[发明专利]一种电网多元调控方法

说明书

一种电网多元调控方法，系统通过一段时间内反复学习前一天同一时段历史数据，通过多次迭代，不断调整系统调控系数，确定该节点需要电网各发电单元出力数值。然后对电网内所有节点所需出力相加，得到后一天该时段电网各发电单元计划出力情况。然后在下一时段重复此步骤，最终调整全天所有时段电网各发电单元出力，使日前计划更加精准。对于产生误差，可以通过AGC进行实时调控，以保证电网频率稳定。

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，具体涉及一种基于多模型神经网络自适应调控的多元电网协调控制方法。

背景技术

近年来，新一轮能源变革正在全球范围推进，我国能源产业结构调整加快，以光伏，风电为代表的清洁能源并网容量不断增加，能源的利用逐渐形成高效化、多元化、智能化的特点，要求电网加速改进，以适应能源在全国范围内的优化配置。面对全球环境恶化与资源紧缺压力，节能减排、提高能能源利用效率已经成为未来电网所必须满足的要求。目前现有电网调控主要采用日前调度计划和自动发电控制(AGC)两种调度模式。对于日前调度计划，由于有充足的时间制定调度方案，所以可以在对以往大量历史数据进行学习的基础上，做出未来24个时段的调度计划。但是由于日前计划人力参与因素大，涉及范围广，部门多，各机组出力与电网各节点实时负荷往往误差较大；又由于风力发电、光伏发电的不可控性以及不确定性等缺点，增加了电网调控的难度。

发明内容

发明目的：

本发明针对当前现有技术存在的不足，公开了一种基于多模型神经网络自适应调控理论的智能电网调控方法。其目的是解决以往所存在的问题。

技术方案：

为了实现上述目的，本发明采取以下技术方案来实现：

对每个单一电网节点，系统通过一段时间内反复学习前一天同一时段历史数据，通过多次迭代，不断调整系统调控系数，确定该节点需要电网各发电单元出力数值。然后对电网内所有节点所需出力相加，得到后一天该时段电网各发电单元计划出力情况。然后在下一时段重复此步骤，最终调整全天所有时段电网各发电单元出力，使日前计划更加精准。对于产生误差，可以通过AGC进行实时调控，以保证电网频率稳定。

具体步骤如下：

步骤1：数据采集：

P天内电网内不同时段电网各节点负荷x_i以及各火电机组出力a_l,p、各热电机组出力b_j,p、各风电机组出力c_k,p、光伏发电出力d_p、储能电池出力s_p，以及每天同一时刻各电网节点预测负荷各发电机组日前计划发电量(l＝1,2,L L)，(j＝1,2,L J)，(k＝1,2,L K)，L、J、K分别为火电、热电、风电机组的个数；(i＝1,2,L 24)，i为时段数。(p＝1,2,L P)， P为总观测天数。如a_l,p表示第l个火电机组第p天出力。

步骤2：计算单一节点调控系统自主学习模型。

步骤2.1：定义针对第m个节点控制系统调整模型：

其中(m＝1,2,L M)，M为电网内总节点数。

定义日前计划模型：

步骤2.2：计算第p天各时段系统调整误差：

步骤2.3：定义调控系统自主学习模型。

第P+1天各机组对第m个节点的出力方案：