【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统风险调度，具体为一种电力系统的风险调度优化方法和系统。
技术介绍
1、该电力系统的风险调度优化方法主要由以下几个部分组成：数据采集模块、风险评估模块、优化调度模块和决策支持系统。数据采集模块负责收集电力市场的实时数据，包括电力需求、供给情况和市场价格等信息。风险评估模块利用收集到的数据，对潜在的风险因素进行分析，如设备故障、需求波动和市场价格不稳定等，以评估其对电力系统的影响。优化调度模块在风险评估的基础上，运用优化算法制定最佳的发电调度计划，以最大化经济效益并降低风险。同时，决策支持系统通过可视化工具为管理人员提供直观的决策依据，使其能够及时调整调度策略。
2、尽管该系统在电力调度中具有一定的优化能力，但仍存在一些缺陷。数据采集模块对实时数据的依赖性较强，如果数据更新延迟或不准确，将直接影响风险评估的准确性，优化算法的选择和参数设置也可能影响调度结果的有效性。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种电力系统的风险调度优化方法和系统，解决了数据采集模块对实时数据的依赖性较强，数据更新延迟或不准确，将直接影响风险评估的准确性的问题；优化算法的选择和参数设置也可能影响调度结果的有效性的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种电力系统的风险调度优化方法和系统，包括：
3、数据采集模块，用于实时收集电力需求、供给、市场价格、设备状态及其他相关信息，所述模块通过多种传感器、数据接口和通信
4、风险评估模块，基于收集到的数据，采用动态风险评估模型，对潜在风险进行分析与评估，生成风险报告并提供决策依据，形成决策支持系统，风险值r的计算公式为:
5、
6、其中，wi为每种风险的权重，pi为对应风险发生的概率，所述风险评估模块结合自适应调整机制，定期更新风险评估模型，利用历史数据与实时数据的融合技术，增强风险评估的准确性，通过情景分析功能模拟不同情境下的风险情况，帮助决策者预判潜在风险；
7、优化调度模块，根据风险评估结果，采用自适应优化算法制定发电单位的调度计划，综合优化目标的数学模型为：
8、minz＝c+α·r+β·e；
9、其中，z为综合目标值，c为发电成本，r为风险值，e为环境影响，α和β为权重系数，所述优化调度模块具备分层调度能力，通过多目标优化方法，能够灵活调整调度策略，以适应复杂的电力市场环境，所述优化调度模块能够利用智能算法根据实时反馈调整调度策略，以应对市场波动；
10、云计算平台，所述云计算平台利用分布式计算和存储资源，提高系统在高负载情况下的处理能力和响应速度，确保数据实时更新和分析的高效性，支持多用户并发访问。
11、优选的，所述数据采集模块通过与第三方市场信息系统的接口，整合外部数据源，提高风险评估的全面性和准确性，包括天气预报、电力市场动态信息，所述优化调度模块利用区块链技术记录调度决策过程中的重要数据，确保数据的安全性和透明度，提升系统的可信度，确保历史数据的可追溯性和不可篡改性。
12、优选的，所述决策支持系统具备基于智能合约的管理机制，实现对电力调度过程中的规则执行自动化，提高调度效率和合规性，自动化生成合规报告，减轻管理负担，所述云计算平台利用分布式计算和存储资源，提高系统在高负载情况下的处理能力和响应速度，确保数据实时更新和分析的高效性，支持多用户并发访问。
13、优选的，所述优化调度模块结合动态模型，通过实时反馈和调整，形成动态调度策略，确保在不确定性条件下的最优调度结果，增强系统的灵活性和适应性。
14、优选的，所述风险评估模块还具备自学习能力，通过不断学习新数据来优化风险评估模型，降低人为干预，提高风险预测的准确性，所述数据采集模块配备物联网设备，实时采集设备状态和运行参数，增强系统对设备故障和异常情况的监测能力。
15、优选的，所述优化调度模块利用遗传算法和粒子群优化算法等智能优化技术，进行多目标调度优化，以寻求在不同目标间的平衡，提升整体调度效果。
16、优选的，所述决策支持系统集成了深度学习技术，能够根据历史调度数据进行模式识别，预测未来调度需求，以增强决策的前瞻性。
17、一种电力系统的风险调度优化方法，包括以下步骤：
18、a.利用传感器和数据接口实时收集电力需求、供给、市场价格和设备状态等信息，并通过数据预处理功能减少延迟和不准确性，整合来自第三方市场信息系统的数据，以提高风险评估的全面性和准确性；
19、b.采用动态风险评估模型，分析潜在风险并生成风险报告；
20、c.根据风险评估结果，利用自适应优化算法制定调度计划；
