的策略池，以便算法能够从中探索和发现优化的电力分配方法。
接下来，步骤E102涉及到对这些策略的性能进行评价。这里采用了一个预定义的多目标适应度函数，它考虑了多个优化目标，比如成本效率、电网稳定性、可持续性等。例如，一个特定的电力分配策略可能在成本效率上表现良好，但在确保电网稳定性方面表现不足。通过这种方式，每个策略都会得到一个综合性能评分，反映其在不同目标上的综合表现。
步骤E103是一个关键环节，其中进行非支配排序。这意味着策略不仅仅是被简单地排序，而是根据它们在多个目标上的综合表现进行比较。在这个过程中，选择那些在多个目标上表现良好的策略，从而保证下一代种群的质量。好比在自然选择中，生物学上最适应的特征被传承到下一代。
步骤E104涉及对这些被选中的策略（或称为“优秀个体”）进行交叉和变异操作。交叉操作可以类比于生物遗传中的交配过程，即结合两个策略的特征来产生新的策略。变异则是引入小的、随机的改变，以增加种群的多样性。这些步骤有助于探索新的可能性，防止算法仅在有限的策略范围内循环。
最后，步骤E105是这个过程的迭代部分。算法重复执行评价、排序和优化步骤，每次迭代都在寻找更好的电力分配策略。这个过程持续进行，直到达到一定的迭代次数或者某些预设的性能指标被满足为止，比如找到了在成本、稳定性和可持续性方面都表现出色的策略。
整个过程是在不断试验和调整的过程中，寻找到最适合当前电网条件的电力分配方法，从而优化整个系统的性能。通过这种方式，智能网络能够有效地管理和调配资源，应对新能源的波动性和不断变化的电网需求。
通过上述步骤，遗传算法能够在复杂的电网环境中寻找到最优或接近最优的电力分配策略，这些策略能有效平衡新能源的不稳定性和电网的整体需求，从而提高电网的效率和可靠性。
本实施例对于遗传算法提供了一个多目标适应度函数，其公式如下：
（1）；
其中，表示适应度评分；/>表示成本效益评估，可以用电力生产和分配的总成本与节约成本的比率来衡量；/>表示电网稳定性评估，由电网频率波动、负荷响应时间和备用容量中的至少一项计算得出；/>表示可持续性评估，可以通过新能源使用比例、碳排放量和环境影响评估中的至少一项来计算；/>是适应性评分，其根据电网对新能源波动的响应能力和响应速度中的至少一项进行评分，考虑到短期内新能源输出的变化和电网的适应速度；/>、/>、/>、/>是权重系数，其分别代表不同目标的重要性；是一个随时间变化的函数，反映电网稳定性需求的动态变化。
这里需要指出的是，本实施例中，多目标适应度函数也可以通过上述多目标适应度函数公式中的任意一项或者任意多项来实现。
衡量的是电力生产和分配的总成本与节约成本的比率，计算方法如下：
总成本：计算所有电力源（包括新能源和传统能源）的运行成本总和。这包括固定成本（如设备折旧、维护费用）和变动成本（如燃料成本、运营费用）。
节约成本：估算通过优化电网运行（如提高新能源使用效率、减少能源浪费）而节约下来的成本。
使用节约成本除以总成本得到。
通过考虑电网频率波动、负荷响应时间和备用容量来评估电网的稳定性。计算方法如下：
电网频率波动：测量一定时间内电网频率的变化范围。频率稳定性越高，波动范围越小。
负荷响应时间：测量电网对负荷变化的响应速度。响应时间越短，稳定性越高。
备用容量：计算电网中可用作紧急备用的额外电力容量。备用容量越大，电网稳定性越好。
可以将电网频率波动、负荷响应时间以及备用容量进行加权求和，作为。
通过新能源使用比例、碳排放量和环境影响评估来衡量电网的可持续性，计算方法如下：
新能源使用比例：计算新能源（如太阳能、风能）在总能源消耗中的占比。
碳排放量：估算电网运行过程中产生的总碳排放量。低碳排放量意味着更高的可持续性。
环境影响评估值：评估电网运行对环境的整体影响，包括生态系统影响、水资源影响等。
环境影响评估值可以通过以下步骤进行计算：
定义评估指标：
选择具体的环境影响指标，例如二氧化碳排放量、对生态系统的影响（如栖息地破坏程度）、水资源消耗等。
数据收集：
收集相关数据，例如每种能源类型（包括新能源和传统能源）的CO2排放数据、水消耗数据等。
对于生态系统影响，可以基于电网建设和运营过程中对生态系统的改变进行评分。
标准化处理：
