本发明专利技术公开了一种电能的控制方法及其装置、处理器、计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取第一特征信息；对第一特征信息进行分析，得出分析结果；基于分析结果，确定目标用电策略；基于目标用电策略，对用电设备进行用电调节。本发明专利技术解决了现有技术中对电价和环境信息获取不全面，容易存在用电不合理，进而导致电能浪费的技术问题。致电能浪费的技术问题。致电能浪费的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
电能的控制方法及其装置、处理器、计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及智能电网领域，具体而言，涉及一种电能的控制方法及其装置、处理器、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]现在的电网系统主要基于传统发电，以电源供应端的精准控制实现“源随荷动”的电力平衡。新能源发电的间歇性、波动性、随机性特征十分明显，高比例接入电网系统，需要电网系统的智能化、灵活性发生根本性变化。进一步地，用户侧分布式电源广泛接入、需求侧用电灵活多变等因素，电网既要调度供应侧又需调度用户侧，运行机理将发生天翻地覆之变。“源网荷储”一体化已经启程，可能成为电网最鲜明的时代特征，但其实现路径可能坎坷而复杂。
[0003]与此同时，电力用户根据价格或激励措施，改变其用电行为，减少(增加)用电，从而促进电力供需平衡、保障电网稳定运行，保障电力迎峰度夏顺利进行，这需要一套电力需求侧管理系统，它可以唤醒负荷侧沉睡资源，引导客户优化用电负荷，促进源网荷储友好互动，增强电网应急调节能力。在目前电源侧和电网资源已充分利用的情况下，如何合理利用负荷侧资源成为源网荷储协同互动、推动新能源消纳的关键环节，成为亟待解决的难题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供了一种电能的控制方法及其装置、处理器、计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中对电价和环境信息获取不全面，容易存在用电不合理，进而导致电能浪费的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种电能的控制方法，包括：获取第一特征信息；对第一特征信息进行分析，得出分析结果；基于所述分析结果，确定目标用电策略；基于所述目标用电策略，对用电设备进行用电调节。
[0007]可选地，获取第一特征信息，包括：采集环境特征信息和电价相关信息；将所述环境特征信息输入预定模型中，并获取所述预定模型的输出以得到环境预测信息，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：历史环境特征信息以及与所述历史环境特征信息对应的历史环境预测信息；将所述环境预测信息与所述电价相关信息进行处理，得到所述第一特征信息。
[0008]可选地，所述环境特征信息包括：温度、光照强度、降雨量、当前光伏储能剩余量、当前热能储能剩余量。
[0009]可选地，所述电价相关信息包括：当前电价、电厂补贴信息、用电量梯度信息。
[0010]可选地，对第一特征信息进行分析，得出分析结果，包括：利用第一预定算法对第一特征信息进行筛选，并得到第二特征信息；利用第二预定算法对所述第二特征信息进行解算，并得到第三特征信息；对所述第三特征信息进行成本分析，并得出分析结果。
[0011]可选地，基于所述分析结果，确定目标用电策略，包括：对所述分析结果进行成本计算，并得到成本计算结果；基于所述成本计算结果，确定所述目标用电策略。
[0012]可选地，基于所述目标用电策略，对用电设备进行用电调节之后，该电能的控制方法还包括：将所述目标用电策略存储至数据库。
[0013]可选地，该电能的控制还包括：对所述用电设备所在区域进行用电监控。
[0014]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种电能的控制装置，包括：获取模块，用于获取第一特征信息；分析模块，用于对第一特征信息进行分析，得出分析结果；确定模块，用于基于所述分析结果，确定目标用电策略；调节模块，用于基于所述目标用电策略，对用电设备进行用电调节。
[0015]可选地，所述获取模块，包括：采集单元，用于采集环境特征信息和电价相关信息；输入单元，用于将所述环境特征信息输入预定模型中，并获取所述预定模型的输出以得到环境预测信息，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：历史环境特征信息以及与所述历史环境特征信息对应的历史环境预测信息；处理单元，用于将所述环境预测信息与所述电价相关信息进行处理，得到所述第一特征信息。
[0016]可选地，所述环境特征信息包括：温度、光照强度、降雨量、当前光伏储能剩余量、当前热能储能剩余量。
[0017]可选地，所述电价相关信息包括：当前电价、电厂补贴信息、用电量梯度信息。
[0018]可选地，所述分析模块，包括：筛选单元，用于利用第一预定算法对第一特征信息进行筛选，并得到第二特征信息；解算单元，用于利用第二预定算法对所述第二特征信息进行解算，得到第三特征信息；分析单元，用于对所述第三特征信息进行成本分析，并得出分析结果。
[0019]可选地，所述确定模块，包括：计算单元，用于对所述分析结果进行成本计算，并得到成本计算结果；确定单元，用于基于所述成本计算结果，确定所述目标用电策略。
[0020]可选地，该电能的控制装置还包括：存储模块，用于基于所述目标用电策略，对用电设备进行用电调节之后，将所述目标用电策略存储至数据库。
[0021]可选地，该电能的控制装置还包括：监控模块，用于对所述用电设备所在区域进行用电监控。
[0022]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一项所述的电能的控制方法。
[0023]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行上述中任一项所述的电能的控制方法。
[0024]在本专利技术实施例中，获取第一特征信息；对第一特征信息进行分析，得出分析结果；基于分析结果，确定目标用电策略；基于目标用电策略，对用电设备进行用电调节。通过本专利技术实施例提供的电能的控制方法，达到了基于对获取到的第一特征信息分析并确定用电策略，再利用策略对电能进行调节的目的，从而实现了提升电能利用效率的技术效果，进而解决了现有技术中对电价和环境信息获取不全面，容易存在用电不合理，进而导致电能浪费的技术问题。
附图说明
[0025]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0026]图1是根据本专利技术实施例的电能的控制方法的流程图；
[0027]图2是根据本专利技术实施例的电力需求侧管理系统的功能架构图；
[0028]图3是根据本专利技术实施例的多能互补电力需求侧能源管理系统的结构图；
[0029]图4是根据本专利技术实施例的电能的控制方法的示意图。
具体实施方式
[0030]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电能的控制方法，其特征在于，包括：获取第一特征信息；对第一特征信息进行分析，得出分析结果；基于所述分析结果，确定目标用电策略；基于所述目标用电策略，对用电设备进行用电调节。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取第一特征信息，包括：采集环境特征信息和电价相关信息；将所述环境特征信息输入预定模型中，并获取所述预定模型的输出以得到环境预测信息，其中，所述预定模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：历史环境特征信息以及与所述历史环境特征信息对应的历史环境预测信息；将所述环境预测信息与所述电价相关信息进行处理，得到所述第一特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境特征信息包括：温度、光照强度、降雨量、当前光伏储能剩余量、当前热能储能剩余量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电价相关信息包括：当前电价、电厂补贴信息、用电量梯度信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对第一特征信息进行分析，得出分析结果，包括：利用第一预定算法对第一特征信息进行筛选，并得到第二特征信息；利...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜龙飞，卞斌，杜志环，曹加胜，侯赞，鞠力，王维，
申请(专利权)人：国家电网有限公司北京电力经济技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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