全电能源站的供电切换方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明属于综合能源，具体涉及全电能源站的供电切换方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、全电能源站是一种集成了太阳能、风能等可再生资源的分布式供电能源站，利用光伏发电、风力发电等多种不同类型的发电方式，可以实现多能源供电，多种能源协同配合，提高了全电能源站的供电可靠性；并且，通过对多种能源进行精细化管理，可以实现能源的高效利用，可以实现低碳排放。

2、由于光伏发电、风力发电等供电方式存在一定限制，需要基于实际情况进行供电切换。例如，在白天阳光充足时，切换至光伏发电模式；在风速较大时，切换至风力发电；或者，在夜间使用低谷电，实现削峰填谷。

3、现有技术文件1（cn118674201a）提供了基于高密度建筑用能特性的全电能源站电网互动方法、装置，通过考虑目标区域内高密度建筑的所用建筑材料、建筑结构、分布密度，并结合内高密度建筑的历史用户居住情况、历史用电数据以及历史天气数据确定用户用电模型，来确定未来时间段内考虑温度控制的用电数据；基于所述未来时间段内考虑温度控制的用电数据，根据与目标区域内高密度建筑相关联的不同能源站的能源属性，向对应的电网发送未来时间段内的需求响应数据，以实现与电网进行互动，提高了电网的整体运行效率。由此可见，现有技术文件1关注了全电能源站电网互动，在此基础上，随着新能源渗透率不断提高，对全电能源站电网互动的技术方案电源切换方面提出了进一步挑战。

4、现有技术文件2（cn118608187a）公开了一种特大城市新能源汽车能源站优化调控方法及系统，通过构建新能源汽车能源站的运营模式，考虑能量管理和价格制定的手段，进行特大城市新能源汽车能源站的优化调控，提高新能源汽车能源站的运营收益和需求侧资源的利用率，支撑特大城市电网的安全经济高效运行。由此可见，现有技术文件2关注了新能源汽车能源站能源供需平衡的问题，在此基础上，随着新能源汽车充电行为对能源站能源管理提出了更为严峻的挑战，各种能源设备出力预测、及时切换，与满足供电需求匹配的问题亟待解决。

技术实现思路

1、本发明提供了一种全电能源站的供电切换方法、装置、设备及存储介质，以实现对全电能源站中采用可再生能源的供电设备间的切换。

2、第一方面，本发明提供了一种全电能源站的供电切换方法，包括：

3、获取全电能源站历史负载量、在当前时间点的当前负载量，以及第一供电设备的当前发电功率；所述第一供电设备是当前为所述全电能源站供电的设备；

4、根据所述全电能源站的历史负载量和所述当前负载量进行负载预测，确定在未来时间点的预测负载量，包括：确定所述全电能源站的负载变化周期，以所述负载变化周期为单位，根据所述全电能源站的历史负载量和所述当前负载量生成多个负载量序列，所述负载量序列包括多个按照时间排序的负载量，为每个所述负载量序列设置权重系数，所有所述权重系数之和为1，根据所述权重系数对所述多个负载量序列进行加权处理，生成所述负载变化周期的有效负载量序列，将所述有效负载量序列输入至预训练的负载预测模型，根据所述负载预测模型的预测结果确定在未来时间点的预测负载量；

5、根据所述当前发电功率进行功率预测，确定第一供电设备的在所述未来时间点的预测发电功率；

6、在所述预测发电功率不能满足所述预测负载量的情况下，确定备用的第二供电设备的发电功率；

7、在第二供电设备的发电功率满足所述预测负载量的情况下，从所述第一供电设备切换至所述第二供电设备，由所述第二供电设备为所述全电能源站供电。

8、在一些可选的实施方式中，所述有效负载量序列中的第i个负载量以如下公式（1）表示：

9、(1)

10、式中：

11、为有效负载量序列中的第i个负载量，

12、为第k个负载量序列中的第i个负载量，，为负载量序列包含负载量的数量；

13、为第个负载量序列的权重系数，，以如下公式（2）表示：

14、(2)

15、式中：

16、为负载量序列的数量。

17、在一些可选的实施方式中，所述负载预测模型用于对所述有效负载量序列进行迭代膨胀卷积处理，根据相应的迭代膨胀卷积处理结果确定在未来时间点的预测负载量。

18、在一些可选的实施方式中，所述负载预测模型包括：嵌入映射层、输出层和多个依次设置的迭代膨胀卷积结构；所述迭代膨胀卷积结构包括多个依次设置的膨胀卷积层；

19、所述嵌入映射层用于对所述有效负载量序列进行嵌入映射处理，生成相应的负载特征向量序列；

20、所述迭代膨胀卷积结构用于对输入的特征向量序列进行迭代膨胀卷积处理，并输出迭代膨胀卷积处理后的特征向量序列；输入至第一个迭代膨胀卷积结构的特征向量序列为所述负载特征向量序列；