将收集到的数据进行标准化处理，使其在同一量级上进行比较。例如，可以将每个指标的值除以其可能的最大值，使得每个指标的分数在0到1之间。
加权求和：
为每个环境影响指标分配一个权重，以反映其相对重要性。例如，二氧化碳排放可能比水消耗具有更高的权重。
将每个标准化指标值乘以其对应的权重，然后将它们相加得到总的环境影响评分。
计算环境影响评估值：
最终的环境影响评估值是所有加权评分的和，反映了电网运行对环境的总体影响。
例如，如果二氧化碳排放、生态系统影响和水资源消耗的权重分别是0.5、0.3和0.2，那么环境影响评估值可以表示为：
环境影响评估值=0.5×二氧化碳排放标准化评分+0.3×生态系统影响标准化评分+0.2×水资源消耗标准化评分；
这种方法能够全面反映电网运行对环境的影响，适合于在电网优化领域的应用。
可以将新能源使用比例、碳排放量以及环境影响评估值进行加权求和，作为。
根据电网对新能源波动的响应能力进行评分，考虑短期内新能源输出的变化和电网的适应速度。计算方法如下：
响应能力：评估电网对新能源输出快速变化的反应速度。
适应速度：测量电网在新能源供应发生变化时调整其运行状态所需的时间。
可以将响应能力、适应速度进行加权求和，作为。
影响成本效益在适应度评分中的重要性，其可以通过专家知识或者经验数据获得。
是一个随时间变化的函数，反映电网稳定性需求的动态变化。例如，在高需求时段可能需要增加/>的值。
是依赖于电网的负荷需求和时间的函数。具体公式可以是：
；
其中，是基础稳定性权重，代表在电网负荷需求最低时稳定性的基本重要性，其可以通过经验数据获得，或者专家知识获得。
是一个系数，用于调节负荷需求对稳定性权重的影响程度，其可以通过专家知识或者经验数据获得。
是一个标准化的电网负荷需求指数，其值在 [0, 1] 范围内，0 代表无负荷，1 代表最大负荷。/>的计算公式如下：
；
其中，代表在时间/>的电网当前负荷；/>代表电网的最大负荷能力。
通过这种方式，当电网负荷需求较低时（例如在夜间或非高峰时段），的值较低，导致/>较小，反映出此时电网对稳定性的需求较低。相反，在高负荷需求时段（如白天高峰时段），/>的值较高，从而增加/>的值，反映出此时电网对稳定性的需求增加。
这种设计使得成为一个能够动态反映电网实时稳定性需求的函数，有助于遗传算法在不同电网运行情况下更准确地评估电力分配策略的适应度。
调节可持续性在整体评分中的权重，其可以通过专家知识或者经验数据获得。
决定适应性评分在适应度函数中的影响力，其可以通过专家知识或者经验数据获得。
更进一步地，所述源荷互动控制模块包括一个基于环境感知反馈因子的权重调整机制，用于根据环境因素调整所述多目标适应度函数的权重系数；其中，环境感知反馈因子通过如下公式3计算：
（3）；
其中，表示新能源波动性指数；/>表示天气条件指数；/>表示电网负荷水平指数；/>表示负荷模式指数；/>、/>、/>、/>是权重系数；
所述多目标适应度函数的权重系数可以基于如下的公式31-34进行调整：
；
；
；
；
其中，、/>、/>、/>是调整后的权重系数；/>和/>是增强因子，可以由经验数据获得。
基于环境感知反馈因子的权重调整机制用于根据环境因素动态调整多目标适应度函数中的权重系数。下面详细说明这一过程：
环境感知反馈因子的计算：
1.新能源波动性指数：
定义：反映新能源（如太阳能、风能）输出的波动程度。
计算方法：可以通过测量一段时间内新能源输出的标准偏差或方差来计算。波动程度越大，的值越高。
2.天气条件指数：
定义：评估当前天气条件对新能源产量的影响。
计算方法：根据天气预报数据，如光照强度、风速等，来定量评估其对新能源产量的潜在影响。
3.电网负荷水平指数：
定义：反映当前电网的负荷水平。
计算方法：将当前实际负荷与电网的最大负荷能力进行比较，得到一个介于0和1之间的比例值。
4.负荷模式指数：
定义：基于历史负荷数据，反映特定时间段内的负荷模式。
计算方法：分析历史负荷数据，识别出特定时间段的负荷趋势和模式。
计算负荷模式指数可以采用以下步骤：
（4a）选择时间窗口：
首先，选择一个特定的时间窗口，例如过去一周或一个月，这取决于电网的运营特点和数据可用性。
（4b）收集历史负荷数据：
收集所选时间窗口内的历史负荷数据。这些数据应包括每天各个时间点的电网负荷值。
