一种柔性负荷调控方法及终端与流程

1.本发明涉及柔性负荷领域，尤其涉及一种柔性负荷调控方法及终端。


背景技术：

2.随着建筑电气化的发展和智能家用电器的大量的使用，随着全球变暖和极端天气的频繁出现，用电区域内的负荷强度逐渐增大，比如夏季极高温天气频发，导致河流干涸枯竭，水力发电量大大减小，同时空调使用量大大增加，而市区空间有限，电力系统扩容比较困难。
3.面对极端天气引发的困难，目前较为实际的解决路径，是通过电力系统需求侧管理和需求侧响应，可以缓解市区的电力供应电力扩容问题，但对于配电终端——比如某个小区或者某栋大楼的用户的电力扩容问题，很难起到作用。因此，需要探索一种解决现代化小区改造和办公楼、写字楼等办公场所的电力扩容问题。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提供一种柔性负荷调控方法及终端，能够解决固定区域的电力扩容问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：
6.一种柔性负荷调控方法，包括步骤：
7.s1、确定目标区域的柔性负载额定负荷；
8.s2、判断在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷，若否，则执行s3；
9.s3、识别所述调控周期内所述柔性负载对应的用电场景，根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件；
10.s4、基于所述目标区域的无功平衡确定所述目标区域的无功供电约束条件；
11.s5、根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度。
12.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
13.一种柔性负荷调控终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种柔性负荷调控方法中的各个步骤。
14.本发明的有益效果在于：确定目标区域的柔性负载额定负荷，当在调控周期内用电侧的输出电量无法满足目标区域的柔性负载额定负荷时，识别所述调控周期内所述柔性负载对应的用电场景，根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件，并基于所述目标区域的无功平衡确定所述目标区域的无功供电约束条件，最后根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度；能够根据调控周期区分不同的用电场
景，更为准确地确定柔性负载的供电紧迫性约束条件，并且在调控过程中还考虑了目标区域的无功供电约束条件，能够更为精准地匹配供电侧和用电侧的供需平衡关系，通过动态调节居民小区、办公区域的柔性负荷，以保证供电平稳，确保固定区域内的供电侧和需求侧能够实时动态匹配，避开现有技术中传统的占用大量物理空间以用于电力设备扩容的老路，而通过动态调控技术解决了现有技术中的固定区域供电扩容难题。
附图说明
15.图1为本发明实施例的一种柔性负荷调控方法的步骤流程图；
16.图2为本发明实施例的一种柔性负荷调控终端的结构示意图。
具体实施方式
17.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
18.请参照图1，一种柔性负荷调控方法，包括步骤：
19.s1、确定目标区域的柔性负载额定负荷；
20.s2、判断在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷，若否，则执行s3；
21.s3、识别所述调控周期内所述柔性负载对应的用电场景，根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件；
22.s4、基于所述目标区域的无功平衡确定所述目标区域的无功供电约束条件；
23.s5、根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度。
