本發(fā)明涉及數(shù)字孿生模型構(gòu)建，更具體為一種虛擬電廠交互模型構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、隨著可再生能源的大規(guī)模接入和電力市場的逐步開放，電力系統(tǒng)面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。虛擬電廠作為一種智慧能源管理系統(tǒng)，能夠有效地聚合和優(yōu)化各類分布式能源資源，提高電力系統(tǒng)的靈活性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性，因此備受關(guān)注。

2、虛擬電廠是一種通過先進(jìn)信息通信技術(shù)和軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)分布式能源資源(der)的聚合和協(xié)調(diào)優(yōu)化，以作為一個(gè)特殊電廠參與電力市場和電網(wǎng)運(yùn)行的電源協(xié)調(diào)管理系統(tǒng)。

3、現(xiàn)有的虛擬電廠交互模型存在無法準(zhǔn)確對未來能源出力、電力需求和儲能狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，從而導(dǎo)致能量分配和優(yōu)化出現(xiàn)偏差。因此，需要提供一種新的技術(shù)方案給予解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種虛擬電廠交互模型構(gòu)建方法，其解決了現(xiàn)有的虛擬電廠交互模型存在無法準(zhǔn)確對未來能源出力、電力需求和儲能狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，從而導(dǎo)致能量分配和優(yōu)化出現(xiàn)偏差的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種虛擬電廠交互模型構(gòu)建方法，虛擬電廠交互模型構(gòu)建方法包括如下步驟：

3、步驟1：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，收集新能源的歷史出力數(shù)據(jù)，負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，以及儲能系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除異常值，處理缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；

4、步驟2：交互模型的構(gòu)建，模型包括新能源出力模型、負(fù)荷模型和儲能模型；

5、步驟3：模型集成與交互，將構(gòu)建好的新能源出力模型、負(fù)荷模型和儲能模型進(jìn)行集成，形成一個(gè)統(tǒng)一的虛擬電廠交互模型，在模型中設(shè)置交互機(jī)制，使得新能源出力、負(fù)荷需求和儲能狀態(tài)之間能夠?qū)崟r(shí)互動和響應(yīng)，當(dāng)新能源出力增加時(shí)，模型應(yīng)能夠自動調(diào)整儲能系統(tǒng)的充放電策略，以滿足負(fù)荷需求的同時(shí)實(shí)現(xiàn)能量的最優(yōu)分配；

6、步驟4：模型驗(yàn)證與優(yōu)化，使用一部分未參與模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)對虛擬電廠交互模型進(jìn)行驗(yàn)證，評估模型的預(yù)測精度和性能，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；

7、步驟5：部署與實(shí)時(shí)監(jiān)控，將構(gòu)建好的虛擬電廠交互模型部署到實(shí)際系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)與實(shí)際電網(wǎng)的實(shí)時(shí)交互，對模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和維護(hù)，確保模型的穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。

8、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述步驟1中的歷史出力數(shù)據(jù)包括太陽能、水源熱泵和地源熱泵，包括每小時(shí)或每分鐘的出力量、光照強(qiáng)度、水源溫度和土壤溫度，負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)包括每日、每周、每月和每年的負(fù)荷變化，以及負(fù)荷峰值、谷值出現(xiàn)的時(shí)間和規(guī)律，儲能系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)包括電池的充電和放電速率、電池的soc，預(yù)處理對數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，使用插值法或基于統(tǒng)計(jì)的方法填充缺失值，進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理，消除噪聲和異常值，可以使用滑動平均法或中值濾波法，進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一量綱和范圍，以便于模型訓(xùn)練和計(jì)算。

9、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述步驟2中的新能源出力模型對新能源出力數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括時(shí)間特征和氣象特征，選擇隨機(jī)森林、梯度提升回歸樹或深度學(xué)習(xí)模型中的一種進(jìn)行訓(xùn)練，得到新能源出力預(yù)測模型，負(fù)荷模型對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括時(shí)間特征、氣象特征和經(jīng)濟(jì)特征，根據(jù)特征的重要性和相關(guān)性，根據(jù)算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型，儲能模型分析儲能系統(tǒng)的特性，包括電池容量、充放電效率、充放電速率，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和儲能系統(tǒng)特性，構(gòu)建儲能預(yù)測模型，用于預(yù)測儲能系統(tǒng)的充放電狀態(tài)、能量存儲。

10、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述步驟3中模型集成與交互，設(shè)計(jì)新能源出力、負(fù)荷需求和儲能狀態(tài)之間的交互規(guī)則和策略，根據(jù)預(yù)測的新能源出力、負(fù)荷需求和儲能狀態(tài)，自動調(diào)整儲能系統(tǒng)的充放電策略，實(shí)現(xiàn)能量的最優(yōu)分配。

11、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述步驟4中的模型驗(yàn)證與優(yōu)化，使用未參與模型構(gòu)建的獨(dú)立數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型驗(yàn)證，計(jì)算預(yù)測結(jié)果的誤差指標(biāo)，分析預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的差距和原因，評估模型的預(yù)測精度和性能，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整或算法優(yōu)化，以提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

12、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述步驟5中的部署與實(shí)時(shí)監(jiān)控，將優(yōu)化后的虛擬電廠交互模型部署到實(shí)際系統(tǒng)中，與電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)和控制系統(tǒng)進(jìn)行集成，配置數(shù)據(jù)傳輸和通信接口，確保模型能夠?qū)崟r(shí)接收和處理電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)；實(shí)時(shí)監(jiān)控虛擬電廠交互模型的運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)測結(jié)果，確保模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，定期收集和分析實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，用于模型的更新和改進(jìn)。

