一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法技术

本发明专利技术提供了一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，包括以下步骤：S1、构建分布式资源中各电厂的数字孪生体仿真模块模型；S2、集合仿真模块模型的输入变量构成输入向量集；S3、集合仿真模块模型的输出变量构成输出向量集；S4、集合仿真模块模型的模型参数构成模型参数集；S5、集合数据构成样本数据集，确定优化目标函数；本发明专利技术光伏电厂、风电厂的数字孪生仿真模块模型采用多种输入变量，相关输入变量的历史数据容易采集，且均能够进行近日(当日及其后面几天)的准确预测，有利于模型建立之后利用数字孪生仿真模块模型进行电厂出力的准确预测，也有利于在准确预测电厂出力的基础上，进行电力的优化调度与电力资源的优化分配。分配。分配。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法


[0001]本专利技术涉及虚拟电厂
，特别涉及一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法。

技术介绍

[0002]虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现DG、储能系统、可控负荷、电动汽车等DER的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。虚拟电厂概念的核心可以总结为“通信”和“聚合”。虚拟电厂的关键技术主要包括协调控制技术、智能计量技术以及信息通信技术。虚拟电厂最具吸引力的功能在于能够聚合DER参与电力市场和辅助服务市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务。
[0003]数字孪生是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程；
[0004]虚拟电厂资源分布范围广，而在实际使用中，电厂出力的预测不准确，影响了电力的优化调度与电力资源的优化分配，同时随着电厂的一直不断运行，个体趋优与虚拟电厂整体趋优相容不一致；
[0005]为此，提出一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术实施例希望提供一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。
[0007]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，包括以下步骤：
[0008]S1、构建分布式资源中各电厂的数字孪生体仿真模块模型；
[0009]S2、集合仿真模块模型的输入变量构成输入向量集；
[0010]S3、集合仿真模块模型的输出变量构成输出向量集；
[0011]S4、集合仿真模块模型的模型参数构成模型参数集；
[0012]S5、集合数据构成样本数据集，确定优化目标函数；
[0013]S6、确定模型参数的取值范围进行参数优化获得优化参数值；
[0014]S7、使用模块模型进行仿真计算与出力预测，更新优化样本数据。
[0015]进一步优选的：所述步骤S1中，数字孪生体仿真模块模型构建时，包括以下步骤：
[0016]S11、选择虚拟电厂分布式资源中的一个电厂，选择该电厂的数字孪生仿真模块模型类型，确定该电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量和输出变量并采集其历史数据；
[0017]S12、将采集的历史数据分为该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据和优化样本数据；
[0018]S13、使用该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据对该电厂数字孪生仿真模块模型进行训练；
[0019]S14、训练结束得到该电厂数字孪生仿真模块模型的模型参数基准值；
[0020]S15、重复步骤S11－S14，直至虚拟电厂分布式资源中所有电厂的数字孪生仿真模块模型构建完成。
[0021]进一步优选的：所述步骤S2中，输入向量集为[D
11
,D
12
,
…
,D
1m1
,
…
,D
2m2
,D
31
,
…
,D
k1
,D
k2
,
…
,D
kmk
]；
[0022]其中，k为电厂数字孪生仿真模块模型的数量，[D
11
,D
12
,
…
,D
1m1
]为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的m1个输入变量，[D
k1
,D
k2
,
…
,D
kmk
]为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的mk个输入变量；D
2m2
为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第m2个输入变量数量；D
31
为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输入变量数量；m1、m2、
…
、mk分别为第1、第2、
…
、第k个电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量数量。
[0023]进一步优选的：所述步骤S3中，输出向量集为[C
11
,C
12
,
…
,C
1i
,
…
,C
2i
,C
31
,
…
,C
k1
,C
k2
,
…
,C
ki
]；
[0024]其中，[C
11
,C
12
,
…
,C
1i
]为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量，C
2i
为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第i个输出变量，C
31
为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输出变量，[C
k1
,C
k2
,
…
,C
ki
]为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量。
[0025]进一步优选的：所述步骤S4中，模型参数集为[F
11
,F
12
,
…
,F
1n1
,
…
,F
2n2
,F
31
,
…
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,
…
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]；
[0026]其中，[F
11
,F
12
,
…
,F
1n1
]为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的n1个模型参数，F
2n2
为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第n2个模型参数，F
31
为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个模型参数，[F
k1
,F
k2
,
…
,F
knk
]为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的nk个模型参数；n1、n2、
…
、nk分别为第1、第2、
…
、第k个电厂数字孪生仿真模块模型的模型参数数量。
[0027]进一步优选的：所述步骤S5中，优化目标是模型加权相对误差绝对值和Q的最小化，优化目标函数是：
[0028][0029]其中，E为加权总输出，有
[0030][0031]或是等价写成中的任意一种，等价写成为：
[0032][0033]其中，p为优化样本数据集中的第1至第w组优化样本数据；r代表第1至第k个电厂数字孪生仿真模块模型，δ
r
为对应第r个电厂的电厂出力权重系数；q为电厂数字孪生仿真模块模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建分布式资源中各电厂的数字孪生体仿真模块模型；S2、集合仿真模块模型的输入变量构成输入向量集；S3、集合仿真模块模型的输出变量构成输出向量集；S4、集合仿真模块模型的模型参数构成模型参数集；S5、集合数据构成样本数据集，确定优化目标函数；S6、确定模型参数的取值范围进行参数优化获得优化参数值；S7、使用模块模型进行仿真计算与出力预测，更新优化样本数据。2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于：所述步骤S1中，数字孪生体仿真模块模型构建时，包括以下步骤：S11、选择虚拟电厂分布式资源中的一个电厂，选择该电厂的数字孪生仿真模块模型类型，确定该电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量和输出变量并采集其历史数据；S12、将采集的历史数据分为该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据和优化样本数据；S13、使用该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据对该电厂数字孪生仿真模块模型进行训练；S14、训练结束得到该电厂数字孪生仿真模块模型的模型参数基准值；S15、重复步骤S11－S14，直至虚拟电厂分布式资源中所有电厂的数字孪生仿真模块模型构建完成。3.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于：所述步骤S2中，输入向量集为[D
11
,D
12
,
…
,D
1m1
,
…
,D
2m2
,D
31
,
…
,D
k1
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,
…
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]；其中，k为电厂数字孪生仿真模块模型的数量，[D
11
,D
12
,
…
,D
1m1
]为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的m1个输入变量，[D
k1
,D
k2
,
…
,D
kmk
]为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的mk个输入变量；D
2m2
为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第m2个输入变量数量；D
31
为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输入变量数量；m1、m2、
…
、mk分别为第1、第2、
…
、第k个电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量数量。4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于：所述步骤S3中，输出向量集为[C
11
,C
12
,
…
,C
1i
,
…
,C
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,C
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,
…
,C
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,
…
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]；其中，[C
11
,C
12
,
…
,C
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]为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量，C
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为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第i个输出变量，C
31
为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输出变量，[C
k1
,C
k2
,
…
,C
ki
]为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量。5.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于：所述步骤S4中，模型参数集为[F
11
,F
12
,
…
,F
1n1
,
…
...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖伸平，郑湘明，谭益民，吴岳忠，邓博文，汪效禹，
申请(专利权)人：湖南工业大学，
类型：发明
国别省市：