24.由上述描述可知，本发明的有益效果在于：确定目标区域的柔性负载额定负荷，当在调控周期内用电侧的输出电量无法满足目标区域的柔性负载额定负荷时，识别所述调控周期内所述柔性负载对应的用电场景，根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件，并基于所述目标区域的无功平衡确定所述目标区域的无功供电约束条件，最后根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度；能够根据调控周期区分不同的用电场景，更为准确地确定柔性负载的供电紧迫性约束条件，并且在调控过程中还考虑了目标区域的无功供电约束条件，能够更为精准地匹配供电侧和用电侧的供需平衡关系，通过动态调节居民小区、办公区域的柔性负荷，以保证供电平稳，确保固定区域内的供电侧和需求侧能够实时动态匹配，避开现有技术中传统的占用大量物理空间以用于电力设备扩容的老路，而通过动态调控技术解决了现有技术中的固定区域供电扩容难题。
25.进一步地，所述根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件包括：
26.根据所述用电场景确定所述柔性负载对应的用电紧迫系数，根据所述用电紧迫系数确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件。
27.由上述描述可知，根据用电场景确定柔性负载对应的用电紧迫系数，再根据用电紧迫系数确定柔性负载的用电紧迫性约束水平，能够基于不同的用电场景为各个柔性负载
精准匹配对应的用电紧迫系数，准确确定各个柔性负载在特定用电场景下的紧迫性，从而实现更精确的调控。
28.进一步地，还包括步骤：
29.将所述目标区域的柔性负载基于类型划分为多组；
30.根据调控周期的不同设置对应的不同的用电场景，并为每一个用电场景中的每组柔性负载设置对应的用电紧迫系数，形成用电紧迫系数矩阵；
31.所述根据所述用电场景确定所述柔性负载对应的用电紧迫系数包括：
32.根据所述用电场景从所述用电紧迫系数矩阵匹配到对应的用电紧迫系数。
33.由上述描述可知，针对目标区域可能会面对的不同用电场景，基于不同的用电场景区分不同组柔性设备的用电紧迫系数，建立用电紧迫系数矩阵，并在后续调控过程中，识别调控周期内的用电场景，从用电紧迫系数矩阵中匹配相应的用电紧迫系数用于实现用电调控，这样能够精准匹配不同条件下的柔性负荷用电场景，更为精准的匹配供电侧和用电侧的供需平衡关系，实现供电稳定。
34.进一步地，所述s2之前还包括步骤：
35.对调控周期内用电侧的输出电量进行预测。
36.由上述描述可知，在对目标区域的柔性负载进行调控之前，先对调控周期内用电侧的输出电量进行预测，能够对调控周期内柔性负荷满额运行用电量能否得到满足进行预判，提高后续实际运行的可靠性和稳定性。
37.进一步地，所述对调控周期内用电侧的输出电量进行预测包括：
38.预计所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率；
39.获取所述目标区域的光伏发电系统的发电功率历史曲线和储能功率历史曲线，根据所述发电功率历史曲线和储能功率历史曲线预测所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值和储能功率平均值；
40.根据所述电厂供电功率、发电功率平均值和储能功率平均值确定所述调控周期内用电侧的输出电量。
41.由上述描述可知，基于电厂供电功率、发电功率平均值和储能功率平均值预测所述调控周期内用电侧的输出电量，提高了所预测的用电侧的输出电量的准确性和可靠性。
42.进一步地，所述判断在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷包括：
43.确定在调控周期内的功率匹配率α：
[0044][0045]
式中，p
t1
表示所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率，p
lt
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值，p
ct
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的储能功率平均值，z表示所述目标区域的柔性负载额定负荷；
[0046]
判断所述功率匹配率α是否大于1，若是，则在调控周期内用电侧的输出电量能够满足所述柔性负载额定负荷，否则，在调控周期内用电侧的输出电量无法满足所述柔性负载额定负荷。
[0047]
由上述描述可知，通过将调控周期内用电侧的输出电量与目标区域的柔性负载额
定负荷做比值，能够简便快捷地判断出在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷。
[0048]
进一步地，所述s4之前包括步骤：
[0049]
