本發(fā)明涉及電力儲能電功率調節(jié)，尤其涉及一種光儲充協(xié)同調度方法。

背景技術：

1、光儲充協(xié)同的核心在于通過智能化的手段實現(xiàn)光伏發(fā)電、儲能系統(tǒng)和充電設施之間的協(xié)同運作。光儲充協(xié)同技術就像智慧的能源管家，光儲充協(xié)同技術能夠根據實時的能源供需情況、電價波動以及設備狀態(tài)，精準地調配光儲內的電能提供給用電方使用。

2、光儲充協(xié)同調度是集成了光伏、儲能和充電等能源系統(tǒng)的智能調度技術，光儲充協(xié)同調度能夠實時監(jiān)測能源系統(tǒng)的各項參數，例如，光伏發(fā)電功率、儲能系統(tǒng)的電量狀態(tài)以及充電設施的負荷信息等，光儲充協(xié)同調度通過智能算法和優(yōu)化模型，預測能源的供需趨勢，并制定最優(yōu)的運行策略。

3、光儲充協(xié)同調度技術能夠根據能源需求和供應情況，優(yōu)化能源的采集、存儲和調度。在陽光充足時，優(yōu)先將光伏電能用于充電，將電能存儲起來，提高能源利用效率，通過實時監(jiān)測和智能調控，光儲充協(xié)同調度能夠最大限度地利用光伏發(fā)電，避免能源浪費，光儲充協(xié)同調度技術通過靈活的儲能和充電控制，能夠有效緩解電網高峰時段的壓力，減少電網波動，保障電網的穩(wěn)定運行。

4、目前，不同地區(qū)的光儲設備運行參數配置存在不同，光儲設備的運行數據是實時變化的，用電方的用電功率需求也是變化的，需要通過光儲充協(xié)同調度的方式將光儲設備內的電能，調整至與各用電方需求匹配的用電功率，當光儲設備數據不準確時，將會導致對光儲電能調度以及電力功率調整出現(xiàn)混亂，造成用電方無法獲得持續(xù)穩(wěn)定的所需功率電能。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術不足，本發(fā)明提供一種光儲充協(xié)同調度方法，解決當光儲設備數據不準確時，將會導致對光儲電能調度以及電力功率調整出現(xiàn)混亂，造成用電方無法獲得持續(xù)穩(wěn)定的所需功率電能的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明的具體技術方案如下：

3、本發(fā)明提供一種光儲充協(xié)同調度方法，包括：

4、步驟s101，獲取光儲設備的運行數據，根據光儲設備的運行數據，確定光儲設備的位置，將光儲設備的位置建立光儲設備分區(qū)，對光儲設備分區(qū)內的光儲設備進行監(jiān)控，獲得光儲設備分區(qū)的實時監(jiān)控數據；

5、步驟s102，對光儲設備分區(qū)的實時監(jiān)控進行時間分段，時間分段包括第一時間分段、第二時間分段、第三時間分段以及第四時間分段，對光儲設備分區(qū)的實時監(jiān)控數據的時間信息進行提取，得到光儲設備分區(qū)實時監(jiān)控數據時間信息，將光儲設備分區(qū)實時監(jiān)控數據時間信息與時間分段進行匹配，得到時間分段數據匹配結果，將時間分段數據匹配結果中各時間分段數據進行數據對比，得到時段數據差異對比結果，時段數據差異對比結果包括數據對比無異常和數據對比異常；

6、步驟s103，建立數據處理分區(qū)，數據處理分區(qū)包括第一數據處理分區(qū)、第二數據處理分區(qū)、第三數據處理分區(qū)以及第四數據處理分區(qū)，將數據處理分區(qū)與時間分段建立對應關系，當時段數據差異對比結果為數據對比異常時，則將數據對比異常對應的時段數據傳輸至對應的數據處理分區(qū)；

7、步驟s104，在數據處理分區(qū)內將數據對比異常對應的時段數據代入至預設的數據錯誤分析模型中，得到數據錯誤類型，將數據錯誤類型在知識庫中進行匹配，得到數據修復解決策略；

8、步驟s105，根據數據修復解決策略建立時間分段模擬數據，將時間分段模擬數據對原有時間分段內的錯誤數據進行替換，得到更新后的時間分段數據，將更新后的時間分段數據與光儲設備分區(qū)的實時監(jiān)控數據整合，得到光儲能實時可用電能；

