基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法及系统与流程

1.本发明属于电网运行技术领域，特别涉及一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法及系统。


背景技术：

2.能源互联网可理解是综合运用先进的电力电子技术，信息技术和智能管理技术，将大量由分布式能量采集装置，分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来，以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。可以看出，能源互联网的关键是通过电力网络把能源系统进行互联，电力网络成为其他能源形式交互的“媒介”，因此其功率的需求满足以及相关的电压控制等成为其运行稳定的关键之一。
3.通常能源互联网系统中，为引入了大量的以光伏等为代表的分布式能源，这些分布式能源出力的随机性、不确定性以及与负荷的不匹配特性都会对系统的电压产生影响，其安装位置的随机性会改变电网的潮流，进而影响能源互联网中电网的稳定运行。目前常采用的方法是综合考虑系统内可用的无功电源，通过设定目标函数、等式约束和不等式约束来进行优化的方式实现节点电压的优化调整。但是随着能源互联网的设备的日趋复杂，运行方式的多样化，有可能存在优化方案陷入局部最优甚至优化不出结果的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法及系统，能够快速的通过历史数据进行匹配，可以有效的实现针对能源互联网实施合理电压控制。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.第一方面，本发明提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法，包括：
7.获取目标能源互联网中电网部分的预设类别设备某一时刻的需求功率；
8.将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应训练好的图卷积人工神经网络，获得预设类别个对应的无功配置方案；
9.将预设类别个对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案。
10.本发明进一步的改进在于：还包括，核对配置方案，如果合理，输出整个电网部分对应的无功配置方案。
11.本发明进一步的改进在于：所述预设类别设备包括4类，分别为发电设备、负荷设备、输电设备以及与其他类型能源进行功率交互的设备。
12.本发明进一步的改进在于：所述与其他类型能源进行功率交互的设备为电热耦合设备或地热设备。
13.本发明进一步的改进在于：所述训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得：
14.获取目标能源互联网中选定的电网部分的历史数据，以智能体代理的形式将设备分为预设类别；从历史数据中将预设类别设备的功率提取出来，以及对应的电网的无功配置方案也提取出来；
15.将同一时刻，代表不同类型设备的智能体代理对应的功率数据进行累加，对应的电网的无功配置方案也累加，得到预设类别累加后的电网的无功配置方案；
16.按照电压标幺值以10％为间隔，从0.97-1.07区间内分为10个区间：[0.97-0.98]、(0.98-0.99]
……
(1.06-1.07]；
[0017]
从10个区间中选定一个电压区间，如果某一时刻智能体代理的80％以上设备的电压都在选定的电压区间内，对应时刻的累加后的电网的无功配置方案做为一个典型方案；
[0018]
判断所有区间所有智能体的典型方案是否筛选完成，如果已经完成，针对每个智能体，将典型方案对应的无功配置方案和对应的各设备累加功率数据，输入图卷积人工神经网络进行训练，得到对应智能体训练好的图卷积人工神经网络。
[0019]
第二方面，本发明提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制系统，包括：
[0020]
获取模块，用于获取目标能源互联网中电网部分的预设类别设备某一时刻的需求功率；
[0021]
计算模块，用于将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应训练好的图卷积人工神经网络，获得预设类别个对应的无功配置方案；
[0022]
输出模块，用于将预设类别个对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案。
[0023]
本发明进一步的改进在于：所述输出模块还用于核对配置方案，如果合理，输出整个电网部分对应的无功配置方案。
[0024]
本发明进一步的改进在于：所述预设类别设备包括4类，分别为发电设备、负荷设备、输电设备以及与其他类型能源进行功率交互的设备。
[0025]
本发明进一步的改进在于：所述与其他类型能源进行功率交互的设备为电热耦合设备或地热设备。
[0026]
本发明进一步的改进在于：所述训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得：
[0027]
获取目标能源互联网中选定的电网部分的历史数据，以智能体代理的形式将设备分为预设类别；从历史数据中将预设类别设备的功率提取出来，以及对应的电网的无功配置方案也提取出来；
[0028]
将同一时刻，代表不同类型设备的智能体代理对应的功率数据进行累加，对应的电网的无功配置方案也累加，得到预设类别累加后的电网的无功配置方案；
[0029]
按照电压标幺值以10％为间隔，从0.97-1.07区间内分为10个区间：[0.97-0.98]、(0.98-0.99]
……
(1.06-1.07]；
[0030]
从10个区间中选定一个电压区间，如果某一时刻智能体代理的80％以上设备的电压都在选定的电压区间内，对应时刻的累加后的电网的无功配置方案做为一个典型方案；
[0031]
判断所有区间所有智能体的典型方案是否筛选完成，如果已经完成，针对每个智能体，将典型方案对应的无功配置方案和对应的各设备累加功率数据，输入图卷积人工神经网络进行训练，得到对应智能体训练好的图卷积人工神经网络。
[0032]
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现所述的基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法。
[0033]
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法。
[0034]
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
[0035]
