本公開(kāi)涉及新能源領(lǐng)域和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法及裝置和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在新能源領(lǐng)域，與“雙碳”相關(guān)的行業(yè)目標(biāo)使得新能源領(lǐng)域中涉及的相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速。在將新能源作為供電來(lái)源的場(chǎng)景下，需要將利用新能源產(chǎn)生的電力作為電力業(yè)務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)電力的供應(yīng)。在該場(chǎng)景下，隨著電力業(yè)務(wù)的供應(yīng)業(yè)務(wù)的日趨完善，新能源場(chǎng)站的大規(guī)模并網(wǎng)因其波動(dòng)性等因素可能對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生比較大的影響。為了維持電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，要求新能源場(chǎng)站滿足以下條件：對(duì)其發(fā)電量做出較準(zhǔn)確的預(yù)期，使得成交電量合理化，減少電網(wǎng)阻塞。

2、因此，如何獲得符合上述條件的新能源場(chǎng)站的預(yù)期發(fā)電量，以在新能源作為供電源的場(chǎng)景下也能夠維持電網(wǎng)的穩(wěn)定，成為值得重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開(kāi)的實(shí)施例提供一種新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法及裝置，建立了針對(duì)新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)期業(yè)務(wù)電量的修正目的，從而在保證電網(wǎng)穩(wěn)定性的情況下提升新能源場(chǎng)站針對(duì)業(yè)務(wù)電量的目標(biāo)收益。

2、在一個(gè)總體方面，提供一種新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法，所述優(yōu)化方法包括：獲取新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)，所述針對(duì)電力業(yè)務(wù)的初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)包括初始預(yù)期業(yè)務(wù)電量和初始預(yù)期發(fā)電量；將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量，其中，基于表示新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的目標(biāo)業(yè)務(wù)參數(shù)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)，訓(xùn)練所述基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，所述目標(biāo)業(yè)務(wù)參數(shù)為新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的電價(jià)收益和基于預(yù)設(shè)約束條件的可變參數(shù)之和。

3、可選地，所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可包括新能源場(chǎng)站的發(fā)電能力相關(guān)數(shù)據(jù)和新能源場(chǎng)站的位置相關(guān)數(shù)據(jù)，所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)可包括預(yù)期新能源用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)期新能源出力數(shù)據(jù)。

4、可選地，所述將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量的步驟可包括：將所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)輸入到基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型，得到第一預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)；將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述第一預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量。

5、可選地，可通過(guò)以下方式來(lái)訓(xùn)練所述基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型：在每個(gè)迭代周期，執(zhí)行以下處理：獲取與所述初始預(yù)期業(yè)務(wù)電量的序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)初始種群個(gè)體；針對(duì)每?jī)蓚€(gè)初始種群個(gè)體執(zhí)行以下處理：從所述多個(gè)初始種群個(gè)體中選擇兩個(gè)初始種群個(gè)體；基于預(yù)設(shè)交叉概率來(lái)對(duì)所選擇的兩個(gè)初始種群個(gè)體進(jìn)行交叉處理，得到交叉后的兩個(gè)交叉種群個(gè)體；基于預(yù)設(shè)變異概率、預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)來(lái)對(duì)所述交叉后的兩個(gè)交叉種群個(gè)體進(jìn)行變異處理，得到變異后的兩個(gè)變異種群個(gè)體；將與所述變異后的兩個(gè)變異種群個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值與所選擇的兩個(gè)初始種群個(gè)體中的相應(yīng)的種群個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值分別進(jìn)行比較，選擇具有較大目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值的兩個(gè)種群個(gè)體來(lái)替換所選擇的相應(yīng)的初始種群個(gè)體，作為下一個(gè)迭代周期的相應(yīng)的初始種群個(gè)體。

6、可選地，所述變異處理可包括至少兩個(gè)階段的變異處理，并且所述預(yù)設(shè)變異概率和所述預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度的值均可隨著針對(duì)變異處理的階段的順序遞增而非線性遞減。

