一种基于多元信息融合的资源分层分区聚合系统的制作方法

本发明涉及电力系统，更具体地说，本发明涉及一种基于多元信息融合的资源分层分区聚合系统。

背景技术：

1、在当前的电力市场环境中，中长期交易确保了电力系统的基础供电需求，而需求响应机制则在需求高峰时通过激励措施调整电网负载，维持电网的稳定性，虚拟电厂作为核心，通过信息通信技术整合多样的电力资源，不仅提升了能源供给的灵活性和可靠性，而且还通过市场交易增加了经济效益，随着对碳排放的全球关注逐步增加，引入碳交易市场成为必然趋势，在这一市场中，碳排放权的买卖激励电力生产者和消费者采用更环保的运营方式，虚拟电厂在电力资源调度时，必须考虑碳排放成本，不仅影响运营决策，也为虚拟电厂带来通过碳信用交易获得收入的新机会，虚拟电厂的运营模式深受技术、政策和环境因素的共同影响，技术因素(资源的启动时间、运行曲线及其爬坡能力)直接影响调度策略的制定；政策因素如电力市场规则、碳排放政策和环保法规则框定了运营的边界；环境因素尤其对于风电和光伏这样的可再生能源来说，其发电效率高度依赖于天气条件。此外，有效的资源聚合不仅需考虑单个资源的操作特性，还需兼顾资源间的时空分布和相互作用，可再生能源的不稳定性需要通过储能设施或可调负荷进行平衡，资源的地理分布和电网的承载能力也直接影响聚合策略的制定和实施，虚拟电厂的高效运营依赖于实时数据(实时的市场价格、资源的实际输出和消费需求的变化)收集和准确预测，以及天气条件的预测，这些数据的融合和分析对于制定响应策略和优化资源调度至关重要。因此，如何提出一个能够整合电力和碳交易市场要求的灵活资源联合出清模型，优化电力系统的运行效率、经济性，实现低碳目标，已经成为当前迫切需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于多元信息融合的资源分层分区聚合系统，是通过整合电力和碳交易市场需求，创建了一个灵活资源联合出清模型，有效提升了电力系统的运行效率和经济性，并实现了低碳目标，通过集成数据管理、资源调节分析、优化资源配置，以及市场响应策略，不仅保证了电力供需平衡，还显著降低了运营成本和碳排放，支持了电力市场的绿色转型和可持续发展，增强了电力市场的适应性和竞争力。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于多元信息融合的资源分层分区聚合系统，包括数据管理与分析中心、资源特性与调节能力模块、资源聚合与分配模块、市场响应与出清模块、集成控制中心，数据管理与分析中心收集和处理电力设备性能参数、历史运行数据，利用数据清洗、处理及分析技术提取数据中的有用信息，预测电力市场和电力资源的未来趋势，向资源特性与调节能力模块提供数据，用于支持资源特性与调节能力模块中模型参数的设定、更新，向市场响应与出清模块提供实时电力市场和预测数据，用于调整电力市场出清政策，资源特性与调节能力模块记录和更新每种电力资源的技术参数，分析每种电力资源的调节范围和速度，评估其在不同市场情况下的性能，资源聚合与分配模块根据电力资源的地理位置、连接容量和调节特性，将电力资源分区分层进行聚合，根据电力市场需求和价格信号动态调整电力资源分配，优化电力资源的空间和功能配置，最大化资源利用效率，市场响应与出清模块综合考虑电力需求、供应能力和碳排放成本，进行电力市场的出清，根据实时市场信息和预测数据调整出清策略，优化电力供需平衡，集成控制中心实时监控系统状态和电力资源分配效果，确保系统运行在最优状态，提供基于数据和模型分析的决策建议。

4、作为本发明进一步的方案，在资源特性与调节能力模块中，资源特性与调节能力模型用于描述和分析电力系统中单个资源及资源组的实时调节能力变化的动态行为，利用响应时间常数、调节能力增量量化电力资源在外部控制信号或内部状态变化下的调节行为，为电力系统的调度和管理提供分析数据，资源特性与调节能力模型的公式为：

5、

6、式中：t为当前时间，r(t)为在时间t的电力资源调节能力，即电力资源能够在一段时间内改变的电量(单位，兆瓦)，r0为基础调节能力，即电力资源在没有任何外部调节输入时的消耗水平(单位，兆瓦)，δr为调节能力的增量，即电力资源在接收到改变输出的命令后，能够达到的调节范围，τ为资源响应时间常数，即电力资源达到新的稳定状态所需的时间，r0和δr通过设备制造商提供的技术数据获取，τ通过实时监测设备响应过程获得。