在所述调控周期之前调控所述目标区域的储能型补偿装置，使所述储能型补偿装置进入充电储能状态。
[0050]
由上述描述可知，在开启调控周期之前，对目标区域内的存在的储能型补偿装置设置为完全充电模式，提前介入储能型补偿装置的充放电模式控制，避免储能型补偿装置在前期的削峰填谷过程中输出电量，而利用别的方式完成削峰填谷，从而保证储能型补偿装置的存储电量能够用于满足柔性负荷的用电需求。
[0051]
进一步地，所述s5包括：
[0052]
根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件设置如下优化条件：
[0053][0054]
α≤α0[0055]
式中，t1表示调控周期，α表示所述调控周期内的功率匹配率，α0表示功率匹配率阈值，p
t1
表示所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率，p
lt
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值，p
ct
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的储能功率平均值，δw表示储能型补偿装置增加的储能，m表示柔性负载的组数，p1，
……
，pm表示各组柔性负载各自对应的功率，θ1、θ2……
θm表示各组柔性负载各自对应的功率配比，w
t
h表示用电场景k的紧迫系数阈值，w
kj
表示用电场景k下的第j组柔性负载的用电紧迫系数，j表示筛选后的柔性负载组数，q
p
表示目标区域供电的电厂的输出无功，q
l
表示目标区域供电的光伏发电系统的输出无功，qd表示目标区域一般负荷的无功功率，qc表示储能型补偿装置的无功功率，u0表示目标区域接入电网节点的电压，u
h0
表示第h组柔性负载所在支路的电压，g
h0
、b
h0
分别表示第h组柔性负载所处支路的电导和电纳，cos
h0
和sin
h0
分别表示第h组柔性负载所处支路的功角cos值和sin值；
[0056]
根据所述优化条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度。
[0057]
由上述描述可知，在调控过程中，通过为各组柔性负载设置对应的功率配比，能够针对用电紧迫程度较高的柔性负载设定较高权重，确保用电紧迫性较强的柔性用电负荷的用电需求在调控周期的用电场景下能够得到满足，并提前介入目标区域的储能型补偿装置的充放电管理控制，确保储能型补偿装置能够满足柔性设备负荷需求，且通过设置用电紧迫性约束条件和无功约束条件，确保供电的平稳性。
[0058]
请参照图2，一种柔性负荷调控终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述柔性负荷调控方法中的各个步骤。
[0059]
本技术上述柔性负荷调控方法及终端能够适用于针对固定区域(比如居民小区、办公区域等)的柔性负荷优化调控，能够实现固定区域内的供电侧和需求侧的动态匹配，以便于在固定区域没有物理扩容空间的情况下，通过柔性调控实现动态扩容效果，以下通过具体实施方式进行说明：
[0060]
随着新能源发电系统与传统电网的融合，随着天气因素的影响，尤其是光照条件的波动，致使光伏发电装置输出功率值存在相应的波动，在光伏发电并网后会引发了光伏发电的消纳问题，进而导致电力系统潮流计算和调度问题更为复杂化。
[0061]
在源网荷储系统中，源端可以包括接入的各类新能源发电站、水电、地热存储发电等各类能源形式。具体到本发明实施例中，为进一步简化和明确控制方案，主要包含的可再生能源主要是光伏发电系统，网端主要为变压器弱压侧的无功补偿装置，优选地，包括以超级电容器为代表的离散型补偿装置和以svg为代表的连续型补偿装置，本技术中主要以超级电容为例，其余类型的储能补偿装置可以参照本技术进行类似设置。
[0062]
实施例一
[0063]
请参照图1，一种柔性负荷调控方法，包括步骤：
[0064]
s1、确定目标区域的柔性负载额定负荷；
[0065]
其中，可以设置柔性负荷监测模块与柔性负荷控制模块，所述柔性负荷监测模块包括负荷数据收集装置和智能监控模块，所述负荷数据收集装置和智能监控模块相互连接；同时，智能监控模块会连接至家用电器或者办公区域内的办公电器，通过目标区域与电网入口连接节点的变压器负荷功率程度，确定是否需要通过智能监控模块对家用电器进行动态优化控制，基于5g/蓝牙等通信技术，支撑目标区域内多个智能监控模块与负荷数据收集装置进行通信，从而确定调度目标区域内柔性负荷的调度策略，从而实现动态扩容；