（4c）标准化负荷数据：
对收集到的负荷数据进行标准化处理，以消除量纲影响。这可以通过将每个负荷值除以所选时间窗口内的最大负荷值来实现。
（4d）计算平均负荷模式：
对于每个时间点（如每小时），计算所选时间窗口内所有相同时间点的负荷值的平均值。这个平均值代表了该时间点的典型负荷水平。
（4e）确定当前负荷模式：
以当前或最近的一段时间（如过去一天）的负荷数据为准，计算其与上述平均负荷模式的相似度。
相似度可以通过计算当前负荷数据与平均负荷模式之间的相关系数来得出。
（4f）计算：
将得到的相关系数作为。这个值越接近1，表示当前负荷模式与历史平均模式越相似。
例如，如果历史数据显示，晚上8点到10点是电网负荷的高峰期，而当前数据也显示类似的趋势，那么这一时间段的值将接近1，反映出高度的相似性。
通过这种方法，可以计算负荷模式指数，为智能网络的源荷互动控制模块提供准确的负荷模式信息，从而有助于更好地进行电力分配和调度决策。
5.权重系数、/>、/>、/>：
定义：这些权重系数表示上述指数在计算中的相对重要性。
确定方法：可以根据历史数据分析和专家经验确定这些权重系数的值。
将这些因素综合起来，得到环境感知反馈因子的计算公式：
（3）；
下面详细说明多目标适应度函数的权重系数调整：
1.调整后的成本效益权重的计算公式如下：
；
当环境变化较大（即值较高）时，降低成本效益的权重，反映出在动态变化的环境下其他因素（如稳定性）变得更重要。
2.调整后的稳定性权重 的计算公式如下：
；
在环境变化较大时，增加稳定性的权重，以应对新能源波动和负荷变化带来的挑战。
3.调整后的可持续性权重的计算公式如下：
；
新能源波动性越大，增加可持续性的权重，鼓励在波动较大时使用更多可持续的能源。
4.调整后的适应性权重的计算公式如下：
；
随着环境变化程度的增加（即值增大），增加适应性的权重，以促进电网更好地适应环境变化。
通过这种方式，智能网络的源荷互动控制模块能够根据实时环境和电网状态调整其决策制定过程中各因素的重要性，从而有效地适应不断变化的电网运营环境。
总之，源荷互动控制模块101是一个高度智能化、响应迅速的系统，能够有效处理因高比例新能源接入而引起的电网功率波动问题。通过其精准的实时数据分析和调整能力，这个模块确保了整个电网在面对新能源波动时的稳定性和高效运行。
柔性负荷协同控制模块102，通过通信网络与柔性负荷连接，依据柔性负荷的电力需求和电网的电力供应数据，协调不同柔性负荷之间的运行，以实现电网的高效和稳定运行。
柔性负荷协同控制模块102在这种智能网络中发挥着核心作用，它专门用于管理和优化电网中的柔性负荷。这个模块的主要职责是确保电网在面对新能源的不稳定输出时仍能高效稳定地运行。要实现这一点，柔性负荷协同控制模块利用先进的通信技术与各种柔性负荷建立连接，实时监控它们的能耗状况。
这个模块能够接收来自电网的各种数据，包括但不限于新能源的实时输出、电网的总体需求、以及各个区域的电力需求。基于这些信息，模块使用复杂的算法来协调各种柔性负荷。例如，当新能源产生的电力超过当前需求时，它可以指令某些负荷增加消耗，如启动电热水器或调高工厂设备的运行强度。相反，在新能源输出不足以满足需求时，它可以调低某些非关键负荷的能耗，如降低商业建筑的空调设置。
此外，柔性负荷协同控制模块102还负责优化负荷的总体运行模式。它不仅仅是在新能源输出不稳定时做出反应，而是持续监控和调整电网中的负荷分布，以实现最佳的能源利用效率和减少能源浪费。这种持续的优化过程需要大量的数据分析和实时决策，而柔性负荷协同控制模块正是为此设计。
为了确保其决策的准确性和有效性，柔性负荷协同控制模块还与其他模块，尤其是源荷互动控制模块和数字仿真控制模拟模块紧密合作。通过与这些模块的数据共享和协同工作，它可以更全面地理解电网的整体状况，从而做出更加精确的调整。
为了实现柔性负荷协同控制模块102的功能，本实施例提供了一个柔性负荷协同控制算法，它通过分析电网的电力供应数据和各柔性负荷的电力需求来协调它们之间的运行。以下是柔性负荷协同控制算法的说明：
1.数据收集：
收集电网的实时电力供应数据，包括总供电能力和当前的电力负荷。
从每个柔性负荷收集电力需求数据，这可能包括当前负荷、预期最大负荷和最小负荷。