9、步驟s106，接收用電側用電需求信息，根據用電側需求信息，確定用電側用戶身份以及用電側所在位置，提取用電側用電需求信息中的用電側用電功率信息，得到用戶側實時用電功率需求，在數據庫中調取用電側用戶身份以及用電側所在位置的歷史用電功率，將用電側用戶身份以及用電側所在位置的歷史用電功率與用戶側實時用電功率需求進行對比，得到用戶側用電功率對比結果，用戶側用電功率對比結果包括用電功率需求穩(wěn)定和用電功率需求異常，將用電功率需求穩(wěn)定的用電側用電需求信息標記為可執(zhí)行用電功率需求信息，將用電側的可執(zhí)行用電功率需求信息進行匯總，得到可執(zhí)行用電功率需求信息數據集合，根據可執(zhí)行用電功率需求信息集合，生成用電功率調整任務命令；

10、步驟s107，根據用電功率調整任務命令，將光儲設備內的電能進行功率調整并輸送至對應的用電側用電設備。

11、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s101中，包括：

12、光儲設備的運行數據包括光伏發(fā)電功率、儲能系統(tǒng)的電量狀態(tài)、充電設施的負荷信息、設備狀態(tài)信息、能源轉換效率、地理位置信息、時間戳、錯誤信息以及警報信息。

13、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s101中，包括：

14、光儲設備包括太陽能電池板、逆變器、支架系統(tǒng)、儲能系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)；

15、在光儲設備分區(qū)中確定光儲設備分區(qū)所使用的光儲設備，生成光儲設備分區(qū)設備信息集合；

16、按預設的時間周期向光儲設備分區(qū)設備信息集合內對應的光儲設備發(fā)送通訊信息，若得到對應的光儲設備反饋信息，則光儲設備通信狀態(tài)正常。

17、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s102中，包括：

18、將第一時間分段、第二時間分段、第三時間分段和第四時間分段，每個時間分段按照6小時間隔劃分；

19、實時采集光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據，光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據包括時間戳，以及標識數據采集的時間點；

20、解析每條光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據中的時間戳，提取出每條光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據中的時間信息，時間信息包括年、月、日、時、分、秒；

21、將解析出的時間信息與定義時間分段進行匹配，得到每條光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據對應的時間分段。

22、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s102中，包括：

23、在每個時間分段內，將每條光儲設備分區(qū)的監(jiān)控數據進行對比；

24、數據對比無異常指在時間分段內，監(jiān)控數據中無異常數據；

25、數據對比異常指在時間分段內，監(jiān)控數據間存在數據對比異常，數據對比異常包括數據突變、數據重復以及數據不完整。

26、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s103中，包括：

27、每個數據處理分區(qū)用于處理對應時間分段內的數據對比異常數據；

28、第一時間分段的數據對比異常數據由第一數據處理分區(qū)處理，第二時間分段的數據對比異常數據由第二數據處理分區(qū)處理，第三時間分段的數據對比異常數據由第三數據處理分區(qū)處理，第四時間分段的數據對比異常數據由第四數據處理分區(qū)處理。

29、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s103中，包括：

30、根據時間分段與數據處理分區(qū)的對應關系，將存在數據對比異常的時段數據傳輸至對應的數據處理分區(qū)；

31、在對應的數據處理分區(qū)內，利用預設的數據錯誤分析模型對數據對比異常的數據進行分析，并在知識庫中匹配對應的數據修復解決策略。

32、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s104中，包括：

33、將數據對比異常對應的時段數據進行預處理，得到預處理后的數據對比異常對應的時段數據，根據光儲充協(xié)同調度用戶需求，在知識庫中匹配預設數據錯誤分析模型，預設數據錯誤分析模型在代入數據前，配置預設數據錯誤分析模型的參數，預設數據錯誤分析模型的參數包括錯誤類型以及錯誤閾值；

34、將預處理后的數據輸入到已配置的數據錯誤分析模型中，預設數據錯誤分析模型的參數對預處理后的數據對比異常對應的時段數據進行分析，識別預處理后的數據對比異常對應的時段數據中的錯誤類型，輸出數據錯誤的識別結果，數據錯誤的識別結果包括數據突變、數據缺失以及錯誤位置；

35、在知識庫中對數據錯誤的識別結果進行匹配，得到數據錯誤的識別結果對應的數據修復策略，數據修復解決策略包括錯誤修正方法、數據清洗規(guī)則、數據重構策略以及人工介入建議。

36、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s106中，包括：

37、從數據庫中調取每個用電側用戶的歷史用電功率數據，每個用電側用戶的歷史用電功率數據包括時間戳、用電功率信息，實時采集從用電側設備上傳的實時用電功率數據。

38、將每個用電側用戶的歷史用電功率數據和實時用電功率數據根據時間信息進行時間分段，得到歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據，歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據包括第一時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據，第二時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據，第三時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據以及第四歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據；

