一种电力负荷的调度方法及装置、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力负荷的调度方法及装置、存储介质、电子设备，其中，该方法包括：采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应指标数据；根据响应指标数据分别计算第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值，其中，每个维度对应一个响应推荐值；采用响应指标数据构建响应准入条件，并基于响应准入条件对第一负荷端集合进行过滤，得到第二负荷端集合；根据多个维度的响应推荐值计算第二负荷端集合中每个负荷端的总推荐值，并根据总推荐值在第二负荷端集合中选择待执行负荷响应的目标负荷端。通过本发明专利技术，解决了相关技术中电力负载调度效率低的技术问题，可以精准实现负荷协调、减少对电网的高峰负荷的压力。峰负荷的压力。峰负荷的压力。

【技术实现步骤摘要】
一种电力负荷的调度方法及装置、存储介质、电子设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种电力负荷的调度方法及装置、存储介质、电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，伴随国民经济的快速发展、产业结构的升级调整、人民生活水平的不断提高，社会各方面对电力的需求急剧增大。
[0003]迎风度夏期间，用电符合特性表现为持续快速增长的最大负荷，持续扩大的峰谷差异，持续下降的负荷率及年最大负荷利用小时数，区域性、季节性缺电时有发生，电力系统安全、稳定、经济运行难以保障。电网分配负荷时还是严格按照预先划分好的片区进行分配，导致部分区域电力过剩，而部分地区无电可用，造成电力资源的浪费，还有些通过配网人员的经验进行调度，同样会导致效率低下，且出错率高。
[0004]针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未发现有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种电力负荷的调度方法及装置、存储介质、电子设备。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电力负荷的调度方法，包括：采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应指标数据；根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值，其中，每个维度对应一个响应推荐值；采用所述响应指标数据构建响应准入条件，并基于所述响应准入条件对所述第一负荷端集合进行过滤，得到第二负荷端集合；根据所述多个维度的响应推荐值计算所述第二负荷端集合中每个负荷端的总推荐值，并根据所述总推荐值在所述第二负荷端集合中选择待执行负荷响应的目标负荷端。
[0007]进一步，采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应指标数据包括：采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应量指标数据，其中，所述响应量指标数据包括：保安负荷、最高用电负荷、用电基准值；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应速率指标数据，其中，所述响应速率指标数据包括：调节准备时间、调节响应时间；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应经济成本指标数据；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应可靠性指标数据。
[0008]进一步，所述响应推荐值包括响应量维度的第一响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取实时用电负荷基准值，保安负荷以及待调整负荷；计算所述用电负荷基准值和保安负荷之间的差值；在第一预设梯度空间内定位所述差值所在的第一梯度范围，其中，所述第一预设梯度空间的最大值为所述待调整负荷*容灾系数，最小值为所述待调整负荷，所述容灾系数大于1；查找与所述第一梯度范围匹配的第一指标值，并将所述第一指标值配置为所述第一响应推荐值，其中，所述第一
指标值与所述第一梯度范围呈负相关。
[0009]进一步，所述响应推荐值包括响应速率维度的第二响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取调节准备时间和调节响应时间；计算所述调节准备时间和调节响应时间的和值；在第二预设梯度空间内定位所述和值所在的第二梯度范围；查找与所述第二梯度范围匹配的第二指标值，并将所述第二指标值配置为所述第二响应推荐值，其中，所述第二指标值与所述第二梯度范围呈负相关。
[0010]进一步，所述响应推荐值包括响应经济成本维度的第三响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取负荷成本值；将所述负荷成本值输入预训练的时序预测模型，输出所述负荷成本值的负荷成效值，其中，所述时序预测模型为预训练的神经网络模型，用于基于负荷成本值输出对应的负荷成效值；将所述负荷成效值配置为所述第三响应推荐值。
[0011]进一步，所述时序预测模型为Prophet模型，在将所述负荷成本值输入预训练的时序预测模型之前，所述方法还包括：采集历史时间序列的训练数据；确定所述历史时间序列的时间单位，按照所述时间单位将所述训练数据切分为多份子数据；采用初始回归系数预测每个时间周期的负荷成效值；采用以下公式进行梯度下降拟合，直到符合预设停止条件：；其中，为当前时间周期的回归系数，为所述当前时间周期的前一周期的回归系数，α为动态调整步长，所述预设停止条件包括：当前时间周期的预测的负荷成效值与当前时间周期实际的负荷成效值之间的差值小于预设阈值；为当前时间周期的预测的负荷成效值，为当前时间周期实际的负荷成效值，i为周期序号；将停止拟合后的当前回归系数配置为所述Prophet模型的回归系数，得到所述时序预测模型。
