一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统及方法，所述系统包括新能源层模块、算力层模块、负荷层模块和整合模块；新能源层模块，用于获取第一参数组，并依据第一参数组确定第一预测数据；算力层模块，用于获取第二参数组，并依据第二参数组确定第二预测数据；负荷层模块，用于获取第三参数组，并依据第二参数组、第二预测数据和第三参数组确定第三预测数据；整合模块，用于整合第一预测数据、第二预测数据和第三预测数据并确定整合信息，所述整合信息用于确定对源网荷储的单元的优化调度。通过本发明专利技术实施例的特征可以提高对于源网荷储中单元的调度效果。高对于源网荷储中单元的调度效果。高对于源网荷储中单元的调度效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统


[0001]本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统。

技术介绍

[0002]在双碳目标下，源网荷储一体化也成为了重要热点，其中，源网荷储一体化与传统电网相比，新型电力系统的电网发展将形成大电网主导、多种电网形态相融并存的格局，可以使得以家庭、社区、园区等不同大小的区域形成多层级微电网，解决规模化新能源与新型负荷大量接入、即插即用的问题。将传统电力系统“发
‑
输
‑
变
‑
配
‑
用”的单向过程，形成“源
‑
网
‑
荷
‑
储”的一体化循环过程，提高新能源发电消纳占比。
[0003]在现有技术中，对于源网荷储一体化中重要单元的管理一般是通过现有数据直接调整，总而导致算力与电力之间实际映射关系不明确，进而使得对源网荷储中单元的调度效果较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统及方法，以解决现有技术中对源网荷储中单元的调度效果较差的问题。
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统，包括新能源层模块、算力层模块、负荷层模块和整合模块；
[0006]所述新能源层模块，用于获取第一参数组，并依据所述第一参数组确定第一预测数据，所述第一预测数据包括如下至少一项：风光联合场站的发电功率和风光联合集群的发电功率；
[0007]其中，所述第一参数组包括如下至少一项：气象数据、发电衰减率和运维参数；
[0008]所述算力层模块，用于获取第二参数组，并依据所述第二参数组确定第二预测数据，所述第二预测数据包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU的总核数和物理服务器负载率；
[0009]其中，所述第二参数组包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU总核数的历史数据以及物理服务器负载率的历史数据；
[0010]所述负荷层模块，用于获取第三参数组，并依据所述第二参数组、所述第二预测数据和所述第三参数组确定第三预测数据，所述第三预测数据包括如下至少一项：算力任务所需电负荷、制冷设施和充电设施对应的预测数据；
[0011]其中，所述第三参数组包括如下至少一项：服务器制冷设施、机房制冷设施、其他生产生活制冷设施输入的用电负荷、运行状态参数、设备老化率、环境温度、充电设施供电负荷与充放电衰减率的历史数据；
[0012]所述整合模块，用于整合所述第一预测数据、所述第二预测数据和所述第三预测数据并确定整合信息，所述整合信息用于确定对源网荷储的单元的优化调度。
[0013]本专利技术实施例还提供了一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析方法，包括：
[0014]获取第一参数组，并依据所述第一参数组确定第一预测数据，所述第一预测数据包括如下至少一项：风光联合场站的发电功率和风光联合集群的发电功率；
[0015]其中，所述第一参数组包括如下至少一项：气象数据、发电衰减率和运维参数；
[0016]获取第二参数组，并依据所述第二参数组确定第二预测数据，所述第二预测数据包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU的总核数和物理服务器负载率；
[0017]其中，所述第二参数组包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU总核数的历史数据以及物理服务器负载率的历史数据；
[0018]获取第三参数组，并依据所述第二参数组、所述第二预测数据和所述第三参数组确定第三预测数据，所述第三预测数据包括如下至少一项：算力任务所需电负荷、制冷设施和充电设施对应的预测数据；
[0019]其中，所述第三参数组包括如下至少一项：服务器制冷设施、机房制冷设施、其他生产生活制冷设施输入的用电负荷、运行状态参数、设备老化率、环境温度、充电设施供电负荷与充放电衰减率的历史数据；
[0020]整合所述第一预测数据、所述第二预测数据和所述第三预测数据并确定整合信息，所述整合信息用于确定对源网荷储的单元的优化调度。
[0021]本专利技术实施例中，单元状态主动感知及预测分析系统首先通过新能源层模块获取第一参数组，并依据所述第一参数组确定第一预测数据，同样地，通过算力层模块和负荷层模块获取第二参数组和第三参数组，并依据第二参数组确定第二预测数据、依据第三参数组确定第三预测数据，其中，第一预测数据、第二预测数据和第三预测数据分别对应新能源层、算力层和负荷层，最后，单元状态主动感知及预测分析系统通过整合模块在预测数据的基础上确定整合信息，为优化协同调度算力和电力提供基础支撑信息，进而提高了对于源网荷储中单元的调度效果。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的结构示意图；