2.负荷优先级评估：
为每个柔性负荷分配一个优先级，该优先级基于负荷的重要性、灵活性和当前需求状态。
例如，重要的医疗设备可能有较高的优先级，而可延时的工业过程可能有较低的优先级。
3.需求预测与分析：
使用预测模型（如时间序列分析、机器学习方法）预测短期内各柔性负荷的需求变化。短期可以为一天之内。
分析电网的总供电能力和未来的负荷需求，识别可能的供需不平衡。
4.协调策略制定：
如果预测显示电网供应充足，维持现有负荷分配。
如果预测显示供应紧张，制定负荷调整计划。这可能包括降低某些低优先级负荷的电力消耗，或将负荷转移到需求较低的时段。
5.算法实现：
设定负荷调整的目标函数，例如最大化总供电效率或最小化成本。
使用优化算法（如线性规划、遗传算法）求解负荷调整方案。
考虑约束条件，如每个负荷的最小和最大电力需求，以及电网的总供电能力。
6.命令下发：
将调整指令下发至各柔性负荷，指示它们增加、减少或延迟电力消耗。
通过通信网络实时监控各负荷的响应和电网状态，以确保调整计划的有效执行。
更进一步地，所述柔性负荷协同控制算法包括基于时间的负荷平滑机制，所述负荷平滑机制通过分析历史和预测负荷数据，调整负荷消耗分布，以减少高峰时段的负荷压力，并优化电网的整体能源分配。
柔性负荷协同控制算法包括一项重要的功能，即基于时间的负荷平滑机制。这一机制的目的是通过调整电网中各负荷的消耗分布，以减轻高峰时段的电力压力，并优化整个电网的能源分配。以下是实施这一机制的方法：
为了有效实现负荷平滑机制，首先需要对电网的负荷模式进行全面的分析。这包括收集和分析电网的历史负荷数据，以及使用预测模型预测未来的负荷趋势。通过这些数据，可以识别出电网中的高峰和低谷时段，这对于后续的负荷调整至关重要。
一旦确定了高峰时段和低谷时段，接下来的步骤是制定负荷调整策略。这个策略旨在将一部分高峰时段的负荷转移至低谷时段，从而平滑整个电网的负荷曲线。具体来说，可以通过以下几个步骤实现：
1.确定可调节的柔性负荷：识别电网中哪些负荷具有灵活性，即哪些负荷可以在不影响用户需求的情况下进行时间上的调整。例如，某些工业过程或储能设备可能允许在不同时间进行负荷的调度。
2.制定负荷调整计划：根据可调节负荷的特性和电网的需求模式，制定具体的负荷转移计划。这可能涉及将某些负荷从高峰时段延迟到低谷时段，或者在低谷时段提前执行某些负荷。
3.优化能源分配：在调整负荷分布的同时，需要考虑整个电网的能源供应情况。这包括优化电源的调度，确保在调整负荷的过程中，电网的供电能力仍然能够满足需求。
4.实施和监控：将负荷调整计划实施到实际操作中，并通过实时监控系统跟踪调整的效果。确保负荷的调整不仅减轻了高峰时段的压力，而且维持了电网的稳定运行。
5.反馈和调整：根据负荷调整的实际效果，不断反馈和优化调整策略，以提高负荷平滑机制的效率和有效性。
通过实施上述基于时间的负荷平滑机制，智能网络能够更有效地管理电网负荷，减少高峰时段的电力负荷压力，同时优化整个电网的能源分配，提升电网的运行效率和可靠性。
为实现预测短期内柔性负荷的电力需求并分析电网总供电能力的目标，可以设计一个基于神经网络的预测模型。以下是该神经网络模型的组成、各组成部分的输入和输出，以及实现方式的详细说明：
神经网络模型组成：
1.输入层：
接收多种数据类型，包括历史负荷数据、实时负荷数据、环境因素数据和电网供电数据。
2.隐藏层：
包含多个隐藏层，每层由若干神经元组成，用于处理和学习输入数据的复杂特征。
可以使用激活函数（如ReLU或Sigmoid）来增加网络的非线性处理能力。
3.输出层：
输出负荷预测结果，包括对未来一天内每个时间段的电力需求预测值。
提供供需分析报告，预测负荷需求与现有供电能力的比较结果。
该神经网络模型的输入和输出的详细说明：
1.输入：
历史负荷数据：每小时或每15分钟的负荷记录，用于训练模型识别负荷变化的时间趋势和模式。
实时负荷数据：当前电力使用情况，用于让模型把握实时的负荷动态。
环境因素数据：如温度、湿度、时间（工作日/周末）、特殊事件（节假日），这些数据帮助模型理解外部因素对电力需求的影响。
电网供电数据：当前电网的总供电能力和其他相关资源信息，有助于模型评估供应能力。