本发明提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法及系统，能够充分利用已有的历史数据，通过对涉及电网设备功率分析，找到与之匹配的无功配置方案。能够快速的通过历史数据进行匹配，可以有效的实现针对能源互联网实施合理电压控制。
[0036]
本发明采用多智能代理替代不同类型的设备，利用历史数据经过分析得到典型无功配置方案和多智能代理中的功率关系，并通过卷积人工神经网络得到分析模型，在给定能源互联网电网部分功率需求的前提下，可以快速的得到相关的无功配置方案。
附图说明
[0037]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0038]
图1为图卷积人工神经网络的训练步骤示意图；
[0039]
图2为图卷积人工神经网络的辨识步骤示意图；
[0040]
图3为本发明一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法的流程示意图；
[0041]
图4为本发明一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制装置的结构框图；
[0042]
图5为本发明一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0043]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0044]
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0045]
能源互联网中，电网是关键的一环，是各种能量交互的“媒介”和管网，而这个电网中可再生能源发电、直流输电、电动汽车等的接入，使得整个系统的电力电子化日趋提高，使得整个系统的运行越来越复杂，针对电压、潮流控制的需求无论从精度上还是时效上，都提出了更高的要求。本发明提出了一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方
法，将其中涉及的相关的发电、用电、输电等，按照类型以智能体代理的形式体现出来，通过历史数据得到这些代表能源互联网相关设备的功率需求(发电、用电或者损耗)等和电网中无功配置方案之间的对应关系，并通过图卷积人工神经网络建立相应的分析模型，这样针对当前能源互联网，利用实时采集各设备的数据以及负荷需求作为输入，就可以得到对应的无功配置方案，快速高效的达成无功控制目标，无需复杂和长耗时的计算。
[0046]
实施例1
[0047]
本发明提出了一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法，针对能源互联网中的电网电压配置方案进行研究，以智能体代理的形式反应同类型的设备的功率需求(发电、用电或者损耗)，利用历史数据中对应的无功配置方案，通过图卷积人工神经网络建立相应的分析模型，实现通过实时采集的数据辨识无功配置方案的目的。
[0048]
本发明一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法主要包括两部分，第一部分是利用历史数据构建足够的样本，并建立图卷积人工神经网络分析模型；第二部分是利用采集的数据带入到所建立的图卷积人工神经网络分析模型中，对系统所处的状态进行辨识得到所需的无功配置和电压控制方案。
[0049]
其中第一部分，关键的重点是利用历史数据对样本的构建，提出的构建方法和人工智能训练框图如图1所示。具体步骤包括：
[0050]
s101、针对目标能源互联网，选定其中的电网部分。
[0051]
s102、构建智能体代理，针对选定的电网部分中的各类设备，以智能体代理的形式将设备分为4类：发电、负荷、输电以及与其他类型能源进行功率交互的设备；在一具体实施方式中，其他类型能源进行功率交互的设备可以为电热耦合、地热等；针对四类设备，每类分别构建一个智能体，最终构建出四个智能体；
[0052]
s103、获取目标能源互联网中选定的电网部分的历史数据，从历史数据中将不同设备的对应的发电、负荷、输电以及与其他类型能源进行交互的功率提取出来，以及对应的电网的无功配置方案也提取出来。
[0053]
s104、将同一时刻，代表不同类型设备的智能体代理对应的功率数据进行累加(发电、负荷、输电以及与其他类型的能源交互功率)，对应的电网的无功配置方案也累加，得到四类累加后的电网的无功配置方案。
[0054]
s105、按照电压标幺值以10％为间隔，从0.97-1.07区间内分为10个区间：[0.97-0.98]、(0.98-0.99]
……
(1.06-1.07]；
[0055]
s106、从10个区间中选定一个电压区间，如果某一时刻智能体代理的80％以上设备的电压都在选定的电压区间内，对应时刻的累加后的电网的无功配置方案为一个典型方案。
[0056]
s107、判断所有区间所有智能体的典型方案是否筛选完成，如果没有完成回到s106，如果已经完成，到下一步。每个电压区间，获得4个智能体对应的若干典型方案，得到训练样本；
[0057]
s108、针对每个智能体，将典型方案对应的无功配置方案和对应的各设备累加功率数据，输入图卷积人工神经网络进行训练，得到对应智能体训练好的图卷积人工神经网络。最终，获得4个不同智能体训练好的图卷积人工神经网络。
[0058]
第二部分、通过构建模型实现无功配置方案确定的步骤如图2所示。
[0059]
s201、针对目标能源互联网，选定其中的电网部分；获取电网部分中4类设备(发电、负荷、输电以及与其他类型的能源交互功率)某一时刻的需求功率；
[0060]
s202、将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应智能体训练好的图卷积人工神经网络，获得4类设备对应的无功配置方案；
[0061]
s203、将4类设备对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案；核对配置方案是否合理，如果不合理，则排除当前方案；如果合理，输出整个电网部分对应的无功配置方案，完成辨识。
[0062]
实施例2
[0063]
请参阅图3所示，本发明提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法，包括：
[0064]
s1、获取目标能源互联网中电网部分的预设类别设备某一时刻的需求功率；
[0065]
s2、将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应训练好的图卷积人工神经网络，获得预设类别个对应的无功配置方案；
[0066]
s3、将预设类别个对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案。
[0067]
在一具体实施方式中，核对配置方案，如果合理，输出整个电网部分对应的无功配置方案。
[0068]
