本技術(shù)涉及電力生產(chǎn)，特別是涉及一種協(xié)同多生產(chǎn)要素的數(shù)字化電力分析方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)的自動化水平、信息化水平和智能化水平的不斷提升，對于電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)測和控制得以實現(xiàn)，供電的可靠性和安全性也因此得到了提升。隨著全球經(jīng)濟的不斷發(fā)展和各國對電力能源的穩(wěn)定供應(yīng)的需求增加，電力行業(yè)的國際合作也日益受到重視。電力全球化的趨勢更加強化了電力數(shù)據(jù)的意義。

2、電力系統(tǒng)的運行離不開對電力數(shù)據(jù)的分析。當前電力系統(tǒng)中電力分析的方式一般是孤立的分析方式。這種孤立的分析方式，難以系統(tǒng)性、全局性地把握數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，也很難將分析出的成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用到其他的分析方向中，進而，削弱了電力數(shù)據(jù)的分析價值，常導(dǎo)致資源浪費。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述問題，本技術(shù)提供了一種協(xié)同多生產(chǎn)要素的數(shù)字化電力分析方法及裝置，目的是通過將多種生產(chǎn)要素協(xié)同分析，更準確地捕捉到數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，進而提升電力數(shù)據(jù)的分析價值。

2、本技術(shù)實施例公開了如下技術(shù)方案：

3、本技術(shù)第一方面提供了一種協(xié)同多生產(chǎn)要素的數(shù)字化電力分析方法，該方法包括：

4、從電廠側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與特征生產(chǎn)要素群對應(yīng)的特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；以及，從電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與控制生產(chǎn)要素群對應(yīng)的控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；所述特征生產(chǎn)要素群中包括多個級別的特征生產(chǎn)要素；所述控制生產(chǎn)要素群中包括多個方面的控制生產(chǎn)要素；

5、基于電力分析需求信息，利用提取到的所述特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)構(gòu)建目標數(shù)據(jù)向量，并從提取到的所述控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)中確定出與所述電力分析需求信息關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

6、在所述目標數(shù)據(jù)向量和所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到所述目標數(shù)據(jù)向量與所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)之間的映射函數(shù)，構(gòu)建以所述映射函數(shù)為內(nèi)核的功能性算子，并基于多個功能性算子構(gòu)建電力分析智能體；所述電力分析智能體與所述電力分析需求信息對應(yīng)；

7、接收電力分析請求；

8、若所述電力分析請求中攜帶的需求信息與所述電力分析需求信息匹配，則調(diào)用所述電力分析智能體以生成對所述電力分析請求的分析響應(yīng)結(jié)果。

9、在可選實現(xiàn)方式中，所述基于電力分析需求信息，利用提取到的所述特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)構(gòu)建目標數(shù)據(jù)向量，包括：

10、基于所述電力分析需求信息，從所述特征生產(chǎn)要素群中確定出與所述電力分析需求信息關(guān)聯(lián)的目標特征生產(chǎn)要素；

11、從提取到的所述特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)中，確定出與所述目標特征生產(chǎn)要素對應(yīng)的目標特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

12、基于數(shù)據(jù)向量的構(gòu)建規(guī)則，利用所述目標特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)構(gòu)建得到目標數(shù)據(jù)向量。

13、在可選實現(xiàn)方式中，所述特征生產(chǎn)要素群中包括多種不同發(fā)電類型分別對應(yīng)的一級特征生產(chǎn)要素、二級特征生產(chǎn)要素和三級特征生產(chǎn)要素；其中，所述一級特征生產(chǎn)要素為自然特征生產(chǎn)要素，所述二級特征生產(chǎn)要素為單系統(tǒng)特征生產(chǎn)要素，所述三級特征生產(chǎn)要素為廠系統(tǒng)特征生產(chǎn)要素；所述自然特征生產(chǎn)要素為直接反映自然特征的生產(chǎn)要素；所述單系統(tǒng)特征生產(chǎn)要素為電力系統(tǒng)中涉及單體系統(tǒng)的生產(chǎn)要素；所述廠系統(tǒng)特征生產(chǎn)要素為電力系統(tǒng)中涉及整體系統(tǒng)的生產(chǎn)要素；

