基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法，其包括：基于多头注意力机制获取每个电力交互指标的注意力矩阵，并利用前馈神经网络连接所有电力交互指标的注意力矩阵以生成交互注意力矩阵；基于交互注意力矩阵确定每个电力交互指标的深层次特征向量和异常相关度，将所有电力交互指标的深层次特征向量根据异常相关度进行排序以得到深层次特征向量序列；对深层次特征向量序列、第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充特征进行多层感知处理以得到第一异常感知特征和第二异常感知特征；将第一异常感知特征和第二异常感知特征输入预先训练的电网监测模型从而判断光伏电网是否出现异常。电网监测模型从而判断光伏电网是否出现异常。电网监测模型从而判断光伏电网是否出现异常。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法


[0001]本专利技术涉及大数据和分布式光伏并网领域，尤其涉及一种基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法。

技术介绍

[0002]分布式光伏发电对优化能源结构、推动节能减排、实现经济可持续发展具有重要意义。由于分布式光伏发电的入网门槛较低以及国家度电补贴政策的利润诱惑，有可能存在不法的分布式光伏项目业主为骗取补贴，自行更改接线，造成光伏电能计量表虚高的情况。分布式光伏电压等级低、容量小、分布广、就地消纳等特点，分布式光伏的窃电方式多，窃电实现难度低。
[0003]对分布式光伏发电进行窃电监测，涉及多方面的数据信息。专利公开号(CN113341216A)“分布式光伏发电系统反窃电方法”公开了根据对比光伏并联结构向逆变器输出的总电能与逆变器向交流电网输出的总电能来判断是否存在窃电行为。然而，由于光伏并网将所有用户端相连，因此会存在不法用户窃取其他用户的发电量的行为，在不法用户窃取其他用户的发电量时，仅通过对比总电能是不能识别窃电行为的。
[0004]随着分布式光伏发电的发展，如何设计一种通过用户端与用户端之间的电力交互数据和用户端与中控端的电力交互数据来识别不法用户端窃取其他用户端发电量的行为，并快速识别异常用户端是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法，其包括：数个用户端通过分布式网络与中控储能设备连接生成光伏电网；每个用户端包括光伏发电设备和终端储能设备；
[0006]获取光伏电网中每台光伏发电设备的第一电力交互数据，并对光伏电网中所有光伏发电设备的第一电力交互数据进行多维度特征交互以得到光伏电网的第一电力交互特征，然后对所述第一电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第一交互扩充特征；
[0007]获取光伏电网中每台终端储能设备的第二电力交互数据，并对光伏电网中所有终端储能设备的第二电力交互数据进行多维度特征交互以得到光伏电网的第二电力交互特征，然后对所述第二电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第二交互扩充特征；
[0008]获取光伏电网的中控储能设备的第三电力交互数据，并提取第三电力交互数据的数据特征以生成第三电力交互特征，然后对所述第三电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第三交互扩充特征；
[0009]从数据库获取若干个电力交互指标，并基于多头注意力机制获取每个电力交互指标的注意力矩阵，然后利用前馈神经网络连接所有电力交互指标的注意力矩阵以生成交互注意力矩阵；
[0010]基于所述交互注意力矩阵确定每个电力交互指标的深层次特征向量和异常相关
度，将所有电力交互指标的深层次特征向量根据异常相关度进行排序以得到深层次特征向量序列；
[0011]对深层次特征向量序列、第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充特征进行多层感知处理以得到第一异常感知特征和第二异常感知特征；
[0012]将第一异常感知特征和第二异常感知特征输入预先训练的电网监测模型从而判断光伏电网是否出现异常，并在光伏电网出现异常时识别异常用户端，然后阻止异常用户端的光伏发电设备和终端储能设备的所有操作。
[0013]根据一个优选实施方式，所述第一电力交互数据为光伏发电设备与光伏发电设备的电力交互数据；所述第二电力交互数据为终端储能设备与终端储能设备的电力交互数据；所述第三电力交互设备为中控储能设备与终端储能设备的电力交互数据。
[0014]根据一个优选实施方式，所述电力交互数据为电压输入输出数据、电流输入输出数据和功率输入输出数据。
[0015]根据一个优选实施方式，所述光伏发电设备是由太阳电池板、控制器和逆变器组成的能将光能直接转变为电能的设备；
[0016]所述终端储能设备用于存储同一用户端的光伏发电设备所产生的电能或向其他用户端输送电能；
[0017]所述中控储能设备用于存储所有用户端的光伏发电设备所产生的电能或向所有用户端输送电能。
[0018]根据一个优选实施方式，所述光伏电网为由若干个光伏发电设备、若干个终端储能设备和中控储能设备组成电力网；所述光伏电网具有生产电能、输送电能和分配电能的功能。
[0019]根据一个优选实施方式，对深层次特征向量序列、第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充特征进行多层感知处理以得到第一异常感知特征和第二异常感知特征包括：
[0020]将所述深层次特征向量序列分别与第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充特征进行特征融合以生成第一深层次扩充特征序列、第二深层次扩充特征序列和第三深层次扩充特征序列；