7、可選地，所述變異處理可包括至少兩個(gè)階段的變異處理，并且針對(duì)每個(gè)階段的變異處理，所述基于預(yù)設(shè)變異概率、預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)來(lái)對(duì)當(dāng)前初始種群個(gè)體進(jìn)行變異處理，得到變異后的變異種群個(gè)體的步驟可包括：在預(yù)設(shè)參數(shù)小于針對(duì)當(dāng)前階段的當(dāng)前預(yù)設(shè)變異概率的情況下，將針對(duì)當(dāng)前階段的預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)的乘積與所述當(dāng)前初始種群個(gè)體之和作為所述變異后的變異種群個(gè)體；在所述預(yù)設(shè)參數(shù)大于等于針對(duì)當(dāng)前階段的當(dāng)前預(yù)設(shè)變異概率的情況下，將所述當(dāng)前初始種群個(gè)體作為所述變異后的變異種群個(gè)體。

8、可選地，可通過(guò)以下方式來(lái)訓(xùn)練所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型：獲取歷史供需空間數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)邊界條件；通過(guò)結(jié)合預(yù)設(shè)邊界條件來(lái)對(duì)所述歷史供需空間數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析處理，得到供需空間特征數(shù)據(jù)；將所述供需空間特征數(shù)據(jù)和所述歷史供需空間數(shù)據(jù)輸入到所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型，得到第二預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史供需空間數(shù)據(jù)和所述第二預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)，調(diào)整所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型的模型參數(shù)。

9、可選地，所述基于預(yù)設(shè)約束條件的可變參數(shù)可對(duì)應(yīng)于以下兩項(xiàng)：新能源場(chǎng)站的與針對(duì)電力業(yè)務(wù)的預(yù)設(shè)成交電量缺口相對(duì)應(yīng)的超發(fā)需回收電量和針對(duì)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)條件對(duì)新能源場(chǎng)站進(jìn)行與調(diào)頻調(diào)峰的電力調(diào)度相對(duì)應(yīng)的電量回收或補(bǔ)償。

10、在另一總體方面，提供一種新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化裝置，所述優(yōu)化裝置包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，被配置為：獲取新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)，所述針對(duì)電力業(yè)務(wù)的初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)包括初始預(yù)期業(yè)務(wù)電量和初始預(yù)期發(fā)電量；數(shù)據(jù)修正模塊，被配置為：將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量，其中，基于表示新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的目標(biāo)業(yè)務(wù)參數(shù)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)，訓(xùn)練所述基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，所述目標(biāo)業(yè)務(wù)參數(shù)為新能源場(chǎng)站的針對(duì)電力業(yè)務(wù)的電價(jià)收益和基于預(yù)設(shè)約束條件的可變參數(shù)之和。

11、可選地，所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可包括新能源場(chǎng)站的發(fā)電能力相關(guān)數(shù)據(jù)和新能源場(chǎng)站的位置相關(guān)數(shù)據(jù)，所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)可包括預(yù)期新能源用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)期新能源出力數(shù)據(jù)。

12、可選地，所述數(shù)據(jù)修正模塊將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量的操作可包括：將所述新能源場(chǎng)站環(huán)境數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)供需空間數(shù)據(jù)輸入到基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型，得到第一預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)；將所述新能源場(chǎng)站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、所述第一預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)和所述初始預(yù)期發(fā)電數(shù)據(jù)輸入到基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型，得到優(yōu)化后的修正預(yù)期業(yè)務(wù)電量。

13、可選地，可通過(guò)以下方式來(lái)訓(xùn)練所述基于自適應(yīng)遺傳算法的預(yù)期業(yè)務(wù)電量?jī)?yōu)化模型：在每個(gè)迭代周期，執(zhí)行以下處理：獲取與所述初始預(yù)期業(yè)務(wù)電量的序列對(duì)應(yīng)的多個(gè)初始種群個(gè)體；針對(duì)每?jī)蓚€(gè)初始種群個(gè)體執(zhí)行以下處理：從所述多個(gè)初始種群個(gè)體中選擇兩個(gè)初始種群個(gè)體；基于預(yù)設(shè)交叉概率來(lái)對(duì)所選擇的兩個(gè)初始種群個(gè)體進(jìn)行交叉處理，得到交叉后的兩個(gè)交叉種群個(gè)體；基于預(yù)設(shè)變異概率、預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)來(lái)對(duì)所述交叉后的兩個(gè)交叉種群個(gè)體進(jìn)行變異處理，得到變異后的兩個(gè)變異種群個(gè)體；將與所述變異后的兩個(gè)變異種群個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值與所選擇的兩個(gè)初始種群個(gè)體中的相應(yīng)的種群個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值分別進(jìn)行比較，選擇具有較大目標(biāo)代價(jià)函數(shù)值的兩個(gè)種群個(gè)體來(lái)替換所選擇的相應(yīng)的初始種群個(gè)體，作為下一個(gè)迭代周期的相應(yīng)的初始種群個(gè)體。

