光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当日发电量预测值小于日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当总发电量预测值大于总用电量预测值，且时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照发电量差值标记储能系统在时间段内的补偿电量。采用本申请的方案，在预测日以后的时间段内中任一天的发电量多余用电量时，可以将多余的发电量存储至储能系统中，提高了发电量的利用率。

Photovoltaic Electricity Scheduling Method, Device, Computer Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着近年来政府对电动汽车产业的大力推进，电动汽车在逐渐普及。但目前电动汽车的能源补给主要以不可再生能源产生的电能为主，未能真正实现电动汽车电能的清洁替代。随着计算机技术的发展，出现了以太阳能为基础的光伏发电技术，光伏发电技术可以利用半导体界面的光生伏特效应将光能转换为电能。光伏作为一种新型清洁能源，能有效降低人类社会对化石能源的依赖，并在一定程度替代传统能源满足电动汽车的充电需求。但是由于光伏发电容易受天气影响导致发电量不稳定，许多地区都不允许光伏发电并网。在光伏发电的发电量大于用电量时，为保证能量平衡，只能降低光伏的输出功率，以减少光伏发电量，或者直接将多余的发电量废弃，导致发电量的利用率低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种能够提高发电量的利用率的光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质。一种光伏电的调度方法，该方法包括：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当日发电量预测值小于日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当总发电量预测值大于总用电量预测值，且时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照发电量差值标记储能系统在时间段内的补偿电量。在其中一个实施例中，获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值包括：获取预测日的天气参数和日周期属性；将天气参数输入已训练好的日发电量预测模型，得到在预测日光伏电的日发电量预测值；将天气参数和日周期属性输入已训练好的日用电量预测模型，得到在预测日光伏电的日发电量预测值。在其中一个实施例中，日发电量预测模型的训练步骤包括：获取历史样本，历史样本包括历史时间段内的历史日天气参数和对应标注的历史日发电量；将历史样本划分为训练样本和验证样本；基于训练样本进行训练，得到多个模型；根据验证样本分别对多个模型进行验证，得到相应的验证结果；选取符合验证条件的验证结果所对应的模型作为日发电量预测模型。在其中一个实施例中，获取预测日的日发电量预测值和日用电量预测值包括：确定与预测日的天气参数的相似度符合相似条件的历史日天气参数；根据历史日天气参数所对应的历史日发电量，确定在预测日光伏电的日发电量预测值；根据历史日天气参数和/或指定历史日周期属性对应的历史日用电量，确定在预测日光伏电的日用电量预测值；指定历史日周期属性与预测日的日周期属性相同。在其中一个实施例中，根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值包括：根据预测日的发电量差值，获取预测日以后的至少一个时间单位的发电量预测值和用电量预测值；时间单位小于或等于一日；从预测日以后的第一个时间单位起，依次将相应的发电量预测值和用电量预测值分别进行累加，得到相应的总发电量预测值和总用电量预测值，直至总发电量预测值大于总用电量预测值，且累加构成的时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件。在其中一个实施例中，该方法还包括：当监测到当前日为预测日、且当前日的实际发电量消耗完毕时，从储能系统中调用备用电量进行使用；当监测到当前时间段属于预测日以后的时间段、且当前时间段的实际发电量大于实际用电量时，将当前时间段多余的发电量存储至储能系统中。在其中一个实施例中，天气参数为温度、湿度、辐照度和天气类型中的至少一种。一种光伏电的调度装置，该装置包括：预测值获取模块，用于获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；差值确定模块，用于当日发电量预测值小于日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；预测值确定模块，用于根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；光伏电调度模块，用于当总发电量预测值大于总用电量预测值，且时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照发电量差值标记储能系统在时间段内的补偿电量。一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当日发电量预测值小于日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当总发电量预测值大于总用电量预测值，且时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照发电量差值标记储能系统在时间段内的补偿电量。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当日发电量预测值小于日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当总发电量预测值大于总用电量预测值，且时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照发电量差值标记储能系统在时间段内的补偿电量。上述光伏电的调度方法、装置、计算机设备和存储介质，在预测日的日发电量预测值小于日用电量预测值时，表示预测日的日发电量不足。则确定预测日的发电量差值，根据该发电量差值获取预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值。当获取的总发电量预测值大于总用电量预测值，且该时间段内的发电量余值与发电量差值符合接近条件时，代表预测日以后的时间段内将会产生多余的发电量，且该多余的发电量足以填补预测日所需的发电量。因此，将储能系统中发电量差值对应的电量作为预测日的备用电量；并按照该发电量差值，标记储能系统在预测日以后的时间段内的补偿电量。采用本申请的方案，在预测日以后的时间段内中任一天的发电量多余用电量时，可以将多余的发电量存储至储能系统中，提高了发电量的利用率。附图说明图1为一个实施例中光伏电的调度方法的应用环境图；图2为一个实施例中光伏电的调度方法的流程示意图；图3为一个实施例中光伏电的调度装置的结构框图；图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的光伏电的调度方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，微电网中央控制器101与微电网系统中的各个元件通过网络进行通信，微电网系统中的元件比如光伏发电装置102、储能系统103和至少一个充电桩104。其中，微电网控制器(MGCC)可以采集微电网系统中各个元件的电气状态信息，根据各个元件的电气状态信息对微电网系统中各个元件的运行状态进行控制。微电网控制器还可以具备数据通讯、数据存储、人机交互和能量管理等功能。储能系统是具有存储电能的功能的系统。充电桩用于对电动汽车充电，若有多个充电桩，则各个充电桩可以分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光伏电的调度方法，所述方法包括：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当所述日发电量预测值小于所述日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当所述总发电量预测值大于所述总用电量预测值，且所述时间段内的发电量余值与所述发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中所述发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照所述发电量差值标记所述储能系统在所述时间段内的补偿电量。

【技术特征摘要】
1.一种光伏电的调度方法，所述方法包括：获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值；当所述日发电量预测值小于所述日用电量预测值时，确定预测日的发电量差值；根据预测日的发电量差值，确定预测日以后的时间段内的总发电量预测值和总用电量预测值；当所述总发电量预测值大于所述总用电量预测值，且所述时间段内的发电量余值与所述发电量差值符合接近条件时，则将储能系统中所述发电量差值对应的电量确定为预测日的备用电量；按照所述发电量差值标记所述储能系统在所述时间段内的补偿电量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在预测日光伏电的日发电量预测值和日用电量预测值包括：获取预测日的天气参数和日周期属性；将所述天气参数输入已训练好的日发电量预测模型，得到在所述预测日光伏电的日发电量预测值；将所述天气参数和日周期属性输入已训练好的日用电量预测模型，得到在所述预测日光伏电的日发电量预测值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述日发电量预测模型的训练步骤包括：获取历史样本，所述历史样本包括历史时间段内的历史日天气参数和对应标注的历史日发电量；将所述历史样本划分为训练样本和验证样本；基于所述训练样本进行训练，得到多个模型；根据所述验证样本分别对所述多个模型进行验证，得到相应的验证结果；选取符合验证条件的验证结果所对应的模型作为日发电量预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预测日的日发电量预测值和日用电量预测值包括：确定与预测日的天气参数的相似度符合相似条件的历史日天气参数；根据所述历史日天气参数所对应的历史日发电量，确定在所述预测日光伏电的日发电量预测值；根据所述历史日天气参数和/或指定历史日周期属性对应的历史日用电量，确定在所述预测日光伏电的日用电量预测值；所述指定历史日周期属性与所述预测日的日周期属性相同。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预测日的发电量差值，确定预测日以后...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳浩，尚龙龙，邱熙，林煌，刘惠聪，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44