[0066]
目标区域管理人员会在负荷数据收集装置输入目标区域内所有设备，此处的所有设备指家用设备或者办公设备等柔性设备，负荷数据收集装置首先会将各种相同的设备分为一组，以组为单位对设备进行管控，比如：
[0067]
设目标区域内总共m组设备，其中第1组设备是空调类设备u1，第2组设备是微波炉类设备u2，第3组设备是照明类设备u3，第4组设备是取暖类设备u4，以此类推，一共m组设备；
[0068]
此时，就可以统计目标区域内各类设备的全部额定功率z，作为目标区域的柔性负载额定负荷：
[0069]
z＝p1+p2+p3+
……
+pm[0070]
其中，p1是指第1组设备的额定功率，p2是指第2组设备的额定功率，以此类推，pm是指第m组设备的额定功率；
[0071]
s2、对调控周期内用电侧的输出电量进行预测，判断在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷，若否，则执行s3，否则，则无需改变当前的用电控制策略；
[0072]
s3、识别所述调控周期内所述柔性负载对应的用电场景，根据所述用电场景确定
所述柔性负载的供电紧迫性约束条件；
[0073]
其中，所述根据所述用电场景确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件包括：
[0074]
根据所述用电场景确定所述柔性负载对应的用电紧迫系数，根据所述用电紧迫系数确定所述柔性负载的供电紧迫性约束条件；
[0075]
具体实现时，可以事先将所述目标区域的柔性负载基于类型划分为多组；
[0076]
根据调控周期的不同设置对应的不同的用电场景，并为每一个用电场景中的每组柔性负载设置对应的用电紧迫系数，形成用电紧迫系数矩阵；
[0077]
则所述根据所述用电场景确定所述柔性负载对应的用电紧迫系数包括：
[0078]
根据所述用电场景从所述用电紧迫系数矩阵匹配到对应的用电紧迫系数；
[0079]
具体实现时，柔性负荷监控模块根据不同组别设备的性质为不同组别设定不同的用电场景，比如空调类设备u1的通常用电场景是室外气温高于30度开启；微波炉类设备u2通常用电场景是早中晚就餐时间段，照明类设备u3的通常用电场景是室内光照程度不够或者夜间，而取暖类设备u4通常的用电场景是室外气温过低或者夜间；
[0080]
此时，柔性负荷监测模块获取上述各组设备分类后，会按照前述用电场景对各组柔性负荷进行分类，分类的标准可以是按照柔性负荷的用电紧迫系数与季节时间段情况进行分类，也可以是按照柔性负荷用于家用/办公用等用电紧迫系数与每日时间段情况进行分类；同时，柔性负荷监测模块根据具体的用电场景对不同组设备相应的用电紧迫系数w1，w2，
……
，wm进行量化；柔性负荷控制模块用于对m组设备负荷进行启动、停止、或者允许该组设备内的部分设备启动；
[0081]
根据不同的用电场景，不同组设备的的用电紧迫系数是不同的：比如在夏季，第1组设备u1(即空调类设备)的用电紧迫系数高于第4组设备u4(即取暖类设备)的用电紧迫系数，即w1》w4，但如果在冬季的用电场景，则w4》w1；
[0082]
又比如在梅雨季节，光照系数不高，则第3组设备，即照明类设备u3的用电紧迫系数w3高于其余组设备的用电紧迫系数w1，w2，w4，
……
，wm；
[0083]
因此，针对目标区域待调控周期t1，需要针对可能发生的总共k种用电场景，建立不同的用电紧迫系数矩阵w：
[0084][0085]
其中，矩阵w中的第一行是第1种场景中的各组设备的用电紧迫系数，而依此类推，矩阵w中的第k行是第k中场景中的各族设备的用电紧迫系数；
[0086]
优选地，至少存在5种用电场景：(1)高温；(2)寒冷；(3)阴雨；(4)家用用电；(5)办公用电；
[0087]
s4、基于所述目标区域的无功平衡确定所述目标区域的无功供电约束条件；
[0088]
s5、根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度；
[0089]
在一个可选的实施方式中，可以对比额定功率z目标区域与电网入口连接节点的变压器负荷功率p
t
之间的功率差值δp，以所述差值δp为动态扩容调控目标，并以所列的约束条件来进行调度；
[0090]
本实施例中，柔性负荷监测模块与柔性负荷控制模块，并非必须都位于用户侧；优选地，柔性负荷检测模块通常会设置在用户端，可以在目标区域内设置一个或者多个，比如采用分布式方式分布于目标区域，之间采用5g/4g/以太网/zigbee/蓝牙/红外/wifi/电力载波等通信技术连接，实现柔性负荷监测模块与柔性负荷控制模块、柔性负荷监测模块与柔性负荷监测模块以及柔性负荷监测模块与目标区域网关之间的通信。
