基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法技术

本发明专利技术公开了基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其包括确定可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据；可控设备根据测量数据自动感知当前时刻的测量数据；不可控设备获取其历史测量数据采用最小二乘法进行数据拟合方法获取其下一时刻的预测数据；接收可控设备获取的当前时刻的测量数据和不可控设备下一时刻的预测数据，并根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率；根据可控设备当前时刻的测量数据和粒子群算法，采用分布式电源全天消纳能量最大的目标函数计算可控设备下一时刻的出力大小；可控设备接收下一时刻的出力大小，根据下一时刻的出力大小调整其下一时刻的实际出力大小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能量的合理利用，具体涉及一种基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法。
技术介绍
随着大量能量与信息二元融合的元件接入到电力系统中，为确保电力系统的各个设备实现能量的合理分配，传统的做法是将能量与信息二元融合元件进行不确定性分区，将随机变量的值分为完全相等的N个区域，且概率的计算，误差比较大，致使接入电力系统中可控设备的充电量或放电量非常的不准确，使电力系统中设备的电压过高或过低，而致使电力系统中的设备遭受不同程度的损伤。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法能够使接入电力系统中可控设备的充电量或放电量更加准确。为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：提供一种基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其包括以下步骤：采用云平台确定能量与信息二元融合元件层中可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，同时构建能量分布式电源全天消纳能量最大的目标函数；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，可控设备根据待获取的测量数据自动感知当
前时刻的测量数据；不可控设备获取其历史测量数据采用最小二乘法进行数据拟合方法获取其下一时刻的预测数据；云平台接收能量与信息二元融合元件层上传的可控设备获取的当前时刻的测量数据和不可控设备下一时刻的预测数据，并根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率；云平台根据可控设备当前时刻的测量数据和粒子群算法，采用分布式电源全天消纳能量最大的目标函数计算可控设备下一时刻的出力大小；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备下一时刻的出力大小，可控设备根据下一时刻的出力大小调整其下一时刻的实际出力大小。本专利技术的有益效果为：本方案通过不可控设备的预测数据得到其有功功率和有功功率的概率，之后在结合可控设备当前时刻的测量数据和粒子群算法，采用分布式电源全天消纳能量最大的目标函数计算可控设备下一时刻的出力大小，通过计算的下一时刻的出力大小去调整可控设备下一时刻的实际出力大小。通过这种优化接入方法能够使接入电力系统中可控设备的充电量/放电量/功率大小更加准确，保证了电力系统中设备的电压始终保持在正常工作范围内，从而延长了电力系统中设备的使用寿命；另外，采用该方法能够使分布式电源消纳能量最大及不确定性的表述更加准确合理、更具备代表性。附图说明图1为基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法的流程图。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精
神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。参考图1，图1示出了基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法的流程图；如图1所示，该方法100包括步骤101至步骤105：在步骤101中，采用云平台确定能量与信息二元融合元件层中可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，同时构建能量分布式电源全天消纳能量最大的目标函数。其中，能量与信息二元融合元件层由能量与信息二元融合元件组成，而能量与信息二元融合元件又由可控设备和不可控设备部组成；可控设备包括电动汽车、储能装置和电容器组；不可控设备包括分布式能源和负荷，分布式能源又由风力电源和光伏电源组成。光伏电源待获取预测数据为光伏出力期望和方差，风力电源待获取的预测数据为风力出力期望和方差；电动汽车待获取的测量数据为电池能量状态量和充电功率，储能装置待获取的测量数据为能量状态量和充放电功率，电容器组待获取的预测数据为无功状态量、可投切容量电和已投切的次数。在步骤102中，能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，可控设备根据待获取的测量数据自动感知当前时刻的测量数据；不可控设备获取其历史测量数据采用最小二乘法进行数据拟合方法获取其下一时刻的预测数据；在能量与信息二元融合元件层与云平台之间还设置有PnP协议层及网关智能结点与传输层两个传输层，能量与信息二元融合元件层与云平台之间进行信息交互时，都必须经过PnP协议层及网关智能结点与传输层进行中转。在步骤103中，云平台接收能量与信息二元融合元件层上传的可控设备获