2.输出：
负荷预测：预测未来一天内每个时间段的电力需求，为每个柔性负荷提供预测值。
供需分析报告：基于负荷预测和电网供电数据，分析可能的供需不平衡情况。
实现方式包括：
1.数据预处理：
对所有输入数据进行标准化或归一化处理，以提高模型训练的效率和准确性。
2.模型训练：
使用历史数据训练神经网络，通过调整网络权重和偏置来最小化预测误差。
可以采用反向传播和梯度下降等算法来优化网络参数。
3.模型验证与调整：
使用一部分未参与训练的数据来验证模型的预测准确性。
根据验证结果调整网络结构或参数，如增加隐藏层的层数或神经元的数量。
4.预测与分析：
使用训练好的模型进行实时负荷预测。
结合电网供电数据进行供需分析，识别可能的供需不平衡并提出调整建议。
通过这种基于神经网络的预测模型，可以有效地预测短期内柔性负荷的电力需求，并结合电网的供电能力进行全面的供需分析，从而帮助电网运营者做出更准确的运营和调度决策，确保电网的高效和稳定运行。
更进一步地，所述神经网络模型的隐藏层包括至少两层，第一隐藏层使用ReLU激活函数，第二隐藏层使用Sigmoid激活函数，以增强神经网络模型处理复杂非线性关系的能力。
在神经网络中，增加隐藏层的数量可以显著提升模型的学习能力，使其能够捕捉更加复杂的数据模式和关系。每一层隐藏层都可以视作一级特征转换，多层结构允许进行更深层次的特征抽象和数据表示。
第一隐藏层采用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数。ReLU函数形式简单，在正区间内是线性的，这使得它在训练时能够很快收敛，同时避免了梯度消失的问题。ReLU的这些特点使得它适合用于第一层隐藏层，可以有效地激活和传递有用的特征。
第二隐藏层使用Sigmoid激活函数。Sigmoid函数输出范围在0到1之间。这种特性使得Sigmoid函数非常适合处理需要概率输出的场景，如二分类问题。在多层神经网络中，Sigmoid可以帮助模型学习更复杂的数据分布，并在一定程度上缓解过拟合。
通过结合ReLU和Sigmoid激活函数，神经网络能够更好地进行特征抽象和转换。ReLU激活的第一隐藏层负责捕捉输入数据的基础特征，而Sigmoid激活的第二隐藏层则对这些特征进行进一步的细化和复杂关系建模。
神经网络通过这种多层和多种激活函数的结合，能够创建一个复杂的非线性映射从输入空间到输出空间。这对于处理现实世界中常见的非线性问题非常重要。
在电网负荷预测的场景中，这种设计使得神经网络能够更准确地预测各种不同条件下的负荷需求。例如，它可以学习到温度变化、时间（工作日或周末）、特殊事件（如节假日）等因素如何影响电力需求。
更进一步地，所述预测模型包括一个基于机器学习的异常检测模块，用于识别和警告不正常或异常的负荷模式，以提高电网运行的安全性和响应能力。
基于机器学习的异常检测模块目的是识别电网中出现的不正常或异常负荷模式，这对于维护电网的安全性和提高其响应能力至关重要。以下是实现这一模块的步骤：
首先，需要开发一个机器学习模型来执行异常检测任务。这通常涉及几个关键步骤：
1.数据准备：收集历史负荷数据，包括正常操作期间的数据和已知异常事件的数据。这些数据可以包括电力消耗量、时间戳、相关环境因素（如温度、天气状况）和任何其他可能影响负荷的因素。
2.特征工程：从原始数据中提取关键特征。这可能涉及数据的转换、标准化或归一化，以及识别可能与异常负荷模式相关的特征。
3.选择合适的机器学习算法：根据数据的特性选择合适的机器学习算法。例如，可以使用基于聚类的方法如K-均值来识别异常模式，或者使用基于密度的算法如DBSCAN来识别与正常模式显著不同的数据点。
4.模型训练与验证：使用正常和异常的历史数据来训练模型。通过交叉验证等技术评估模型的准确性和可靠性，确保它能够正确地区分正常和异常模式。
5.集成到预测模型中：将异常检测模块集成到电网的预测模型中。这样，模型不仅可以预测负荷，还能实时监测并警告任何异常模式。
6.设置警报系统：在检测到异常模式时，设置系统发出警报。这些警报可以通过电子邮件、短信或实时仪表板通知电网运营人员，以便他们能够迅速响应潜在的问题。
