[发明专利]基于源网荷储数据驱动模型的求解方法、装置以及设备

说明书

本公开的实施例提供了基于源网荷储数据驱动模型的求解方法、装置以及设备。所述方法包括获取电力系统中电源侧、电网侧、负荷侧和储能侧的待处理数据；输入待处理数据至训练完成的源网荷储数据驱动模型，输出待处理数据对应的预测值；基于预设群体智能优化算法，根据预设约束规则和预测值，计算预设目标函数的最优值，最优值用于实现源网荷储的协同匹配。以此方式，可以基于训练完成的源网荷储数据驱动模型，提高源网荷储中数据交互能力，基于预设目标函数的最优值，提高源网荷储协同匹配能力。

技术领域

本公开涉及数据处理领域，尤其涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于源网荷储数据驱动模型的求解方法、装置以及设备。

背景技术

源网荷储是指以电源、电网、负荷、储能为整体规划的一种新型电力系统运行模式。在当前的电力系统运行中，因当前源网荷储中数据交互能力较弱，造成源网荷储整体的协同匹配能力较低。

发明内容

本公开提供了一种基于源网荷储数据驱动模型的求解方法、装置以及设备。

根据本公开的第一方面，提供了一种基于源网荷储数据驱动模型的求解方法。该方法包括：

获取电力系统中电源侧、电网侧、负荷侧和储能侧的待处理数据；

输入所述待处理数据至训练完成的源网荷储数据驱动模型，输出所述待处理数据对应的预测值；

基于预设群体智能优化算法，根据预设约束规则和所述预测值，计算预设目标函数的最优值，所述最优值用于实现源网荷储的协同匹配。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述预设群体智能优化算法包括改进的布谷鸟算法，所述预设目标函数包括火电机组能源消耗成最低对应的目标函数，所述约束规则包括系统功率平衡约束规则与机组最大和最小出力约束规则；

所述基于预设群体智能优化算法，根据预设约束规则和所述预测值，计算预设目标函数的最优值，包括：

基于所述改进的布谷鸟算法，在满足所述系统功率平衡约束规则与所述机组最大和最小出力约束规则的情况下，将所述预测值带入所述预设目标函数，计算所述预设目标函数中机组能耗系数的最优参数值；

计算所述预设目标函数的最优值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述预设目标函数包括：

其中，C_F表示机组能源消耗成本，N表示机组数量，T表示时间段数量，C_p,i表示机组i出力的能源消耗成本，P_ij表示基于所述训练完成的源网荷储数据驱动模型输出的机组i在时间段j出力的预测值，S_ij等于1或0，当S_ij等于1表示机组i在时间段j出力，当S_ij等于0表示机组i在时间段j未出力，C_S,ij表示机组i启动的能源消耗成本，S_i(j-1)表示机组i在时间段j的前一时间段出力，α_i、β_i和γ_i分别表示机组能耗系数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述约束规则包括：

P_i,min≤P_ij≤P_i,max