14、可選地，所述變異處理可包括至少兩個(gè)階段的變異處理，并且所述預(yù)設(shè)變異概率和所述預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度的值均可隨著針對(duì)變異處理的階段的順序遞增而非線性遞減。

15、可選地，所述變異處理可包括至少兩個(gè)階段的變異處理，并且針對(duì)每個(gè)階段的變異處理，所述基于預(yù)設(shè)變異概率、預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)來(lái)對(duì)當(dāng)前初始種群個(gè)體進(jìn)行變異處理，得到變異后的變異種群個(gè)體的操作可包括：在預(yù)設(shè)參數(shù)小于針對(duì)當(dāng)前階段的當(dāng)前預(yù)設(shè)變異概率的情況下，將針對(duì)當(dāng)前階段的預(yù)設(shè)變異強(qiáng)度和預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布系數(shù)的乘積與所述當(dāng)前初始種群個(gè)體之和作為所述變異后的變異種群個(gè)體；在所述預(yù)設(shè)參數(shù)大于等于針對(duì)當(dāng)前階段的當(dāng)前預(yù)設(shè)變異概率的情況下，將所述當(dāng)前初始種群個(gè)體作為所述變異后的變異種群個(gè)體。

16、可選地，可通過(guò)以下方式來(lái)訓(xùn)練所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型：獲取歷史供需空間數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)邊界條件；通過(guò)結(jié)合預(yù)設(shè)邊界條件來(lái)對(duì)所述歷史供需空間數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析處理，得到供需空間特征數(shù)據(jù)；將所述供需空間特征數(shù)據(jù)和所述歷史供需空間數(shù)據(jù)輸入到所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型，得到第二預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)；根據(jù)所述歷史供需空間數(shù)據(jù)和所述第二預(yù)測(cè)供需空間數(shù)據(jù)，調(diào)整所述基于預(yù)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供需空間預(yù)測(cè)模型的模型參數(shù)。

17、可選地，所述基于預(yù)設(shè)約束條件的可變參數(shù)可對(duì)應(yīng)于以下兩項(xiàng)：新能源場(chǎng)站的與針對(duì)電力業(yè)務(wù)的預(yù)設(shè)成交電量缺口相對(duì)應(yīng)的超發(fā)需回收電量和針對(duì)預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)條件對(duì)新能源場(chǎng)站進(jìn)行與調(diào)頻調(diào)峰的電力調(diào)度相對(duì)應(yīng)的電量回收或補(bǔ)償。

18、在另一總體方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)指令被至少一個(gè)處理器運(yùn)行時(shí)，促使所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行如上所述的新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法。

19、在另一總的方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令被至少一個(gè)處理器運(yùn)行時(shí)，促使所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行如上所述的新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法。

20、在另一總的方面，提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述計(jì)算機(jī)設(shè)備包括：至少一個(gè)處理器；至少一個(gè)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，其中，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被所述至少一個(gè)處理器運(yùn)行時(shí)，促使所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行如上所述的新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法。

21、根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例的新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化方法及裝置，通過(guò)考慮新能源場(chǎng)站相關(guān)的信息、業(yè)務(wù)需求相關(guān)信息，結(jié)合預(yù)設(shè)的約束條件，建立了針對(duì)新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)期業(yè)務(wù)電量的修正目的，從而在保證電網(wǎng)穩(wěn)定性的情況下提升新能源場(chǎng)站針對(duì)業(yè)務(wù)電量的目標(biāo)收益。此外，通過(guò)設(shè)置自適應(yīng)的交叉概率、變異概率和變異強(qiáng)度，有效地提升了針對(duì)新能源場(chǎng)站的預(yù)期業(yè)務(wù)電量的優(yōu)化模型算法的搜索能力、收斂速度和精度。