7、作为本发明进一步的方案，在资源聚合与分配模块中，通过电力资源融合与分配模型，基于初始电力分布和基础电力资源调节能力，对每个时间步，考虑电力资源调节输入和市场需求变化，使用差分方法更新关于位置和时间的电力分布、关于时间的电力资源调节能力、基于市场预测和实施需求数据的电力源项和负载，模拟电力网络中的电力从供应点到需求点的电力流动和分配过程，应用优化算法优化资源配置，减少成本并满足电力和碳排放目标，电力资源融合与分配模型的公式为：

8、

9、式中：x为电网关键节点的位置，p(x,t)为关于位置x和时间t的电力分布，p0(x)为初始时刻关于位置x的电力分布，通过电力公司的数据库及安装在电网关键节点的传感器收集，α为电力传输效率，通过电网运营历史数据中分析得出，s(x,t)为电力的源项和负载，通过市场操作数据和预测模型获取，为从初始时刻到时间t电力分布因传输效率和空间分布变化的累积影响，考虑了电力在传输过程中的损耗和分布的扩散效应。

10、作为本发明进一步的方案，在资源聚合与分配模块中，电力资源融合与分配模型获取p(x,t)的过程包括：

11、步骤一，初始化和数据准备：从电力公司的数据库和安装在电网关键节点的传感器收集初始电力分布数据p0(x)，通过分析电网运营的历史数据分析电力传输效率α，用于分析电力在网络中的损耗和传播速度，使用市场操作数据和预测模型获取电力需求和供给情况，包括来自各种电力资源的生成数据和消费数据；

12、步骤二，数值离散化：设定空间δx和时间δt步长离散化电力资源融合与分配模型的公式，采用向前欧拉方法和中心差分法等效时间导数和空间二阶导数，其中时间导数等效于空间二阶导数等效于

13、步骤三，求解偏微分方程：使用梯形法计算从初始时刻到当前时间的积分项，对于每个时间步t，使用上一时间步的电力分布和当前的源项、负载更新电力分布，即

14、步骤四，应用优化算法：定义优化问题的目标函数为最小化运行成本和碳排放，同时满足电力需求和操作约束，使用线性规划的优化算法确定每个时间步中电力资源的最优配置；

15、步骤五，分析和调整：分析电力分布的变化、电力资源配置的效率以及成本、碳排放的减少这样的求解结果，根据实际运行情况和市场反馈，调整模型参数和优化算法，提高模型的精确性和适应性。

16、作为本发明进一步的方案，在步骤一中，从电力公司的数据库和安装在电网关键节点的传感器收集初始电力分布数据p0(x)的过程包括：

17、步骤1，设备和传感器部署：在电网中识别关键的输电线路、变电站、发电站的节点，在这些节点安装有电流、电压和频率传感器，用于实时测量并记录电力流动的数据；

18、步骤2，通过传感器实时监测的电力流动数据，获取电力分布的即时视图，传感器数据被自动记录在本地控制单元或直接传输到中央数据库系统；

19、步骤3，数据采集和传输；采集的数据通过安全的网络连接传输到电力公司的中心数据库，使用加密技术确保数据在传输过程中的安全性，中央数据库接收来自各个传感器的数据流，进行初步的整合和存储，对收集的数据进行清洗，排除错误读数和异常值，对来自不同传感器和时间戳的数据进行时间同步；

20、步骤4，初始数据分析：使用历史数据和初步收集的数据建立电力分布的基线p0(x)，用于反映在没有外部干预时电网的正常运行状态，分析数据中的趋势和模式，识别电网的典型行为和潜在问题；

21、步骤5，数据整合与访问：通过图表和地图展示电力分布数据，确保系统各个模块能够访问和使用这些初始电力分布数据。

22、作为本发明进一步的方案，在步骤一中，通过分析电网运营的历史数据分析电力传输效率α的过程包括：

23、收集历史数据并进行数据预处理：选择与电力传输直接相关的历史运营数据，包括但不限于输电线路的负载数据、输电损失、设备效率记录及维护记录，确保所选数据覆盖不同季节、不同负荷条件和不同天气情况下的电网运行情况，去除明显的错误数据和异常值，处理缺失值，对来自不同来源和格式的数据进行标准化处理；

24、参数估计：利用线性回归分析输电损失与负载之间的关系，确定负载变换对输电损失的影响，构建输电损耗模型；

25、模型校准：根据实际观察到的输电损失数据调整和优化模型，确保模型能够准确反映实际运行状态，使用历史数据中的不同时间段数据进行交叉验证，检验模型的稳定性和预测能力；

26、输出α并持续监控和调整：根据从优化后的输电损耗模型中提取电力传输效率α，根据新获得的α更新电力资源融合与分配模型，定期回顾和更新电力传输效率α，考虑电网设备老化、环境变化因素的影响，根据新的分析结果调整电网的运营策略，优化电力资源的分配和利用。