7.持续监控与优化：在实际运行中持续监控异常检测模块的性能，并根据需要调整算法参数或更新训练数据集，以适应电网运行状况的变化。
通过上述步骤实现的异常检测模块，智能网络能够有效识别电网中的不正常或异常负荷模式，从而提早采取措施，确保电网运行的安全性和稳定性。
为了求解负荷调整方案，本实施例提供了一个线性规划模型，其目标是最小化成本，同时满足电网的供电能力和每个负荷的需求约束。以下是该模型的目标函数和约束条件的详细说明：
目标函数：
假设目标是最小化整个电网的总成本。这个成本可以基于各种电源的运行成本和负荷调整的成本来计算。目标函数可以为最小化电网中新能源与柔性负荷之间互动的智能网络的总成本，所述总成本/>如下面的公式4表示：
（4）；
其中，是电源的数量；/>是第/>个电源的单位运行成本；/>是第/>个电源的输出功率；/>是柔性负荷的数量；/>是调整第/>个柔性负荷的单位成本；/>是对第/>个柔性负荷的调整量（增加或减少的电力量）；
约束条件：
1.电源输出约束：
每个电源的输出功率必须在其最小和最大输出能力之间：
（5）；
其中，是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个电源的最小输出功率；/>是第/>个电源的最大输出功率
2.总供电能力约束：
电网的总供电量必须满足所有负荷的总需求：
（6）；
其中，是电源的数量；/>是柔性负荷的数量；/>是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个柔性负荷的原始电力需求/>是对第/>个柔性负荷的调整量。
通过解这个线性规划模型，可以找到在给定的成本和约束条件下，如何最优地调整各电源的输出和各柔性负荷的需求，以最小化整个电网的运营成本。这种方法提供了一个有效的工具来帮助电网运营者进行负荷管理，优化电网的性能。
综上所述，柔性负荷协同控制模块是智能网络中的关键部件，它通过高度复杂且智能化的控制策略，确保电网在新能源波动和不同负荷需求的影响下仍能保持高效和稳定运行。
数字仿真控制模拟模块103，用于模拟电网环境，并在模拟的电网环境中执行策略测试和性能验证，以确保源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的工作有效性，其中，所述电网环境包括柔性负荷及柔性负荷与电网的互动。
数字仿真控制模拟模块103是本实施例提供的智能网络中一个极为关键的组成部分，它的主要功能是创建一个高度精确和详细的电网环境模拟。这个模拟不仅涵盖了电网的物理和电气属性，还包括了与电网互动的各种柔性负荷的行为。通过这种模拟，模块能够在虚拟环境中全面地测试和验证电网控制策略，特别是源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的策略。
为了实现这一点，数字仿真控制模拟模块采用了先进的仿真技术。这些技术可以准确地模拟出新能源的生成情况、电力需求的波动、以及各种负荷管理策略的影响。模块还能模拟不同的天气条件、季节变化以及突发事件，这些都是影响电网运行的重要因素。通过这种全面的模拟，可以确保在实际部署之前，所有控制策略都经过了彻底的测试和优化。
此外，数字仿真控制模拟模块还具有强大的性能验证功能。在模拟环境中，可以对电网的反应和调节策略进行多种情景分析，比如在高需求时段或新能源输出不稳定时电网的表现。这不仅有助于发现潜在的问题和弱点，还可以用于评估提出的解决方案和改进措施。
数字仿真控制模拟模块的这些功能使其成为智能网络中不可或缺的部分。它不仅提供了一个安全、可控的环境来测试和验证各种控制策略，还为优化电网运行和提高电网的整体稳定性和效率提供了重要支持。通过这个模块，可以确保在实际应用中部署的策略都是经过充分测试和验证的，从而提高了整个电网系统的可靠性和性能。
数字仿真控制模拟模块103的实施步骤包括：
1. 构建电网环境模型：
电网组成要素：首先，定义并构建电网的基本组成要素，包括各种类型的电源（如煤电、水电、太阳能、风能）、输电网络、变电站以及各类负荷（包括柔性负荷）。
参数设定：为每个组成要素设定相关参数，如电源的最大输出能力、输电线路的容量、柔性负荷的需求范围等。
网络拓扑结构：构建电网的拓扑结构，包括电源、输电线路和负荷之间的连接关系。