13、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述新能源出力模型包括光伏組件出力模型、水源熱泵出力模型和地源熱泵出力模型；

14、所述光伏組件出力模型的算法公式如下：

15、光伏組件輸出功率計(jì)算：

16、p＝s×ηcell×ηsys×g

17、p是光伏組件的輸出功率(w),

18、s是光伏組件的面積(m2),

19、ηcell是光伏電池的轉(zhuǎn)換效率(無量綱),

20、ηsys是光伏系統(tǒng)效率，考慮了包括逆變器效率、線路損失等因素在內(nèi)的系統(tǒng)整體效率(無量綱),

21、g是太陽輻射強(qiáng)度(w/m2)，實(shí)際應(yīng)用中會根據(jù)地理位置、季節(jié)、天氣等因素變化；

22、光伏組件日發(fā)電量計(jì)算：

23、e＝ppeak×h

24、e是日發(fā)電量(kwh)，

25、ppeak是光伏組件的峰值功率(kwp)，

26、h是峰值日照時(shí)數(shù)(h/day)，表示一天內(nèi)達(dá)到光伏組件標(biāo)準(zhǔn)測試條件的等效小時(shí)數(shù)；

27、光伏組件年發(fā)電量計(jì)算：

28、eyear＝e×365

29、eyear是年發(fā)電量(kwh/year)，假設(shè)每天的日照條件相同；

30、光伏系統(tǒng)發(fā)電效率計(jì)算：

31、

32、ηs是光伏系統(tǒng)發(fā)電效率，

33、p是光伏系統(tǒng)的發(fā)電量(kwh)，

34、ap是光伏組件的表面積(m2)

35、所述水源熱泵出力模型的算法公式如下：

36、

37、q表示熱泵的制冷量或制熱量，單位通常是千瓦(kw)或千卡/小時(shí)(kcal/h)，cop是熱泵的能效比，即制熱或制冷量與輸入電能之比，無量綱，

38、是水的質(zhì)量流量，單位是千克每秒(kg/s)或千克每小時(shí)(kg/h)，

39、δt是水的進(jìn)出口溫差，單位是攝氏度(℃)；

40、所述地源熱泵出力模型的算法公式如下：

41、假設(shè)冷負(fù)荷較大，則以制冷模式為例，計(jì)算地埋管換熱量q:

42、

43、其中，copcool是制冷工況下的性能系數(shù)，表示沒消耗1千瓦電能所能提供的制冷量(kw)；

44、如果是熱負(fù)荷較大，則以制熱模式為例，計(jì)算地埋管換熱量q：

45、

46、其中，copheat是供熱工況下的性能系數(shù)，表示沒消耗1千瓦電能所能提供的熱量(kw)；

47、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述負(fù)荷模型包括總體負(fù)荷預(yù)測模型、可再生能源發(fā)電模型和負(fù)荷彈性模型；

48、所述總體負(fù)荷預(yù)測模型的算法公式如下：

49、

50、ltotal(t)是預(yù)測的虛擬電廠總負(fù)荷(mw)在時(shí)間t，

51、li(t)是第i種分布式能源或負(fù)荷在時(shí)間t的預(yù)測負(fù)荷，

52、lflex(t)是可調(diào)節(jié)負(fù)荷在時(shí)間t提供的靈活性負(fù)荷；

53、所述可再生能源發(fā)電模型的的算法公式如下：

54、prencwable(t)＝ccapacoty×ravailability(t)

55、prencwable(t)是可再生能源在時(shí)間t的發(fā)電功率(mw)，

56、ccapacoty是裝機(jī)容量(mw)，

57、ravailability(t)是資源可用性因子，考慮了天氣條件、地理位置等，通常是一個(gè)0到1之間的值；

58、所述負(fù)荷彈性模型的算法公式如下：

59、lflex(t)＝b×(lbase(t)-lsetpoint(t))

60、lflex(t)是通過dr實(shí)現(xiàn)的負(fù)荷靈活性，

61、b是基線負(fù)荷。

62、lbase(t)是沒有dr干預(yù)時(shí)的預(yù)計(jì)負(fù)荷，

63、lsetpoint(t)是dr程序設(shè)定的負(fù)荷目標(biāo)；

64、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式，所述儲能模型的算法公式如下：

65、

66、dsoc(t)在時(shí)間t的儲能系統(tǒng)狀態(tài)，通常以百分比表示，

67、pcharge(t)在時(shí)間t向儲能系統(tǒng)充電的功率(正值)，

68、pdischarge(t)在時(shí)間t從儲能系統(tǒng)放電的功率(負(fù)值)，

69、erated儲能系統(tǒng)的額定能量容量，用于歸一化soc的變化率。

70、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：

71、本發(fā)明通過構(gòu)建新能源出力模型、負(fù)荷模型和儲能模型，并使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，可以提高對未來能源出力、電力需求和儲能狀態(tài)的預(yù)測準(zhǔn)確性，通過模型集成與交互，虛擬電廠可以實(shí)現(xiàn)新能源、負(fù)荷和儲能系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)互動和響應(yīng)。這使得虛擬電廠能夠更靈活地調(diào)整能量分配策略，優(yōu)化能量使用，提高能源利用率和電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，采取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)加密、訪問控制和隱私保護(hù)技術(shù)，可以確保虛擬電廠的數(shù)據(jù)安全，并防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。