21、d.借助决策支持系统，实时展示运行状态和调度方案，利用深度学习技术进行模式识别，以预测未来调度需求，增强决策的前瞻性，实施智能合约管理机制，自动化执行调度规则并生成合规报告；
22、e.实时监测设备状态和运行参数，及时发现异常情况，根据反馈信息动态调整调度策略，确保在市场波动和不确定性条件下的优化调度。
23、本专利技术提供了一种电力系统的风险调度优化方法和系统。具备以下有益效果：
24、本技术方案的电力系统风险调度优化方法和系统具有多个显著优点。首先，通过高效的数据采集模块，系统能够实时获取电力需求、供给、市场价格和设备状态等关键信息，并利用数据预处理和校验功能显著提升数据的准确性和可靠性。这种实时数据的整合不仅增强了风险评估的全面性，还通过动态风险评估模型及时识别潜在风险，确保决策依据的科学性和前瞻性。同时，系统结合了第三方市场信息，进一步提高了评估结果的准确性，从而增强了整体调度方案的有效性。
25、优化调度模块采用自适应优化算法和多目标优化方法，使调度策略能够灵活应对复杂的电力市场环境。通过智能算法的运用，系统能够根据实时反馈迅速调整调度计划，确保在不确定性条件下的最优调度结果。此外，云计算平台的引入提升了系统的处理能力和响应速度，支持多用户并发访问，有效应对高负载情况下的挑战。这些优点使得本技术方案在提升电力调度效率、降低风险和优化资源配置方面表现出色，进而提升了电力系统的整体运行效率和可靠性。
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1.一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述数据采集模块通过与第三方市场信息系统的接口，整合外部数据源，提高风险评估的全面性和准确性，包括天气预报、电力市场动态信息，所述优化调度模块利用区块链技术记录调度决策过程中的重要数据，确保数据的安全性和透明度，提升系统的可信度，确保历史数据的可追溯性和不可篡改性。
3.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述决策支持系统具备基于智能合约的管理机制，实现对电力调度过程中的规则执行自动化，提高调度效率和合规性，自动化生成合规报告，减轻管理负担，所述云计算平台利用分布式计算和存储资源，提高系统在高负载情况下的处理能力和响应速度，确保数据实时更新和分析的高效性，支持多用户并发访问。
4.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述优化调度模块结合动态模型，通过实时反馈和调整，形成动态调度策略，确保在不确定性条件下的最优调度结果，增强系统的灵活性和适应性。
5.根据权
6.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述优化调度模块利用遗传算法和粒子群优化算法等智能优化技术，进行多目标调度优化，以寻求在不同目标间的平衡，提升整体调度效果。
7.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述决策支持系统集成了深度学习技术，能够根据历史调度数据进行模式识别，预测未来调度需求，以增强决策的前瞻性。
8.一种电力系统的风险调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述数据采集模块通过与第三方市场信息系统的接口，整合外部数据源，提高风险评估的全面性和准确性，包括天气预报、电力市场动态信息，所述优化调度模块利用区块链技术记录调度决策过程中的重要数据，确保数据的安全性和透明度，提升系统的可信度，确保历史数据的可追溯性和不可篡改性。
3.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述决策支持系统具备基于智能合约的管理机制，实现对电力调度过程中的规则执行自动化，提高调度效率和合规性，自动化生成合规报告，减轻管理负担，所述云计算平台利用分布式计算和存储资源，提高系统在高负载情况下的处理能力和响应速度，确保数据实时更新和分析的高效性，支持多用户并发访问。
4.根据权利要求1所述的一种电力系统的风险调度优化系统，其特征在于：所述优化调度模块结合动态模...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐晖，郝蛟，程维杰，田启东，林正冲，林欣慰，李志，梅鹏，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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