14、所述從電廠側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與特征生產(chǎn)要素群對應(yīng)的特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，包括：

15、從火電廠的電力數(shù)據(jù)中，提取與火力發(fā)電對應(yīng)的一級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)、二級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)和三級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

16、從光伏電廠的電力數(shù)據(jù)中，提取與光伏發(fā)電對應(yīng)的一級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)、二級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)和三級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

17、從水電廠的電力數(shù)據(jù)中，提取與水力發(fā)電對應(yīng)的一級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)、二級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)和三級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

18、從風電廠的電力數(shù)據(jù)中，提取與風力發(fā)電對應(yīng)的一級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)、二級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)和三級特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)。

19、在可選實現(xiàn)方式中，所述多個方面的控制生產(chǎn)要素包括：電價、慣量與頻率、有功無功、電碳排放、安全穩(wěn)定性和電網(wǎng)并網(wǎng)解列；

20、所述從電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與控制生產(chǎn)要素群對應(yīng)的控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，包括：

21、從電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取電價數(shù)據(jù)、慣量與頻率數(shù)據(jù)、功率數(shù)據(jù)、電碳排放數(shù)據(jù)、安全穩(wěn)定性指標數(shù)據(jù)和電網(wǎng)并網(wǎng)解列影響數(shù)據(jù)，并分別轉(zhuǎn)換為數(shù)字化向量表示。

22、在可選實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

23、對所述電力分析需求信息進行解析，得到多個子需求信息和所述多個子需求信息之間的邏輯依賴關(guān)系或者數(shù)值轉(zhuǎn)換關(guān)系；所述多個子需求信息包括：第一子需求信息第二子需求信息；

24、所述基于電力分析需求信息，利用提取到的所述特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)構(gòu)建目標數(shù)據(jù)向量，并從提取到的所述控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)中確定出與所述電力分析需求信息關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，包括：

25、基于所述第一子需求信息構(gòu)建第一目標數(shù)據(jù)向量并確定出與所述第一子需求信息關(guān)聯(lián)的第一關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；以及，基于所述第二子需求信息構(gòu)建第二目標數(shù)據(jù)向量并確定出與所述第二子需求信息關(guān)聯(lián)的第二關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

26、所述在所述目標數(shù)據(jù)向量和所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到所述目標數(shù)據(jù)向量與所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)之間的映射函數(shù)，構(gòu)建以所述映射函數(shù)為內(nèi)核的功能性算子，并基于多個功能性算子構(gòu)建電力分析智能體，包括：

27、在所述第一目標數(shù)據(jù)向量和所述第一關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到第一算子；以及，在所述第二目標數(shù)據(jù)向量和所述第二關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到第二算子；

28、基于所述邏輯依賴關(guān)系或者所述數(shù)值轉(zhuǎn)換關(guān)系，構(gòu)建所述第一算子與所述第二算子的傳遞函數(shù)關(guān)系；

29、基于所述傳遞函數(shù)關(guān)系、所述第一算子和所述第二算子，構(gòu)建電力分析智能體；

30、所述調(diào)用所述電力分析智能體以生成對所述電力分析請求的分析響應(yīng)結(jié)果，具體為：

31、調(diào)用所述電力分析智能體基于所述傳遞函數(shù)關(guān)系，觸發(fā)所述第一算子及所述第二算子工作，以生成對所述電力分析請求的最終分析響應(yīng)結(jié)果。

32、在可選實現(xiàn)方式中，所述電力分析智能體配置有電廠側(cè)接口、電網(wǎng)側(cè)接口和智能體接口；所述方法還包括：

33、所述電力分析智能體通過所述電廠側(cè)接口向電廠發(fā)送所述分析響應(yīng)結(jié)果；或者，

34、所述電力分析智能體通過所述電網(wǎng)側(cè)接口向電網(wǎng)發(fā)送所述分析響應(yīng)結(jié)果；或者，

35、所述電力分析智能體通過所述智能體接口向其它電力分析智能體發(fā)送所述分析響應(yīng)結(jié)果。

36、在可選實現(xiàn)方式中，所述電力分析智能體配置有電廠側(cè)接口、電網(wǎng)側(cè)接口和智能體接口；所述方法還包括：

37、所述電力分析智能體基于所述分析響應(yīng)結(jié)果，生成面向于電廠的第一控制指令、面向于電網(wǎng)的第二控制指令或者面向于其他智能體的第三控制指令；