取的当前时刻的测量数据和不可控设备下一时刻的预测数据，并根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率。在本专利技术的一个实施例中，根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率可以进一步包括：A、计算光伏电源的有功功率和有功功率的概率a1、由于光伏电源有功出力主要受太阳光照强度影响，而太阳光照又服从Beta分布。于是本方案在求取光伏电源的有功功率和有功功率的概率时，首选需要通过光伏电源的光伏出力期望和方差获取Beta分布的参数α和β。由于Beta分布的参数α和β是采用现有的比较常规的算例进行求解的，此处就不在对其是如何求解的进行赘述。a2、计算光伏电源出力的密度： f ( P ) = Γ ( α + β ) Γ ( α ) Γ ( β ) ( P P m a x ) α - 1 ( 1 - P P m a x ) β - 1 ]]>式中：α与β是指Beta分布的参数；Γ表示Gamma函数；P是指光伏电源的实际出力；Pmax是指光伏电源最大输出功率；光伏电源的P、Pmax和Pmi本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其特征在于，包括以下步骤：采用云平台确定能量与信息二元融合元件层中可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，同时构建能量分布式电源全天消纳能量最大的目标函数；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，可控设备根据待获取的测量数据自动感知当前时刻的测量数据；不可控设备获取其历史测量数据采用最小二乘法进行数据拟合方法获取其下一时刻的预测数据；云平台接收能量与信息二元融合元件层上传的可控设备获取的当前时刻的测量数据和不可控设备下一时刻的预测数据，并根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率；云平台根据可控设备当前时刻的测量数据和粒子群算法，采用分布式电源全天消纳能量最大的目标函数计算可控设备下一时刻的出力大小；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备下一时刻的出力大小，可控设备根据下一时刻的出力大小调整其下一时刻的实际出力大小。

【技术特征摘要】
1.基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其特征在于，包括以下步骤：采用云平台确定能量与信息二元融合元件层中可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，同时构建能量分布式电源全天消纳能量最大的目标函数；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备待获取的测量数据和不可控设备待预测的预测数据，可控设备根据待获取的测量数据自动感知当前时刻的测量数据；不可控设备获取其历史测量数据采用最小二乘法进行数据拟合方法获取其下一时刻的预测数据；云平台接收能量与信息二元融合元件层上传的可控设备获取的当前时刻的测量数据和不可控设备下一时刻的预测数据，并根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率；云平台根据可控设备当前时刻的测量数据和粒子群算法，采用分布式电源全天消纳能量最大的目标函数计算可控设备下一时刻的出力大小；能量与信息二元融合元件层接收云平台下发的可控设备下一时刻的出力大小，可控设备根据下一时刻的出力大小调整其下一时刻的实际出力大小。2.根据权利要求1所述的基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其特征在于，所述不可控设备包括分布式电源，所述分布式能源为风力电源和光伏电源；所述光伏电源待获取预测数据为光伏出力期望和方差；所述风力电源待获取的预测数据为风力出力期望和方差；所述可控设备包括电动汽车、储能装置和电容器组；所述电动汽车待获取的测量数据为电池能量状态量和充电功率，储能装置待获取的测量数据为能量
\t状态量和充放电功率，电容器组待获取的预测数据为无功状态量、可投切容量电和已投切的次数。3.根据权利要求2所述的基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其特征在于，所述根据不可控设备下一时刻的预测数据计算其有功功率和有功功率的概率进一步包括：A、计算光伏电源的有功功率和有功功率的概率a1、通过光伏电源的光伏出力期望和方差获取Beta分布的参数α和β；a2、计算光伏电源出力的密度： f ( P ) = Γ ( α + β ) Γ ( α ) Γ ( β ) ( P P m a x ) α - 1 ( 1 - P P m a x ) β - 1 ]]>式中：α与β是指Beta分布的参数；Γ表示Gamma函数；P是指光伏电源的实际出力；Pmax是指光伏电源最大输出功率；a3、计算光伏电源消纳的有功功率： p i = p x , i - 1 + p m a x - p min 2 N s ]]>式中，Pmin是指光伏电源最小可能输出功率，Pmax是指光伏电源最大可能输出功率，px,i-1是指i-1状态的有功出力代表值；Ns是指总的状态数；计算光伏电源消纳的有功功率的概率： g i = ∫ p i , l p i , r f ( x ) d x ]]>式中，Pi，l是指第i个状态的最小有功出力；Pi，r是指第i个状态的最大有功出力；f(x)为光伏电源出力的密度。B、计算风机电源的有功功率和有功功率的概率b1、采用威布尔分布计算风力电源出力的密度： f ( p j ) = k c ( p j c ) k - 1 exp [ - ( p j c ) k ] ]]>式中，pj为风速；k和c为weibull分布的两个参数，即k为形状参数，c为尺度参数；b2、计算风力电源消纳的有功功率： p j = p x , j - 1 + p m a x - p min 2 N c ]]>式中，Pmin是指风力电源最小可能输出功率，Pmax是指风力电源最大可能输出功率，px,j-1是指j-1状态的有功出力代表值；Ns是指总的状态数； g j = ∫ p x , l p x , r f ( x ) d x ]]>式中，Px，l是指第x个状态的最小有功出力；Px，r是指第i个状态的最大有功出力；f(x)为风力电源出力的密度。4.根据权利要求3所述的基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法，其特征在于，所述分布式电源全天消纳能量最大的目标函数为： max f = Σ t = 1 n Σ c = 1 N g c , t ( P t , p v + P t , w t ) Δ t ]]>式中，n是指将一天≤分为n个时段；Pt,pv和Pt,wt分别表示第i个时段光伏电源消纳的有功功率和风力电源消纳的功功率，Pt,pv≤Pi，Pt,wt≤Pj；gc,t为t时段第c个状态的概率，gc,t＝gi*gj；Δt为任一时间段。5.根据权利要求4所述的基于云平台计算能量与信息二元融合元件的优化接入方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖祥生，黄仁乐，李蕴，王存平，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11