2. 集成柔性负荷模型：
柔性负荷特性：定义柔性负荷的特性，包括负荷的可调节性、响应时间、优先级等。
负荷响应模型：构建模型来模拟柔性负荷对电网操作的响应，如负荷调整、需求响应等。
3. 策略测试和性能验证：
策略集成：将源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的策略集成到仿真模型中。
测试场景设定：创建不同的电网运行场景，包括高负荷需求、新能源供应波动、紧急故障情况等。
执行策略测试：在不同的测试场景下运行集成的控制策略，观察并记录电网的运行状态和负荷响应。
4. 数据分析和优化：
性能评估指标：设定性能评估指标，如电网的供电稳定性、能效、成本效益等。
数据收集和分析：收集测试过程中的数据，分析控制策略的效果，识别可能的问题和改进空间。
策略优化：根据分析结果调整和优化控制策略，以提高电网运行的整体性能。
5. 实时模拟与反馈：
实时数据集成：可选地，集成实时电网运行数据，以实现更加精准的模拟和验证。
反馈机制：建立反馈机制，将模拟结果反馈给源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块，用于实际操作的指导和调整。
通过以上步骤，数字仿真控制模拟模块能够有效地模拟电网环境，测试和验证控制策略，确保源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的有效性，从而帮助实现电网的高效和稳定运行。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络，其特征在于，包括：
源荷互动控制模块，用于处理高比例新能源下的功率波动，以实时响应新能源输出的变化并据此调整电力输出；
柔性负荷协同控制模块，通过通信网络与柔性负荷连接，依据柔性负荷的电力需求和电网的电力供应数据，协调不同柔性负荷之间的运行，以实现电网的高效和稳定运行；
数字仿真控制模拟模块，用于模拟电网环境，并在模拟的电网环境中执行策略测试和性能验证，以确保源荷互动控制模块和柔性负荷协同控制模块的工作有效性，其中，所述电网环境包括柔性负荷及柔性负荷与电网的互动。
2.根据权利要求1所述的智能网络，其特征在于，所述源荷互动控制模块具体用于执行一个遗传算法，所述遗传算法包括如下步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体;每个个体代表一种特定的电力分配策略；
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行；
步骤E103：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；
步骤 E104：对下一代种群执行交叉和变异操作；
步骤 E105：重复执行步骤 E102 至 E104，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件。
3.根据权利要求2所述的智能网络，其特征在于，所述多目标适应度函数如下面的公式1所示：
（1）；
其中，表示适应度评分；/>表示成本效益评估，可以用电力生产和分配的总成本与节约成本的比率来衡量；/>表示电网稳定性评估，由电网频率波动、负荷响应时间和备用容量计算得出；/>表示可持续性评估，可以通过新能源使用比例、碳排放量和环境影响评估来计算；/>是适应性评分，根据电网对新能源波动的响应能力进行评分；/>、/>、/>、/>是权重系数，其分别代表对应目标的重要性；/>是一个随时间变化的函数，反映电网稳定性需求的动态变化，/>可以通过如下的公式2实现：
（2）；
其中，是基础稳定性权重，代表在电网负荷需求最低时稳定性的基本重要性，其可以通过经验数据获得；/>是一个系数，用于调节负荷需求对稳定性权重的影响程度；/>是一个标准化的电网负荷需求指数。
4.根据权利要求3所述的智能网络，其特征在于，所述源荷互动控制模块包括一个基于环境感知反馈因子的权重调整机制，用于根据环境因素调整所述多目标适应度函数的权重系数；其中，环境感知反馈因子通过如下公式3计算：
（3）；