38、所述方法還包括：

39、所述電力分析智能體通過所述電廠側(cè)接口向電廠發(fā)送所述第一控制指令；或者，

40、所述電力分析智能體通過所述電網(wǎng)側(cè)接口向電網(wǎng)發(fā)送所述第二控制指令；或者，

41、所述電力分析智能體通過所述智能體接口向其他智能體發(fā)送所述第三控制指令。

42、在可選實現(xiàn)方式中，構(gòu)建的功能性算子為電價算子，所述電價算子用于計算電價；所述調(diào)用所述電力分析智能體以生成對所述電力分析請求的分析響應(yīng)結(jié)果，包括：

43、調(diào)用所述電力分析智能體，通過所述電價算子獲得電廠側(cè)的電價計算結(jié)果；

44、通過電網(wǎng)側(cè)的財務(wù)驗證模型對所述電價計算結(jié)果進行驗證；

45、若對所述電價計算結(jié)果驗證通過，則進一步從調(diào)度策略庫中選取所述電網(wǎng)側(cè)適配且可行的電價計算函數(shù)，將所述電價計算函數(shù)載入所述電價算子中以對所述電價算子進行函數(shù)更新；

46、通過更新后的電價算子獲得電網(wǎng)側(cè)的電價計算結(jié)果。

47、在可選實現(xiàn)方式中，所述財務(wù)驗證模型包括：第一驗證條件和第二驗證條件；

48、所述第一驗證條件為：各種不同類型的電廠的實際出力≥電網(wǎng)電量；

49、所述第二驗證條件為：各種不同類型的電廠的實際出力、相應(yīng)時刻的電網(wǎng)電價及發(fā)電時長的乘積之和≤電網(wǎng)均價與電網(wǎng)電量的乘積；

50、所述電價計算結(jié)果滿足所述第一驗證條件和所述第二驗證條件，則確定所述電價計算結(jié)果驗證通過；所述電價計算結(jié)果不滿足所述第一驗證條件和所述第二驗證條件中任一條件，則確定所述電價計算結(jié)果驗證未通過。

51、在可選實現(xiàn)方式中，在所述將所述電價計算函數(shù)載入所述電價算子中以對所述電價算子進行函數(shù)更新之后，所述方法還包括：

52、所述電網(wǎng)側(cè)收錄所述電廠側(cè)上報到所述電網(wǎng)側(cè)的申請交易電量及電價；

53、基于所述電網(wǎng)側(cè)判斷是否保網(wǎng)穩(wěn)定，以確定是否需要啟動虛擬電廠功能；

54、若確定無需啟動所述虛擬電廠功能，則所述電網(wǎng)側(cè)基于電網(wǎng)側(cè)的電價計算結(jié)果對各類型電廠發(fā)送出清電價及電量的調(diào)度指令；

55、若確定需要啟動所述虛擬電廠功能，則啟動所述虛擬電廠功能以調(diào)用其存儲容量。

56、在可選實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

57、電廠側(cè)接收電網(wǎng)側(cè)給出的出清電價；

58、結(jié)合電廠成本和所述出清電價，利用電廠側(cè)的財務(wù)驗證模型進行驗證；

59、若驗證結(jié)果指示驗證通過，則進一步對同一電廠類型的不同電源點基于電量和電價判斷能否出清；

60、如果各電源點均能出清，則執(zhí)行出清電量。

61、在可選實現(xiàn)方式中，電廠側(cè)的財務(wù)驗證模型包括：第三驗證條件；

62、所述第三驗證條件為：電廠的實際出力、相應(yīng)時刻的電網(wǎng)電價及發(fā)電時長的乘積之和＞電廠成本與電廠的實際出力的乘積。

63、本技術(shù)第二方面提供了一種協(xié)同多生產(chǎn)要素的數(shù)字化電力分析裝置，該裝置包括：

64、數(shù)據(jù)提取模塊，用于從電廠側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與特征生產(chǎn)要素群對應(yīng)的特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；以及，從電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，提取與控制生產(chǎn)要素群對應(yīng)的控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；所述特征生產(chǎn)要素群中包括多個級別的特征生產(chǎn)要素；所述控制生產(chǎn)要素群中包括多個方面的控制生產(chǎn)要素；