[0021]将所述第一深层次扩充特征序列和第二深层次扩充特征序列输入多层感知机中进行训练以输出第一异常感知特征；
[0022]将所述第三深层次扩充特征序列输入多层感知机中进行训练以输出第二异常感知特征。
[0023]根据一个优选实施方式，所述电力交互指标为用于判断光伏电网是否出现异常的相关电力指标，其包括：发电量、输送电量和存储电量。
[0024]根据一个优选实施方式，基于多头注意力机制获取每个电力交互指标的注意力矩阵包括：
[0025]遍历所有的电力交互指标，并将正在遍历的电力交互指标作为目标交互指标，然后提取所有电力交互指标的指标特征向量；
[0026]将目标交互指标的指标特征向量与其他电力交互指标的指标特征向量的点积作为目标交互指标与其他电力交互指标的指标相关度，并通过预设的比例系数增强目标交互
指标与其他电力交互指标的指标相关度的数值稳定性；
[0027]基于目标交互指标与其他每个电力交互指标的指标相关度对目标交互指标与其他每个电力交互指标的指标特征向量进行线性投影以生成若干个线性交互向量，并对所有的线性交互向量进行注意力池化，然后将所有进行注意力池化后的线性交互向量进行拼接以得到目标交互指标的注意力矩阵；
[0028]重复以上步骤以得到每个电力交互指标的注意力矩阵。
[0029]根据一个优选实施方式，对光伏电网中所有光伏发电设备的第一电力交互数据进行多维度特征交互以得到光伏电网的第一电力交互特征包括：
[0030]提取每个光伏发电设备的第一电力交互数据的数据特征以得到若干个电力交互特征，并将所有的电力交互特征输入卷积神经网络以生成若干个交互卷积特征；
[0031]将所有交互卷积特征进行特征融合以得到交互融合特征，并将交互融合特征输入反卷积神经网络以输出第一电力交互特征。
[0032]根据一个优选实施方式，对所述第一电力交互特征进行特征扩充得到光伏网络的第一交互扩充特征包括：
[0033]将第一电力交互特征进行特征分解以得到若干个第一属性特征，并获取每个第一属性特征的分布特征；
[0034]利用轮盘赌算法和每个第一属性特征的分布特征按照每个第一属性特征的树形排列顺序自上而下的确定每个第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的分布式光伏并网发电与储能设备的控制方法，其特征在于，数个用户端通过分布式网络与中控储能设备连接生成光伏电网；每个用户端包括光伏发电设备和终端储能设备；获取光伏电网中每台光伏发电设备的第一电力交互数据，并对光伏电网中所有光伏发电设备的第一电力交互数据进行多维度特征交互以得到光伏电网的第一电力交互特征，然后对所述第一电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第一交互扩充特征；获取光伏电网中每台终端储能设备的第二电力交互数据，并对光伏电网中所有终端储能设备的第二电力交互数据进行多维度特征交互以得到光伏电网的第二电力交互特征，然后对所述第二电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第二交互扩充特征；获取光伏电网的中控储能设备的第三电力交互数据，并提取第三电力交互数据的数据特征以生成第三电力交互特征，然后对所述第三电力交互特征进行特征扩充得到光伏电网的第三交互扩充特征；从数据库获取若干个电力交互指标，并基于多头注意力机制获取每个电力交互指标的注意力矩阵，然后利用前馈神经网络连接所有电力交互指标的注意力矩阵以生成交互注意力矩阵；基于所述交互注意力矩阵确定每个电力交互指标的深层次特征向量和异常相关度，将所有电力交互指标的深层次特征向量根据异常相关度进行排序以得到深层次特征向量序列；对深层次特征向量序列、第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充特征进行多层感知处理以得到第一异常感知特征和第二异常感知特征；将第一异常感知特征和第二异常感知特征输入预先训练的电网监测模型从而判断光伏电网是否出现异常，并在光伏电网出现异常时识别异常用户端，然后阻止异常用户端的光伏发电设备和终端储能设备的所有操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一电力交互数据为光伏发电设备与光伏发电设备的电力交互数据；所述第二电力交互数据为终端储能设备与终端储能设备的电力交互数据；所述第三电力交互设备为中控储能设备与终端储能设备的电力交互数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力交互数据为电压输入输出数据、电流输入输出数据和功率输入输出数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述光伏发电设备是由太阳电池板、控制器和逆变器组成的能将光能直接转变为电能的设备；所述终端储能设备用于存储同一用户端的光伏发电设备所产生的电能或向其他用户端输送电能；所述中控储能设备用于存储所有用户端的光伏发电设备所产生的电能或向所有用户端输送电能。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述光伏电网为由若干个光伏发电设备、若干个终端储能设备和中控储能设备组成电力网；所述光伏电网具有生产电能、输送电能和分配电能的功能。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对深层次特征向量序列、第一电力扩充特征、第二电力扩充特征和第三电力扩充...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶小龙，
申请(专利权)人：南通耀恒新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：