[0091]
优选地，可在目标区域的管理侧设置柔性负荷控制模块，用于控制目标区域内的柔性负荷加载、卸载以及储能型补偿装置是否参与目标区域的电力(比如有功、无功)调节过程，并对目标区域内的其他电力设备进行整体控制，比如网内设备出现电压抖动时的调控。
[0092]
同时，在目标区域的管理侧，设置有云端服务器全程记录目标区域所有设备的调节控制，作为目标区域下一个管理周期所需的历史数据，并存储于云端服务器；目标区域在进入下一个调控周期时，柔性负荷监测模块和柔性负荷控制模块可以请求与云端服务器进行通信，调取目标区域过去的历史数据，用于调控。
[0093]
优选地，柔性负荷监测模块和柔性负荷控制模块可向云端服务器调取目标区域过去至少一个调控周期历史数据；更优选地，柔性负荷监测模块和柔性负荷控制模块可向云端服务器调取目标区域过去至少三个调控周期历史数据，然后通过插值拟合的方式完成历史数据整合。
[0094]
实施例二
[0095]
本实施例进一步限定如何对调控周期内用电侧的输出电量进行预测，具体地：
[0096]
预计所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率；
[0097]
获取所述目标区域的光伏发电系统的发电功率历史曲线和储能功率历史曲线，根据所述发电功率历史曲线和储能功率历史曲线预测所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值和储能功率平均值；
[0098]
根据所述电厂供电功率、发电功率平均值和储能功率平均值确定所述调控周期内用电侧的输出电量；
[0099]
所述判断在调控周期内用电侧的输出电量是否能够满足所述柔性负载额定负荷包括：
[0100]
确定在调控周期内的功率匹配率α：
[0101][0102]
式中，p
t1
表示所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率，p
lt
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值，p
ct
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的储能功率平均值，z表示所述目标区域的柔性负载额定负荷；
[0103]
判断所述功率匹配率α是否大于1，若是，则在调控周期内用电侧的输出电量能够满足所述柔性负载额定负荷，否则，在调控周期内用电侧的输出电量无法满足所述柔性负载额定负荷；
[0104]
具体实现时，统计目标区域所在地区的光伏发电系统的发电功率历史曲线pl，统计的时间段可以是过去若干个年份，优选地，至少是过去1个年份；统计目标区域所在地区变电站的储能型补偿装置的储能功率历史曲线pc，统计的时间段可以是过去若干个年份，
优选地，至少是过去1个年份；
[0105]
确定针对目标区域的动态扩容调控场景所处的未来时间段t1(即调控周期)，当前时刻距离未来时间段t1的时间是t2，所述未来时间段t1在所述发电功率历史曲线pl和储能功率历史曲线pc的对应的平均功率值p
lt
和p
ct
；
[0106]
其中，当α大于1时，则说明理论上当前目标区域中的电力供应能够满足所述目标区域中的柔性用电设备，当然，为了给柔性用电设备的波动留出余量α0，可以将判断标准设定为当α大于α0时，优选地，α0可以选择1.2-1.5，在此情况下可以认为当前目标区域中的电力供应能够满足所述目标区域中的柔性用电设备；
[0107]
而当α小于α0时，说明未来时间段t1内可能会出现目标区域柔性设备供电不足的情况，在此情况下，就需要优化供电设备实现目标区域的动态优化；
[0108]
在另一个可选的实施方式中，还可以根据天气预报情况统计目标区域未来时间段t1的天气情况fw，根据所述天气情况fw计算出所述光伏发电系统的理论输出功率波动值δf＝f(fw，t2)，其中f是光伏发电系统的功率模型，可以采用现有技术中的各类模型，在此不再赘述光伏发电系统的常规模型，则此时在调控周期内的功率匹配率α为：
[0109][0110]
实施例三
[0111]
本实施例进一步限定了如何对所述目标区域的柔性负荷进行调度，具体地：
[0112]
所述s4之前包括步骤：
[0113]
在所述调控周期之前调控所述目标区域的储能型补偿装置，使所述储能型补偿装置进入充电储能状态；
[0114]
则所述s5包括：
[0115]