65、向量構(gòu)建模塊，用于基于電力分析需求信息，利用提取到的所述特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)構(gòu)建目標數(shù)據(jù)向量；

66、數(shù)據(jù)確定模塊，用于從提取到的所述控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)中確定出與所述電力分析需求信息關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)；

67、算子構(gòu)建模塊，用于在所述目標數(shù)據(jù)向量和所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到所述目標數(shù)據(jù)向量與所述關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)之間的映射函數(shù)，構(gòu)建以所述映射函數(shù)為內(nèi)核的功能性算子，并基于多個功能性算子構(gòu)建電力分析智能體；所述電力分析智能體與所述電力分析需求信息對應(yīng)；

68、請求接收模塊，用于接收電力分析請求；

69、電力分析模塊，用于若所述電力分析請求中攜帶的需求信息與所述電力分析需求信息匹配，則調(diào)用所述電力分析智能體以生成對所述電力分析請求的分析響應(yīng)結(jié)果。

70、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：

71、本技術(shù)技術(shù)方案中，為了實現(xiàn)數(shù)字化電力分析，首先構(gòu)建智能體。為此，從電廠側(cè)和電網(wǎng)側(cè)的電力數(shù)據(jù)中，分別進行生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的提取。其中，從電廠側(cè)提取特征生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)；從電網(wǎng)側(cè)提取控制生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)。從而，實現(xiàn)了電廠側(cè)的特征生產(chǎn)要素及電網(wǎng)側(cè)的控制生產(chǎn)要素的協(xié)同。在已提取的相關(guān)生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為了構(gòu)建具有特定的電力分析功能的智能體，進一步地運用了人工智能技術(shù)，為運用該技術(shù)做出了充分的準備：基于特定的電力分析需求信息，利用提取到的特征生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)來構(gòu)建數(shù)據(jù)向量；并從提取到的控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)中確定出與該電力分析需求信息關(guān)聯(lián)的控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，將其視為關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)。

72、在目標數(shù)據(jù)向量和關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用人工智能算法學習得到以目標數(shù)據(jù)向量與關(guān)鍵控制生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)之間的映射函數(shù)，構(gòu)建以映射函數(shù)為內(nèi)核的功能性算子，并基于多個功能性算子構(gòu)建電力分析智能體。至此，電力分析智能體因具備相應(yīng)的功能性算子，因此具備了電力分析的功能，能夠應(yīng)對上述的電力分析需求信息。其后，若接收電力分析請求，且其中攜帶的需求信息與電力分析需求信息匹配，則意味著可以調(diào)用電力分析智能體，運用該電力分析智能體的功能來生成對電力分析請求的分析響應(yīng)結(jié)果。本技術(shù)技術(shù)方案中，由于電力分析智能體的構(gòu)建依賴于電廠側(cè)及電網(wǎng)側(cè)的相關(guān)生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)，且特征生產(chǎn)要素群中包括多個級別的特征生產(chǎn)要素，控制生產(chǎn)要素群中包括多個方面的控制生產(chǎn)要素，因此，相當于實現(xiàn)了多個級別的特征生產(chǎn)要素及多個方面的控制生產(chǎn)要素的協(xié)同。基于此構(gòu)建的電力分析智能體有效利用了電力數(shù)據(jù)的多元化信息，可以實現(xiàn)協(xié)同多生產(chǎn)要素的電力分析。電力分析智能體能夠更加準確地捕捉到數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，進而獲得更加準確、可遷移的分析響應(yīng)結(jié)果。也可以理解為，通過本方案可以形成電力系統(tǒng)中高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。如此，提升了電力數(shù)據(jù)的分析價值。