39、第一時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據為每日0時至6時數據，第二時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據為每日6時至12時數據，第三時間段歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據為每日12時至18時數據，以及第四歷史用電功率數據和實時用電功率數據時間分段數據為每日18時至24時數據；

40、對每個用電側用戶在每個時間段內的歷史用電功率計算平均值或中位數，作為該時間段的基準功率，將實時用電功率與對應時間段的基準功率進行對比，設定實時功率對比誤差閾值±10%，判斷實時功率對比誤差閾值是否在誤差閾值內，得到實時用電功率與對應時間段的基準功率對比結果；

41、通過遺傳算法優(yōu)化實時用電功率與對應時間段的基準功率對比結果，生成一組包含不同閾值、時間分段參數的個體作為初始種群；

42、每個個體為每組參數，應用每組參數進行實時功率與歷史功率的對比，計算準確率、召回率等作為適應度指標；

43、根據適應度指標，選擇適應度高的個體進入下一代，對選中的個體進行交叉操作，交換部分參數，生成新的個體；

44、對部分個體進行變異操作，隨機改變參數的值，重復進行適應度評估、選擇和交叉變異操作，直到達到預定的迭代次數或適應度；

45、使用遺傳算法優(yōu)化后的參數進行最終的歷史功率與實時功率對比，輸出最終的歷史功率與實時功率對比，最終的歷史功率與實時功率對比包括用電功率需求穩(wěn)定和用電功率需求異常的用戶列表，用電功率需求穩(wěn)定即實時功率在歷史功率的合理波動范圍內，用電功率需求異常即實時功率超出歷史功率的合理波動范圍的用戶列表。

46、進一步地，本發(fā)明提供的光儲充協(xié)同調度方法，在步驟s107中，包括：對用電功率調整任務命令進行解析，得到用電側設備的用電功率信息以及用電側設備位置信息；根據用電功率調整任務命令確定調度目標，調度目標包括電能傳輸目的地，電能功率調整目標；

47、根據調度目標生成光儲設備電能功率調整執(zhí)行參數，光儲設備電能功率調整執(zhí)行參數包括光儲設備的執(zhí)行參數、調度時電力設備的開啟和關閉順序、調取時電能的傳輸路徑以及調整光儲設備的輸出功率；

48、將光儲設備電能功率調整執(zhí)行參數發(fā)送至光儲設備，光儲設備執(zhí)行光儲設備電能功率調整執(zhí)行參數完成光儲設備內電能功率的調整以及傳輸。

49、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過實時監(jiān)控和智能調控，能夠最大限度地利用光伏發(fā)電，優(yōu)先將光伏電能用于充電和存儲，避免能源浪費，從而提高了能源利用效率。通過光儲充協(xié)同調度，本發(fā)明能夠有效緩解電網高峰時段的壓力，減少電網波動，保障電網的穩(wěn)定運行。

50、當光儲設備數據不準確時，本發(fā)明能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理數據異常，確保光儲電能調度及電力功率調整的準確性和穩(wěn)定性，避免對電網造成不利影響。

51、本發(fā)明將實時監(jiān)控數據進行時間分段處理，并設立專門的數據處理分區(qū)，實現(xiàn)了對數據的精細化管理。每個分區(qū)負責處理對應時間段內的數據，提高了數據處理的效率和針對性。

52、通過預設的數據錯誤分析模型和知識庫，本發(fā)明能夠快速識別數據錯誤類型并匹配相應的修復策略，實現(xiàn)了數據的高效修復，為后續(xù)的電能調度提供了可靠的數據支持。

53、本發(fā)明根據用電側的實時用電需求，結合歷史用電數據，通過對比分析生成用電功率調整任務命令，確保了電能調度的合理性和準確性。通過智能化的調度方法，本發(fā)明能夠滿足不同用戶的多樣化用電需求，確保用電方獲得持續(xù)穩(wěn)定的電能供應。本發(fā)明集成了多種先進的智能算法和優(yōu)化模型，如遺傳算法、數據錯誤分析模型等，顯著提升了系統(tǒng)的智能化水平。

54、通過自動化的數據處理和調度過程，減少了人工干預的需求，降低了運維成本，提高了系統(tǒng)的整體效能。

55、綜上所述，本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在提高能源利用效率、增強系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性、實現(xiàn)精細化管理和高效調度、滿足多樣化的用電需求以及提升系統(tǒng)智能化水平等多個方面。