[0012]进一步，所述响应推荐值包括响应可靠性维度的第四响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取历史调峰贡献量和历史调峰任务量，其中，所述历史调峰贡献量用于表征对应负荷端在历史时间参与电网调峰消耗的实际总功率，所述历史调峰任务量用于表征历史时间为对应负荷端分配的总功率；计算所述历史调峰贡献量相对所述历史调峰任务量的偏差量；将所述偏差量的倒数配置为所述第四响应推荐值。
[0013]进一步，采用所述响应指标数据构建响应准入条件，并基于所述响应准入条件对所述第一负荷端集合进行过滤，得到第二负荷端集合包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取实际调节持续时间，参考调节持续时间，调节准备时间，调节响应时间，历史调峰贡献量，历史调峰任务量；判断所述实际调节持续时间是否大于或等于参考调节持续时间，判断所述调节准备时间和所述调节响应时间是否小于或等于预设容灾时间，以及计算所述历史调峰贡献量相对所述历史调峰任务量的偏差量，并判断所述偏差量是否小于或等于预设偏差；若所述实际调节持续时间大于或等于参考调节持续
时间，所述调节准备时间和所述调节响应时间小于或等于预设容灾时间，且所述偏差量是否小于或等于预设偏差，从所述第一负荷端集合过滤对应的负荷端，并添加至所述第二负荷端集合。
[0014]进一步，根据所述多个维度的响应推荐值计算所述第二负荷端集合中每个负荷端的总推荐值，并根据所述总推荐值在所述第二负荷端集合中选择待执行负荷响应的目标负荷端包括：针对所述第二负荷端集合中每个负荷端，获取所述负荷端在所述多个维度的权重系数组合，其中，所述权重系数组合包括多个权重系数，每个权重系数对应一个维度的响应推荐值，所有的权重系数之和为1；采用所述权重系数组合和所述多个维度的权重系数组合加权求和，得到对应负荷端的总推荐值；按照总推荐值对所述第二负荷端集合中的负荷端进行降序排序；从所述响应指标数据中获取所述第二负荷端集合中每个负荷端的待调整负荷；计算当前调峰周期内的待调峰的电网总负荷；在所述第二负荷端集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷的调度方法，其特征在于，包括：采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应指标数据；根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值，其中，每个维度对应一个响应推荐值；采用所述响应指标数据构建响应准入条件，并基于所述响应准入条件对所述第一负荷端集合进行过滤，得到第二负荷端集合；根据所述多个维度的响应推荐值计算所述第二负荷端集合中每个负荷端的总推荐值，并根据所述总推荐值在所述第二负荷端集合中选择待执行负荷响应的目标负荷端。2.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应指标数据包括：采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应量指标数据，其中，所述响应量指标数据包括：保安负荷、最高用电负荷、用电基准值；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应速率指标数据，其中，所述响应速率指标数据包括：调节准备时间、调节响应时间；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应经济成本指标数据；采集响应区域内第一负荷端集合中每个负荷端的响应可靠性指标数据。3.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述响应推荐值包括响应量维度的第一响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取实时用电负荷基准值，保安负荷以及待调整负荷；计算所述用电负荷基准值和保安负荷之间的差值；在第一预设梯度空间内定位所述差值所在的第一梯度范围，其中，所述第一预设梯度空间的最大值为所述待调整负荷*容灾系数，最小值为所述待调整负荷，所述容灾系数大于1；查找与所述第一梯度范围匹配的第一指标值，并将所述第一指标值配置为所述第一响应推荐值，其中，所述第一指标值与所述第一梯度范围呈负相关。4.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述响应推荐值包括响应速率维度的第二响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取调节准备时间和调节响应时间；计算所述调节准备时间和调节响应时间的和值；在第二预设梯度空间内定位所述和值所在的第二梯度范围；查找与所述第二梯度范围匹配的第二指标值，并将所述第二指标值配置为所述第二响应推荐值，其中，所述第二指标值与所述第二梯度范围呈负相关。5.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述响应推荐值包括响应经济成本维度的第三响应推荐值，根据所述响应指标数据分别计算所述第一负荷端集合中每个负荷端在多个维度的响应推荐值包括：
针对所述第一负荷端集合中每个负荷端，从所述响应指标数据中读取负荷成本值；将所述负荷成本值输入预训练的时序预测模型，输出所述负荷成本值的负荷成效值，其中，所述时序预测模型为预训练的神经网络模型，用于基于负荷成本值输出对应的负荷成效值；将所述负荷成效值配置为所述第三响应推荐值。6.根据权利要求5所述的调度方法，其特征在于，所述时序预测模型为Prophet模型，在将所述负荷成本值输入预训练的时序预测模型之前，所述方法还包括：采集历史时间序列的训练数据；确定所述历史时间序列的时间单位，按照所述时间单位将所述训练数据切分为多份子数据；采用初始回归系数预测每个时间周期的负荷成效值；采用以下公式进行梯度下降拟合，直到符合预设停止条件：；其中，为当前时间周期的回归系数，为所述当前时间周期的前一周期的回归系数，α为动态调整步长，所述预设停止条件包括：当前时间周期的预测的负荷成效值与当前时间周期实际的负荷成效值之间的差值小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿迪庆，陈利跃，刘敦楠，周升，马振宇，蒋欣利，吕齐，赵凯美，卢旭倩，申一凡，马骏达，徐耀辉，鲍卫东，叶徐静，
申请(专利权)人：北京华电能源互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：