【技术实现步骤摘要】
一种基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略
本专利技术提供一种基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略，属于电网能源管理
技术介绍
由于能源危机和全球变暖，含有可再生能源的微电网被认为是一种缓解环境污染问题的解决方案。因此，有很多学者专门研究含有光伏、风力涡轮机、蓄电池和超级电容的微电网。然而，由于存在多种不同的能源、天气状况波动和需求波动等，需要为微电网设计一种能源管理策略。因此综合考虑多能源，光伏发电波动等，设计出合理高效的能源管理策略，具有十分重要的意义。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略，综合考虑多能源，光伏发电波动等，为微电网制定高效的能量管理策略，以提高系统的能源利用率，同时进一步保护蓄电池。采用的技术方案包括两个步骤：第一步：光伏发电能力预测。先基于光照强度构建特征工程，采用RNN-LSTM进行光照强度预测，再进一步集合光伏模型，预测光伏发电能力。第二步：设计结合光伏发电能力预测和博弈论算法的能量管理策略。根据微电网...
【技术保护点】
1.一种基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略，其特征在于；采用的技术方案包括两个步骤：第一步：光伏发电能力预测；第二步：设计结合光伏发电能力预测和博弈论算法的能量管理策略；/n通过以下步骤来实现基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略：/n1)光伏发电能力预测：光伏发电能力预测是一个动态非线性问题，因此我们很难用函数来表示；这里我们采用神经网络模型来预测光照强度；先基于光照强度构建特征工程，采用RNN-LSTM进行光照强度预测，再进一步结合光伏模型，预测光伏发电能力；我们使用历史光照强度曲线作为数据集并将其看作时间序列预测问题；因循环神经网络RNN-LS...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略，其特征在于；采用的技术方案包括两个步骤：第一步：光伏发电能力预测；第二步：设计结合光伏发电能力预测和博弈论算法的能量管理策略；
通过以下步骤来实现基于光伏发电能力预测和博弈论的分布式能源管理策略：
1)光伏发电能力预测：光伏发电能力预测是一个动态非线性问题，因此我们很难用函数来表示；这里我们采用神经网络模型来预测光照强度；先基于光照强度构建特征工程，采用RNN-LSTM进行光照强度预测，再进一步结合光伏模型，预测光伏发电能力；我们使用历史光照强度曲线作为数据集并将其看作时间序列预测问题；因循环神经网络RNN-LSTM结构可以避免时间序列的长期依赖问题，故采用RNN-LSTM预测光照强度，再进一步结合光伏模型，预测光伏发电能力；该模型的输入是历史的光照强度和光照强度之差，输出是预测的光照强度；该附图的预测模型的输入输出关系可表达为：
Irrk+1＝fNN(Irrk-h+1，...，Irrk；ak-h+1，...，ak)
ak＝Irrk+1-Irrk
其中Irr是光照强度，α是光照强度之差；
2)设计结合光伏发电能力预测和博弈论算法的分布式能量管理策略：根据微电网的多能源装置建立多代理人模型，定义各代理人的效用方程以及状态条件；然后采用结合光伏发电能力预测的非合作博弈论算法来优化系统能量管理策略，提高系统效率；该分布式系统如附图2所示；
所述步骤1)中：构建特征工程
先基于光照强度曲线构建特征工程，提取出光照强度之差ak信息，再采用RNN-LSTM进行光照强度的预测，再进一步结合光伏模型进行光伏发电能力预测；
所述步骤2)中：多能源装置的效用方程：
(1)光伏：
光伏面板希望提高能力利用效率，因此在这里，我们定义光伏的效用函数来提供尽可能接近其光伏的产生能量，其效用函数定义如下
其中Pp是光伏面板的实际功率，是光伏面板的产生功率，np是归一化系数，范围在[0，1]区间，表示为：
(2)风力涡轮机
风力涡轮机希望最大利用风力发电能力，因此在这里，我们定义风力涡轮机的效用函数来提供尽可能接近产生的能量，从而最大限度地提高能力利用率；其效用函数定义如下：
其中Pw是风力涡轮机的实际功率，是风力涡轮机的产生功率，nw是归一化系数，范围在[0，1]区间，表示为：
技术研发人员：张元星，张晶，许娟婷，蒋林洳，李康，李涛永，马澄斌，仇新宇，许庆强，肖宇华，吴涛，易江腾，刁晓虹，李斌，闫华光，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。