一种广域电力监控平台系统和方法技术方案

本发明专利技术提供了一种广域电力监控平台系统和方法，应用于互联网的区域电力调配/储能优化服务环境中，利用本发明专利技术的广域电力监控平台系统以进行广域电力监控平台方法时，首先，进行数据接收动作，经由有线或无线的方式，广域监控平台将接收来自于一定范围区域内的多个用电单位模块的电力数据和/或一个以上之能源交易平台的区域用电信息；接着，进行数据处理动作，所述广域监控平台将根据所述电力数据和/或区域用电信息，而选取一种以上的群体智能分群算法，进行数据处理，以评估所述一定范围区域内的区域用电特性和/或电力负载程度，并将所述多个用电单位模块划分为不同群组；最后，进行电价预测动作，预测所述一定范围区域电力价格。电力价格。电力价格。

【技术实现步骤摘要】
一种广域电力监控平台系统和方法


[0001]本专利技术涉及监控平台系统及方法，特别涉及一种广域电力监控平台系统和方法。

技术介绍

[0002]就目前的电力服务而言，现有技术为反映尖峰、半尖峰、离峰不同时间的供电成本，因此订定不同费率，尖峰时间电价最高，离峰时间最低，现有技术仅是以用电时段来区分费率且以通过累加的电价来计算电费，现有技术并未考虑依区域性的用电特性/习惯及/或电力负载程度而给予不同的电价。
[0003]所以如何能解决，以电力服务而言，并非是以用电时段来区分费率、累进电价来计算电费，而是以考虑依区域性的用电特性/习惯及/或电力负载程度来计算不同的电价；以电力交易而言，绿电能源业者能以绿电交易自由化方式来进行电力交易，并以能源交易平台模式负担电力交易的信用评等与风险，转供卖给有需要的客户；另，就电力交易而言，如何能评估一定范围区域内的区域用电特性及/或电力负载程度，并预测一定范围区域电力价格以作为电价基准；而以上种种所述，均是待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的便是在于提供一种广域电力监控平台系统和方法，应用于互联网的区域电力调配/储能优化服务环境中，利用本专利技术的广域电力监控平台系统以进行广域电力监控平台方法时，首先，进行数据接收动作，经由有线或无线的方式，广域监控平台将接收来自于一定范围区域内的多个用电单位模块的电力数据和/或一个以上之能源交易平台的区域用电信息；接着，进行数据处理动作，该广域监控平台将根据所述电力数据和/或区域用电信息，而选取一种以上的群体智能分群算法，可为但不限于K均值聚类算法集群分析(K-Means Clustering)、蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、菌群觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)、混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)，进行数据处理，以评估该一定范围区域内的区域用电特性和/或电力负载程度，并将该些数个用电单位模块划分为不同群组；继续，进行电价预测动作，预测该一定范围区域电力价格，在此，一个以上的能源交易平台根据平时自身所搜集的区域能源交易纪录，通过机器学习算法或深度学习算法预测未来时段的预估电力价格，并回报给广域监控平台，而广域监控平台根据区域用电特性和/或来自一个以上的能源交易平台的预估电力价格，使用启发式算法、机器学习算法或深度学习算法预测每时段的电力价格，并将其提供给一个以上之能源交易平台以作为电价基准。
[0005]本专利技术的又一目的便是在于提供一种广域电力监控平台系统和方法，应用于互联网的区域电力调配/储能优化服务环境中，具有的检核点目标为:确保稳定供电SAIDI目标，线损率、完成变电所自动化；促进节能减碳，减少CO2排放量；提高绿能使用，再生能源并网容量占比；以及，引领低碳产业，智慧电网产业产值。
[0006]本专利技术的再一目的便是在于提供一种广域电力监控平台系统和方法，应用于互联网的区域电力调配/储能优化服务环境中，以电力服务而言，并非是以用电时段来区分费率、累进电价来计算电费，而是以考虑依区域性的用电特性/习惯及/或电力负载程度来计算不同的电价；以电力交易而言，绿电能源业者能以绿电交易自由化方式来进行电力交易，并以能源交易平台模式负担电力交易的信用评等与风险，转供卖给有需要的客户；另，就电力交易而言，能评估一定范围区域内的区域用电特性和/或电力负载程度，并预测一定范围区域电力价格以做为电价基准。
[0007]根据以上所述的目的，本专利技术提供一种广域电力监控平台系统，该广域电力监控平台系统包含广域监控平台、多个用电单位模块、以及一个以上的能源交易平台。