[0024]图2是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之一；
[0025]图3是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之二；
[0026]图4是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之三；
[0027]图5是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之四；
[0028]图6是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之五；
[0029]图7是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之六；
[0030]图8是本专利技术实施例提供的一种主动感知及预测分析系统的流程示意图之七；
[0031]图9是本专利技术实施例提供的一种单元状态主动感知及预测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0032]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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]本专利技术实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0034]请参见图1，图1是本专利技术实施例提供的一种基于源网荷储的单元状态主动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于源网荷储的单元状态主动感知及预测分析系统，其特征在于，包括新能源层模块、算力层模块、负荷层模块和整合模块；所述新能源层模块，用于获取第一参数组，并依据所述第一参数组确定第一预测数据，所述第一预测数据包括如下至少一项：风光联合场站的发电功率和风光联合集群的发电功率；其中，所述第一参数组包括如下至少一项：气象数据、发电衰减率和运维参数；所述算力层模块，用于获取第二参数组，并依据所述第二参数组确定第二预测数据，所述第二预测数据包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU的总核数和物理服务器负载率；其中，所述第二参数组包括如下至少一项：算力任务所需虚拟服务器对应中央处理器CPU总核数的历史数据以及物理服务器负载率的历史数据；所述负荷层模块，用于获取第三参数组，并依据所述第二参数组、所述第二预测数据和所述第三参数组确定第三预测数据，所述第三预测数据包括如下至少一项：算力任务所需电负荷、制冷设施和充电设施对应的预测数据；其中，所述第三参数组包括如下至少一项：服务器制冷设施、机房制冷设施、其他生产生活制冷设施输入的用电负荷、运行状态参数、设备老化率、环境温度、充电设施供电负荷与充放电衰减率的历史数据；所述整合模块，用于整合所述第一预测数据、所述第二预测数据和所述第三预测数据并确定整合信息，所述整合信息用于确定对源网荷储的单元的优化调度。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述新能源层模块包括风光联合场站长尺度高精度功率预测分析单元和区域多风光场站集群的集中式功率监测分析及高精度预测单元；所述风光联合场站长尺度高精度功率预测分析单元用于将所述第一参数组进行拟合，得到第一拟合信息，依据所述第一拟合信息预测单个风光联合场站的发电功率；所述区域多风光场站集群的集中式功率监测分析及高精度预测单元用于将所述第一参数组进行拟合，得到第二拟合信息，依据所述第二拟合信息预测风光联合集群的发电功率。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述风光联合场站长尺度高精度功率预测分析子系统对应的所述第一拟合信息如下式所示：其中，y
a
代表风光场站总发发电功率的历史及预测数据，x
a
代表不同气象参数的历史及预测数据，x
′
a
代表不同运维参数的历史及预测数据，x
″
a
代表设备发电衰变率的历史及预测数据。4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述区域多风光场站集群的集中式功率监测分析及高精度预测子系统对应的所述第二拟合信息如下式所示：其中，y
b
代表风光集群总发发电功率的历史及预测数据，x
b
代表不同气象参数的历史及预测数据，x
′
b
代表不同运维参数的历史及预测数据，x
″
b
代表不同联合场站的历史时期和预
期寿命数据，x
″′
b
代表设备发电衰变率的历史及预测数据。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述算力层模块包括数据中心算力任务预测分析单元；所述数据中心算力任务预测分析单元用于将所述第二参数组进行拟合，得到第三拟合信息，依据所述第三拟合信息确定所述第二预测数据。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述负荷层模块包括互联网技术设备电力负荷综合分析及预测分析单元、数据中心制冷设施电力负荷综合分析及预测分析单元和数据中心充电设施电力负荷预测分析单元；所述互联网技术设备电力负荷综合分析及预测分析单元用于将所述第二预测数据和所述第二参数组进行拟合，得到第四拟合信息，依据所述第四拟合信息确定所述第三预测数据；所述数据中心制冷设施电力负荷综合分析及预测分析单元用于将所述第二参数组、所述第三参数组和所述第二预测数据进行拟合，得到第五...

【专利技术属性】
技术研发人员：利振彬，王鹏浩，陈俊杰，
申请(专利权)人：电力规划总院有限公司，
类型：发明
国别省市：