21、所述输出层用于对输入的特征向量序列进行线性处理，生成所述有效负载量序列对应的预测结果；输入至所述输出层的特征向量序列为所述有效负载量序列和最后一个迭代膨胀卷积结构输出的特征向量序列的叠加；

22、其中，所述膨胀卷积层用于对输入的特征向量序列进行膨胀卷积处理，并输出膨胀卷积处理后的特征向量序列；并且，第i个膨胀卷积层输出的特征向量序列中第j个特征向量，是通过对输入至所述第i个膨胀卷积层的特征向量序列中，第j个特征向量、第个特征向量、第个特征向量进行卷积处理而得到的，且第i个膨胀卷积层输出的特征向量序列中第j个特征向量以如下公式（3）表示：

23、(3)

24、式中：

25、表示第i个膨胀卷积层的卷积核，

26、表示卷积运算，

27、、、分别表示输入至所述第i个膨胀卷积层的特征向量序列中，第j个特征向量、第个特征向量、第个特征向量。

28、在一些可选的实施方式中，在所述确定备用的第二供电设备的发电功率之后，还包括：

29、确定所述第二供电设备的发电功率对应的最大负载量，并将所述当前负载量和所述预测负载量中的较大值作为参考负载量；

30、判断所述最大负载量与所述参考负载量之间的差值是否大于预设阈值；在所述最大负载量与所述参考负载量之间的差值大于预设阈值的情况下，确定所述第二供电设备的发电功率满足所述预测负载量。

31、在一些可选的实施方式中，设置所述预设阈值的过程，包括：

32、构建所述第二供电设备的发电功率对应的多个第一模糊集，并设置相应的第一隶属度函数；构建所述全电能源站的负载量对应的多个第二模糊集，并设置相应的第二隶属度函数；构建所述预设阈值对应的多个第三模糊集，并设置相应的第三隶属度函数；

33、确定所述第一模糊集、所述第二模糊集与相应的所述第三模糊集之间的对应关系，构建模糊控制规则；

34、根据所述第一模糊集的第一隶属度函数，确定所述第二供电设备的发电功率属于所述第一模糊集的第一隶属度，并将非零的第一隶属度所对应的第一模糊集作为第一有效模糊集；根据所述第二模糊集的第二隶属度函数，确定所述参考负载量属于所述第二模糊集的第二隶属度，并将非零的第二隶属度所对应的第二模糊集作为第二有效模糊集；

35、根据所述模糊控制规则确定所述多个第三模糊集中，与所述第一有效模糊集和所述第二有效模糊集之间具有对应关系的第三有效模糊集；

36、根据所述第一有效模糊集的第一隶属度和所述第二有效模糊集的第二隶属度，确定所述第三有效模糊集所对应的第三隶属度；所述第三有效模糊集所对应的第三隶属度，位于所述第一有效模糊集的第一隶属度和所述第二有效模糊集的第二隶属度之间；

37、将所述第三有效模糊集的第三隶属度函数中，隶属度小于所述第三隶属度的区域作为有效区域，并将所有所述第三有效模糊集的有效区域进行叠加，形成叠加区域；

38、将所述叠加区域的重心所对应的阈值，作为所述预设阈值。

39、第二方面，本发明提供了一种全电能源站的供电切换装置，包括：

40、获取模块，用于获取全电能源站在当前时间点的当前负载量，以及第一供电设备的当前发电功率；所述第一供电设备是当前为所述全电能源站供电的设备；

41、预测模块，用于根据所述全电能源站的历史负载量和所述当前负载量进行负载预测，确定在未来时间点的预测负载量；根据所述当前发电功率进行功率预测，确定在所述未来时间点的预测发电功率；

42、预处理模块，用于在所述预测发电功率不能满足所述预测负载量的情况下，确定备用的第二供电设备的发电功率；

43、切换模块，用于在第二供电设备的发电功率满足所述预测负载量的情况下，从所述第一供电设备切换至所述第二供电设备，由所述第二供电设备为所述全电能源站供电。

44、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的全电能源站的供电切换方法。

45、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的全电能源站的供电切换方法。

46、本发明实施例通过对全电能源站的负载量以及当前使用的第一供电设备的发电功率进行预测，可以提前确定当前的第一供电设备是否可以继续供电，从而可以提前确定是否需要切换供电设备；并且，在切换之前有足够的时间进一步确定备用的第二供电设备是否适合供电，在第二供电设备可以供电时，进行切换。该方法可以实现两种可再生资源供电设备的直接切换，不需要经过其他切换动作，操作简单，也能够保证全电能源站稳定工作。