在一具体实施方式中，所述预设类别设备包括4类，分别为发电设备、负荷设备、输电设备以及与其他类型能源进行功率交互的设备。
[0069]
在一具体实施方式中，所述与其他类型能源进行功率交互的设备为电热耦合设备或地热设备。
[0070]
在一具体实施方式中，所述训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得：
[0071]
获取目标能源互联网中选定的电网部分的历史数据，以智能体代理的形式将设备分为预设类别；从历史数据中将预设类别设备的功率提取出来，以及对应的电网的无功配置方案也提取出来；
[0072]
将同一时刻，代表不同类型设备的智能体代理对应的功率数据进行累加，对应的电网的无功配置方案也累加，得到预设类别累加后的电网的无功配置方案；
[0073]
按照电压标幺值以10％为间隔，从0.97-1.07区间内分为10个区间：[0.97-0.98]、(0.98-0.99]
……
(1.06-1.07]；
[0074]
从10个区间中选定一个电压区间，如果某一时刻智能体代理的80％以上设备的电压都在选定的电压区间内，对应时刻的累加后的电网的无功配置方案做为一个典型方案；
[0075]
判断所有区间所有智能体的典型方案是否筛选完成，如果已经完成，针对每个智能体，将典型方案对应的无功配置方案和对应的各设备累加功率数据，输入图卷积人工神经网络进行训练，得到对应智能体训练好的图卷积人工神经网络。
[0076]
实施例3
[0077]
请参阅图4所示，本发明提供一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制系统，包括：
[0078]
获取模块，用于获取目标能源互联网中电网部分的预设类别设备某一时刻的需求
功率；
[0079]
计算模块，用于将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应训练好的图卷积人工神经网络，获得预设类别个对应的无功配置方案；
[0080]
输出模块，用于将预设类别个对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案。
[0081]
在一具体实施方式中，核对配置方案，如果合理，输出整个电网部分对应的无功配置方案。
[0082]
在一具体实施方式中，所述预设类别设备包括4类，分别为发电设备、负荷设备、输电设备以及与其他类型能源进行功率交互的设备。
[0083]
在一具体实施方式中，所述与其他类型能源进行功率交互的设备为电热耦合设备或地热设备。
[0084]
在一具体实施方式中，所述训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得：
[0085]
获取目标能源互联网中选定的电网部分的历史数据，以智能体代理的形式将设备分为预设类别；从历史数据中将预设类别设备的功率提取出来，以及对应的电网的无功配置方案也提取出来；
[0086]
将同一时刻，代表不同类型设备的智能体代理对应的功率数据进行累加，对应的电网的无功配置方案也累加，得到预设类别累加后的电网的无功配置方案；
[0087]
按照电压标幺值以10％为间隔，从0.97-1.07区间内分为10个区间：[0.97-0.98]、(0.98-0.99]
……
(1.06-1.07]；
[0088]
从10个区间中选定一个电压区间，如果某一时刻智能体代理的80％以上设备的电压都在选定的电压区间内，对应时刻的累加后的电网的无功配置方案做为一个典型方案；
[0089]
判断所有区间所有智能体的典型方案是否筛选完成，如果已经完成，针对每个智能体，将典型方案对应的无功配置方案和对应的各设备累加功率数据，输入图卷积人工神经网络进行训练，得到对应智能体训练好的图卷积人工神经网络。
[0090]
实施例4
[0091]
请参阅图5所示，本发明还提供一种实现基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法的电子设备100；所述电子设备100包括存储器101、至少一个处理器102、存储在所述存储器101中并可在所述至少一个处理器102上运行的计算机程序103及至少一条通讯总线104。
[0092]
存储器101可用于存储所述计算机程序103，所述处理器102通过运行或执行存储在所述存储器101内的计算机程序，以及调用存储在存储器101内的数据，实现实施例1或2所述的基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法的步骤。所述存储器101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备100的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器101可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
[0093]
所述至少一个处理器102可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器102可以是微处理器或者该处理器102也可以是任何常规的处理器等，所述处理器102是所述电子设备100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备100的各个部分。
[0094]
所述电子设备100中的所述存储器101存储多个指令以实现一种基于智能代理功率需求的能源互联网电压控制方法，所述处理器102可执行所述多个指令从而实现：
[0095]
获取目标能源互联网中电网部分的预设类别设备某一时刻的需求功率；
[0096]
将每类设备某一时刻的需求功率累加，输入对应训练好的图卷积人工神经网络，获得预设类别个对应的无功配置方案；
[0097]
将预设类别个对应的无功配置方案进行拼接，获得整个电网部分对应的无功配置方案。
[0098]
实施例5
[0099]
所述电子设备100集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器及只读存储器(rom，read-only memory)。
[0100]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0101]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0102]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0103]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计
算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0104]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。