本發(fā)明涉及微電網(wǎng)電能控制，更具體地說(shuō)，它涉及一種光儲(chǔ)充換微電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略方法。

背景技術(shù)：

1、光儲(chǔ)充換電站是由配電網(wǎng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、充電系統(tǒng)、控制系統(tǒng)組成微網(wǎng)。

2、需要根據(jù)車輛的充電行為和發(fā)電情況進(jìn)行規(guī)劃，光伏和風(fēng)力發(fā)出電能首先滿足充電站需求，當(dāng)不滿足負(fù)荷需求時(shí)儲(chǔ)能系統(tǒng)供電，若仍不能滿足，則從電網(wǎng)購(gòu)電；當(dāng)光伏和風(fēng)力發(fā)電過(guò)剩時(shí)，可將過(guò)剩的電能給儲(chǔ)能系統(tǒng)充電，也可以向國(guó)網(wǎng)售電，從而獲得一定的收益，儲(chǔ)能隨著光伏發(fā)電及電價(jià)情況靈活調(diào)整充放電方式減少峰谷差，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和清潔性，在滿足供電需求的前提下，以用戶經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo)。

3、然而，如果在賣出電能之后，后期的光伏和風(fēng)力發(fā)出電能不能夠支持充電站需求，則很有可能需要在電價(jià)高峰期購(gòu)買電能，因此，需要對(duì)未來(lái)的用電量和發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，再?zèng)Q定電能賣出或者買入。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種光儲(chǔ)充換微電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略方法，解決上述背景技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題。

2、本發(fā)明提供了一種光儲(chǔ)充換微電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制策略方法，包括如下步驟：

3、步驟s101，獲取n個(gè)微電網(wǎng)在過(guò)去m天中每天的發(fā)電參數(shù)信息；

4、微電網(wǎng)的發(fā)電參數(shù)信息包括：每天的發(fā)電量信息、每天的太陽(yáng)光平均強(qiáng)度信息、每天的太陽(yáng)光照射時(shí)長(zhǎng)信息、每天的平均風(fēng)力信息和每天的風(fēng)力作用時(shí)長(zhǎng)信息；

5、步驟s102，獲取n個(gè)微電網(wǎng)在過(guò)去m天中的用電參數(shù)信息；

6、微電網(wǎng)的用電參數(shù)信息包括：每天的充電總量和每天的充電車輛的數(shù)量；

7、步驟s103，根據(jù)n個(gè)微電網(wǎng)在過(guò)去m天中的發(fā)電參數(shù)信息和用電參數(shù)信息構(gòu)建微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)矩陣a，其中，表示第1個(gè)微電網(wǎng)在第1天的發(fā)電參數(shù)信息和用電參數(shù)信息；表示第n個(gè)微電網(wǎng)在第m天的發(fā)電參數(shù)信息和用電參數(shù)信息；

8、步驟s104，構(gòu)建微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型，將微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)矩陣a輸入微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型，輸出在未來(lái)u天中微電網(wǎng)的發(fā)電量和需求充電量的預(yù)測(cè)值；

9、步驟s105，根據(jù)微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型輸出的在未來(lái)u天中微電網(wǎng)的發(fā)電量和需求充電量的預(yù)測(cè)值調(diào)整儲(chǔ)能系統(tǒng)的儲(chǔ)備電量。

10、進(jìn)一步地，n、m和u均為自定義參數(shù)。

11、進(jìn)一步地，發(fā)電參數(shù)信息的獲取方法包括：

12、光伏發(fā)電設(shè)備和風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的發(fā)電量分別通過(guò)智能電表和中央監(jiān)控系統(tǒng)獲得，并將其相加得到每天的發(fā)電量信息；

13、通過(guò)光強(qiáng)檢測(cè)設(shè)備對(duì)每個(gè)小時(shí)的陽(yáng)光強(qiáng)度檢測(cè)3次，求和然后計(jì)算平均值，獲得的值為每天的太陽(yáng)光平均強(qiáng)度信息；

14、獲得光伏發(fā)電設(shè)備每天處于發(fā)電狀態(tài)的時(shí)間作為每天的太陽(yáng)光照射時(shí)長(zhǎng)信息；

15、將風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的轉(zhuǎn)速劃分為10個(gè)等級(jí)，獲取風(fēng)力發(fā)電設(shè)備每個(gè)小時(shí)的轉(zhuǎn)速，匹配對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速，然后對(duì)每個(gè)小時(shí)的轉(zhuǎn)速求和并計(jì)算平均值，計(jì)算結(jié)果為每天的平均風(fēng)力信息；

16、獲取風(fēng)力發(fā)電設(shè)備每天處于發(fā)電狀態(tài)的時(shí)間作為每天的風(fēng)力作用時(shí)長(zhǎng)信息。

17、進(jìn)一步地，微電網(wǎng)的用電參數(shù)信息的獲取方法包括：

18、獲取微電網(wǎng)中所有充電樁每天的使用次數(shù)作為每天的充電車輛的數(shù)量；

19、獲取微電網(wǎng)中每個(gè)充電樁每天的充電總量，求和得到每天的充電總量。

20、進(jìn)一步地，微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型包括：n列隱藏層、一個(gè)第一分類器和一個(gè)第二分類器；