其中，是环境感知反馈因子；/>表示新能源波动性指数；/>表示天气条件指数；/>表示电网负荷水平指数；/>表示负荷模式指数；/>、/>、/>、/>是权重系数；
所述多目标适应度函数的权重系数可以基于如下的公式31-34进行调整：
；
；
；
；
其中，、/>、/>、/>是调整后的权重系数；/>和/>是增强因子，可以由经验数据获得。
5.根据权利要求1所述的智能网络，其特征在于，所述柔性负荷协同控制模块用于执行一个柔性负荷协同控制算法，协调不同柔性负荷之间的运行；所述柔性负荷协同控制算法包括如下步骤：
收集电网的实时电力供应数据，包括总供电能力和当前的电力负荷；并收集每个柔性负荷的电力需求数据，包括当前负荷、预期最大负荷和最小负荷；
为每个柔性负荷分配一个优先级，该优先级基于负荷的重要性、灵活性和当前需求状态；
使用预测模型，预测短期内各柔性负荷的需求变化；并分析电网的总供电能力和未来的负荷需求，以识别可能的供需不平衡；
根据预测模型的预测结果，制定负荷调整计划，包括：如果预测显示电网供应充足，则维持现有负荷分配；如果预测显示供应紧张，则制定降低低优先级负荷的电力消耗或将负荷转移到需求较低的时段的计划；
设定负荷调整的目标函数，并使用优化算法，考虑约束条件，求解负荷调整方案；
将求解获得的负荷调整指令下发至各柔性负荷，指示各柔性负荷增加、减少或延迟电力消耗，并通过通信网络实时监控各负荷的响应和电网状态，以确保负荷调整的有效执行。
6.根据权利要求5所述的智能网络，其特征在于，所述预测模型采用一个神经网络模型实现，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于接收历史负荷数据、实时负荷数据、环境因素数据和电网供电数据；所述输出层输出负荷预测结果。
7.根据权利要求5所述的智能网络，其特征在于，所述设定负荷调整的目标函数，并使用优化算法，考虑约束条件，求解负荷调整方案，包括：
使用线性规划算法，求解负荷调整方案；
其中，所述线性规划算法使用的目标函数为最小化电网中新能源与柔性负荷之间互动的智能网络的总成本，所述总成本/>如下面的公式4表示：
（4）；
其中，是电源的数量；/>是第/>个电源的单位运行成本；/>是第/>个电源的输出功率；/>是柔性负荷的数量；/>是调整第/>个柔性负荷的单位成本；/>是对第/>个柔性负荷的调整量；
约束条件包括：
电源输出约束，可以使用如下的公式5表示：
（5）；
其中，是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个电源的最小输出功率；/>是第/>个电源的最大输出功率；
总供电能力约束，可以使用如下的公式6表示：
（6）；
其中，是电源的数量；/>是柔性负荷的数量；/>是第/>个电源的输出功率；/>是第/>个柔性负荷的原始电力需求/>是对第/>个柔性负荷的调整量。
8.根据权利要求6所述的智能网络，其特征在于，所述神经网络模型的隐藏层包括至少两层，第一隐藏层使用ReLU激活函数，第二隐藏层使用Sigmoid激活函数，以增强神经网络模型处理复杂非线性关系的能力。
9.根据权利要求6所述的智能网络，其特征在于，所述预测模型包括一个基于机器学习的异常检测模块，用于识别和警告不正常或异常的负荷模式，以提高电网运行的安全性和响应能力。
10.根据权利要求5所述的智能网络，其特征在于，所述柔性负荷协同控制算法包括基于时间的负荷平滑机制，所述负荷平滑机制通过分析历史和预测负荷数据，调整负荷消耗分布，以减少高峰时段的负荷压力，并优化电网的整体能源分配。
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文晶;刘文颖;谢昶;王维洲;: "计及风电消纳效益的电力系统源荷协调二层优化模型", 电工技术学报, no. 08, 25 April 2015 (2015-04-25) *
陈美福;夏明超;陈奇芳;宋玉光;杨帅;: "主动配电网源-网-荷-储协调调度研究综述", 电力建设, no. 11, 1 November 2018 (2018-11-01) *

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