[0008]广域监控平台，经由有线或无线的方式，该广域监控平台将接收来自于一定范围区域内之多个用电单位模块的电力数据和/或一个以上的能源交易平台的区域用电信息，其中，电力数据包含区域用电习惯、区域内电力传输损耗、能源交易平台的储能装置的储电量上限等，另，其中，区域用电信息为评估区域用电特性，广域监控平台搜集范围内用电单位模块，并且储存区域用电数据，整合区域用电信息，并且使用优化算法(例如：启发式算法、机器学习算法、深度学习算法)计算出区域用电尖峰与离峰时段，即为区域用电特性(习惯)；该广域监控平台将根据该些的电力数据及/或区域用电信息，而选取一种以上的群体智能分群算法，可为但不限于K均值聚类算法集群分析(K-Means Clustering)、蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、菌群觅食算法(Bacterial Foraging Optimization,BFO)、混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)、人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)，进行数据处理，以评估该一定范围区域内的区域用电特性和/或电力负载程度，并将该些多个用电单位模块划分为不同群组；另，该一个以上的能源交易平台根据平时自身所搜集的区域能源交易纪录，通过机器学习算法或深度学习算法预测未来时段的预估电力价格，并回报给广域监控平台，而广域监控平台根据区域用电特性和/或来自一个以上的能源交易平台的预估电力价格，使用启发式算法、机器学习算法或深度学习算法预测每时段的电力价格预，并将其提供给一个以上的能源交易平台以做为电价基准。
[0009]一般电网为电力公司通过电网供给电力、再生能源。
[0010]在此，广域监控平台可储存区域用电数据装置、整合区域的用电信息的装置，其中，区域用电数据为多个用电单位模块的自有再生能源发电量、用电单位模块的储能装置储电量、用电设备消耗电力的数据等；另，其中，区域用电信息为能源交易纪录(例如：用电单位模块之间的交易纪录、用电单位模块与能源交易平台的交易纪录)、用电单位模块与一般电网的电力流向信息、各区域不同时段的电力价格、各区域的区域用电习惯等。
[0011]多个用电单位模块，每一用电单位模块包含自有再生能源发电装置、储能装置、用电设备。
[0012]每一用电单位模块，电力来源有：一般电网、自有再生能源发电装置、能源交易平台，可搭配储能装置，并且拥有一个或多个的用电设备。
[0013]一个以上的能源交易平台，该一个以上的能源交易平台包含中大型储能装置、实时电价计算与预测系统、电力费用结算系统。
[0014]每一能源交易平台的功能有五项：
[0015]1.根据广域监控平台搜集的区域用电习惯，可在电价较低时先向其它电力来源(一般电网、区域内用电单位模块的储能装置、其它能源交易平台)购电储备；
[0016]2.在用电离峰时段向区域内用电单位模块回购多余电力，在用电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广域电力监控平台方法，其特征在于，应用于互联网的区域电力调配/储能优化服务环境中，包含以下步骤:进行数据接收动作，经由有线或无线的方式，广域监控平台将接收来自于一定范围区域内的多个用电单位模块的电力数据和/或一个以上的能源交易平台的区域用电信息；进行数据处理动作，所述广域监控平台将根据所述电力数据和/或区域用电信息，进行数据处理，以评估所述一定范围区域内的区域用电特性和/或电力负载程度，并将所述多个用电单位模块划分为不同群组；以及进行电价预测动作，预测所述一定范围区域电力价格，所述一个以上的能源交易平台根据平时自身所搜集的区域能源交易纪录，预测未来的每一时段的预估电力价格，并回报给所述广域监控平台，而所述广域监控平台根据所述区域用电特性和/或来自所述一个以上的能源交易平台的所述预估电力价格，预测所述每一时段的电力价格，并将其提供给所述一个以上的能源交易平台以作为电价基准。2.根据权利要求1所述的广域电力监控平台方法，其特征在于，进行所述数据处理动作，所述广域监控平台将根据所述电力数据和/或区域用电信息，选取一种以上的群体智能分群算法进行所述数据处理。3.根据权利要求1所述的广域电力监控平台方法，其特征在于，进行所述电价预测动作，所述一个以上的能源交易平台根据平时自身所搜集的所述区域能源交易纪录，通过机器学习算法或深度学习算法，预测未来的每一时段的预估电力价格，并回报给所述广域监控平台。4.根据权利要求2所述的广域电力监控平台方法，其特征在于，选取所述一种以上的所述群体智能分群算法为K均值聚类算法集群分析、蚁群算法、粒子群优化算法、菌群觅食算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法或其组合，以进行所述数据处理。5.根据权利要求3所述的广域电力监控平台方法，其特征在于，所述广域监控平台根据所述区域用电特性和/或来自所述一个以上的能源交易平台的所述预估电力价格，使用启发式算法、机器学习算法或深度学习算法，预测所述每一时段的电力价格，并将其提供给所述一个以上的能源交易平台以作为电价基准。6.一种广...

【专利技术属性】
技术研发人员：林春成，陈腾瑞，
申请(专利权)人：财团法人交大思源基金会，
类型：发明
国别省市：