21、每列隱藏層包括第一隱藏單元和第二隱藏單元；

22、將微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)矩陣a中的第1天到第m天的第i個(gè)微電網(wǎng)的發(fā)電參數(shù)信息和用電參數(shù)信息輸入第i列隱藏層的第一隱藏單元，輸出第一更新特征；

23、第i列隱藏層的第一隱藏單元輸出的第一更新特征輸入第二隱藏單元，輸出第二更新特征；

24、第n列隱藏層的第二隱藏單元輸出的第二更新特征分別輸入第一分類器和第二分類器，第一分類器輸出在未來(lái)u天中微電網(wǎng)的發(fā)電量的預(yù)測(cè)值，第二分類器輸出在未來(lái)u天中微電網(wǎng)的需求充電量的預(yù)測(cè)值；

25、定義：1≤i≤n。

26、進(jìn)一步地，微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元基于gru構(gòu)建，微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第二隱藏單元基于transformer構(gòu)建。

27、進(jìn)一步地，微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的計(jì)算公式包括：

28、微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的更新門zi的計(jì)算公式如下：

29、zi＝σ(wzxi+uzhi-1+bz)；

30、式中，wz、uz和bz分別表示微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的更新門zi對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重參數(shù)、第二權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)；

31、微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的重置門ri的計(jì)算公式如下：

32、ri＝σ(wrxi+urhi-1+br)；

33、式中，wr、ur和br分別表示微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的重置門ri對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重參數(shù)、第二權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)；

34、微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的當(dāng)前記憶的計(jì)算公式如下：

35、

36、式中，wh、uh和bh分別表示微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的當(dāng)前記憶對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重參數(shù)、第二權(quán)重參數(shù)和偏置參數(shù)；

37、微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的最終記憶hi的計(jì)算公式如下：

38、

39、定義：σ表示sigmoid函數(shù)；tanh表示雙曲正切函數(shù)；⊙表示點(diǎn)乘操作；xi表示微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第一隱藏單元的輸入。

40、進(jìn)一步地，微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的第i列隱藏層的第二隱藏單元的計(jì)算公式包括：

41、

42、式中，zi表示第i個(gè)隱藏層的第二隱藏單元輸出的第二更新特征；xi表示第i個(gè)隱藏層的第一隱藏單元輸入的第一更新特征；vi、qi和ki分別表示第i個(gè)隱藏層的第二隱藏單元的第一轉(zhuǎn)換特征、第二轉(zhuǎn)換特征和第三轉(zhuǎn)換特征；t表示矩陣的轉(zhuǎn)置操作；和分別表示第i個(gè)隱藏層的第二隱藏單元的第一權(quán)重參數(shù)和第二權(quán)重參數(shù)；softmax表示softmax激活函數(shù)。

43、進(jìn)一步地，獲取若干個(gè)微電網(wǎng)歷史的發(fā)電參數(shù)信息和用電參數(shù)信息，并構(gòu)建訓(xùn)練矩陣b，在訓(xùn)練矩陣b中設(shè)置一個(gè)滑動(dòng)窗口，滑動(dòng)窗口的長(zhǎng)和寬分別為m和n，步長(zhǎng)為一，滑動(dòng)窗口在訓(xùn)練矩陣b中每滑動(dòng)一次獲得一個(gè)用于訓(xùn)練微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的樣本數(shù)據(jù)；

44、每個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的微電網(wǎng)在未來(lái)u天中的發(fā)電量和需求充電量的預(yù)測(cè)值作為訓(xùn)練微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型的樣本標(biāo)簽。

45、進(jìn)一步地，調(diào)整儲(chǔ)能系統(tǒng)的儲(chǔ)備電量的步驟如下：

46、步驟s201，獲取儲(chǔ)能系統(tǒng)的當(dāng)前儲(chǔ)備電量；

47、步驟s202，判斷當(dāng)前儲(chǔ)備電量和微電網(wǎng)在u天中的發(fā)電量的預(yù)測(cè)值是否大于微電網(wǎng)在u天中的需求充電量的預(yù)測(cè)值并計(jì)算插值電量；

48、步驟s203，如果是，則在電價(jià)處于低谷時(shí)購(gòu)買差值帶能量，并存入儲(chǔ)能系統(tǒng)；

49、步驟s204，如果不是，則在電價(jià)處于高峰時(shí)，將儲(chǔ)能系統(tǒng)中的電量賣出。

50、本發(fā)明的有益效果在于：綜合考慮了不同季節(jié)對(duì)光照強(qiáng)度、風(fēng)力和車流量對(duì)各地的影響，相較于常見的對(duì)微電網(wǎng)發(fā)電量和用電量的預(yù)測(cè)方法來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)的結(jié)果更加精準(zhǔn)，并且使用實(shí)際的數(shù)據(jù)對(duì)微電網(wǎng)電量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)一步提高了對(duì)微電網(wǎng)發(fā)電量和用電量的預(yù)測(cè)精度，此外，根據(jù)對(duì)微電網(wǎng)發(fā)電量和用電量的預(yù)測(cè)結(jié)果分配電量，可以保證經(jīng)濟(jì)最大化并且支持充電站的日常需求。