根据所述调控周期内用电侧的输出电量、所述柔性负载额定负荷、所述供电紧迫性约束条件和所述无功供电约束条件设置如下优化条件：
[0116][0117]
α≤α0[0118]
式中，t1表示调控周期，α表示所述调控周期内的功率匹配率，α0表示功率匹配率阈值，p
t1
表示所述目标区域在调控周期内的电厂供电功率，p
lt
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的发电功率平均值，p
ct
表示所述目标区域的光伏发电系统在所述调控周期内的储能功率平均值，δw表示储能型补偿装置增加的储能，m表示柔性负载的组数，p1，
……
，pm表示各组柔性负载各自对应的功率，θ1、θ2……
θm表示各组柔性负载各自对应的
功率配比，w
t
h表示用电场景k的紧迫系数阈值，w
kj
表示用电场景k下的第j组柔性负载的用电紧迫系数，j表示筛选后的柔性负载组数，δq是用于对目标区域的无功平衡进行限定，确保目标区域的无功潮流的稳定，q
p
表示目标区域供电的电厂的输出无功，q
l
表示目标区域供电的光伏发电系统的输出无功，qd表示目标区域一般负荷的无功功率，qc表示储能型补偿装置的无功功率，u0表示目标区域接入电网节点的电压，u
h0
表示第h组柔性负载所在支路的电压，g
h0
、b
h0
分别表示第h组柔性负载所处支路的电导和电纳，cos
h0
和sin
h0
分别表示第h组柔性负载所处支路的功角cos值和sin值；
[0119]
其中，目标区域中储能型补偿装置完全处于充电状态下能够额外增加的电能δw的计算方式如下：
[0120][0121]
式中，r为储能型补偿装置的等效电抗值，c为储能型补偿装置的等效容值，δ为储能型补偿装置的放电效率，为储能型补偿装置的时延特性，u(t)为储能型补偿装置在t时刻的储能电压，而u(t-δt)为储能型补偿装置在t-δt时刻的储能电压；
[0122]
根据所述优化条件对所述目标区域的柔性负荷进行调度；
[0123]
本实施例中，通过根据天气预测数据精准选取对应用电场景下的用电紧迫系数，并根据无功潮流的平衡限制和对应的用电紧迫性限制，对用电负荷进行优化，尤其是提前利用储能型补偿装置进入完全充电状态，存储目标区域的多余电力，尽量不在未来的时间段t1到来之前参与削峰填谷或者参与用电均衡调节，从而确保储能型补偿装置在时间段t1之内能够充分利用存储的电能来平稳目标区域内的柔性负荷用电调节，至少能够确保目标区域内的用电紧迫性程度较高的柔性负荷的用电需求得到满足。
[0124]
实施例四
[0125]
请参照图2，一种柔性负荷调控终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一至实施例三中任一个所述的一种柔性负荷调控方法中的各个步骤。
[0126]
综上所述，本发明提供的一种柔性负荷调控方法及终端，针对现有技术中并不区分用电场景，而基于固定用电场景笼统分析不同柔性设备的做法，本技术针对目标区域可能会面对的不同用电场景，基于不同的用电场景区分不同组柔性设备的用电紧迫系数，建立用电紧迫系数矩阵，并在后续调控过程中，提前获取调控周期的天气预报情况，并识别调控周期内的用电场景，从用电紧迫系数矩阵中匹配相应的用电紧迫系数用于实现用电调控，这样能够精准匹配不同季节/时间段/天气下的柔性负荷用电场景，更为精准的匹配供电侧和用电侧的供需平衡关系，实现供电稳定；
[0127]
同时，在对目标区域的柔性负荷进行调控之前，先对调控周期内柔性负荷满额运行用电量能否得到满足进行预判，如若在调控周期内，用电侧的输出电量能够满足调控周期内的全部柔性负载满负荷运行，则无需改变当前的用电控制策略；
[0128]
如果在调控周期内，用电侧的输出电量不能够完全满足调控周期内的全部柔性负载满负荷运行，则需要基于前述识别的柔性负荷用电场景，针对用电紧迫程度较高的柔性负载设定较高权重，确保用电紧迫性较强的柔性用电负荷的用电需求在调控周期的用电场
景下能够得到满足，同时，在开启调控周期之前，对目标区域内的存在的补偿型储能装置设置为完全充电模式，并在计算中考虑补偿型储能装置的存储电荷时延系数和放电效率，从而提前介入补偿型储能装置的充放电模式控制，避免补偿型储能装置在前期的削峰填谷过程中输出电量，而利用别的方式完成削峰填谷，从而保证补偿性储能装置的存储电量能够用于满足柔性负荷的用电需求，且通过设置用电紧迫性约束条件和无功约束条件，确保供电的平稳性。
[0129]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。