27、作为本发明进一步的方案，在步骤一中，使用市场操作数据和预测模型获取电力需求和供给情况的具体过程包括：

28、数据采集：从电力市场运营处采集实时供需数据，包括电力消费、发电量和电力交易价格，整合历史供需数据，包括季节性变化、工作日和非工作日的差异，以及突发事件对电力需求的影响，详细记录各种发电资源的历史发电数据和可用性，收集与电力供需相关的天气数据；

29、需求预测：利用历史数据建立机器学习模型，预测基于天气条件、经济活动、人口增长的电力需求，使用历史数据集进行模型的交叉验证，根据最新的市场数据和技术发展不断调整和优化预测模型；

30、供给分析：分析各种发电资源的最大发电能力和可用性，包括维护和升级计划对发电能力的影响，评估各种资源在不同天气和技术条件下的发电可靠性，根据发电成本、环境影响和市场需求，优化发电资源组合，评估不同发电组合在应对需求波动和市场变化时的灵活性和稳定性。

31、作为本发明进一步的方案，在步骤四中，使用线性规划的优化算法确定每个时间步中电力资源的最优配置的步骤包括：

32、定义优化问题：确定优化目标为最小化整体运行成本和碳排放，目标函数的形式为minimize∑t,x(ct,x·pt,x+et,x·rt,x)，其中ct,x为在时间t和位置x的单位电力成本，pt,x为在时间t和位置x的电力产量，et,x为在时间t和位置x的单位碳排放成本，rt,x为在时间t和位置x的碳排放量，建立供需平衡约束、资源能力袁术和环境政策约束，其中供需平衡约束确保在任何时间步t和任何位置x，供应的电力满足当地需求，资源能力约束确保每种资源的输出不能超过最大产能和最小运行水平，环境政策约束为碳排放上限和可再生能源使用最小比例；

33、线性规划模型构建和求解：定义各资源在各时间点的发电量为决策变量，确定与决策变量相关的技术参数为每种资源的发电效率、发电成本、可用性，确保所有的约束和目标函数都符合线性规划的要求，对于非线性元素进行分段线性化处理，应用线性规划求解器输入模型数据和参数，运行求解过程，检查求解结果的可行性和有效性，进行敏感性分析，评估关键参数变化对优化结果的影响，分析成本节约、碳排放减少和资源利用率，将优化结果转化为具体的运行和调度策略，实施在电力系统运营中，根据实际运行数据和市场变化，定期更新模型参数和重新优化。

34、作为本发明进一步的方案，在市场响应与出清模块中，市场响应与出清模型综合考虑电力需求、供应能力和碳排放成本，进行电力市场的出清，根据实时市场信息和预测数据调整出清策略，优化电力供需平衡，市场响应与出清模型的公式为：

35、

36、式中：ctotal为总成本，包括电力供应成本和碳排放成本，csupply(t)为在时间t的单位电力供应成本，psupply(t)为在时间t的电力供应量，ccarbon(t)为在时间t的单位碳排放成本，为在时间t的碳排放量，t为考虑的总时间周期，csupply(t)和psupply(t)由电力市场运营数据获取，ccarbon(t)和由碳交易市场数据及相关环保机构的排放数据获取。

37、作为本发明进一步的方案，在市场响应与出清模块中，市场响应与出清模型的求解过程包括：

38、数据集成：整合来自电力和碳市场的实时数据，确保csupply(t)、psupply(t)、ccarbon(t)和的准确性和时效性；

39、成本计算：使用辛普森法计算给定时间周期内的总成本ctotal；

40、优化策略：应用线性规划优化算法，调整psupply(t)和资源配置，以最小化ctotal，考虑碳排放限制和市场需求，优化碳排放量以满足环保标准。

41、相比于现有技术，本发明提出系统的技术效果：本发明通过数据管理与分析中心集成和处理来自电力设备的性能参数和历史运行数据，有效预测电力市场和资源的未来趋势，资源特性与调节能力模块进一步分析资源的调节范围和速度，为电力资源的灵活调度提供科学依据，资源聚合与分配模块根据市场需求和价格信号，优化资源配置，最大化利用效率，而市场响应与出清模块则综合电力需求、供应能力和碳排放成本来进行市场出清，保证电力供需平衡，集成控制中心全面监控系统运行，确保各模块间的高效协同作业，不仅提高了电力市场的适应性和竞争力，而且通过优化资源分配和调度策略，显著降低了运行成本和碳排放，增强了电力系统的可持续性，为电力市场的现代化和绿色转型提供了强有力的技术支持，有效地解决了电力系统运行效率、经济性和低碳目标的整合问题。