【技术实现步骤摘要】
一种智能电网运营优化方法及装置
[0001]本申请涉及工程建设
，具体而言，涉及一种智能电网运营优化方法及装置。
技术介绍
[0002]智能电网就是电网的智能化，也被称为
″
电网2.0
″
，是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和保护用户、抵御攻击、提供满足用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。
[0003]对于智能电网而言，随着智能电网的发展以及市场化的推进，用户用电行为变得越发复杂多变且呈现出较大的不确定性，并且随着新能源领域的不断发展，太阳能和风能作为一种绿色可再生能源在发电领域的比重不断增加，风电、光伏等可再生能源的接入将进一步增加系统运行中的不确定性，由于新能源本身的间歇性和波动性的特点，发电数据展现出很强的随机性和不确定性，大量新能源并入电网运...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能电网运营优化方法，其特征在于，所述运营优化方法包括：获取光伏发电功率、风力风电功率及用户负荷需求，所述光伏发电功率根据光伏出力特性及光伏影响因素信息得到，所述风力发电功率根据风力出力特性及风力影响因素信息得到，所述用户负荷需求根据用户用电特征得到；基于所述光伏发电功率、风力发电功率及用户负荷需求，结合约束条件，构建及约束电网调度目标函数，并根据优化算法对所述电网调度目标函数进行优化，得到最佳电网调度目标函数；基于所述最佳电网调度目标函数，确定在并网运行方式下，各新能源电源的最佳出力系数，以确定电网运行策略。2.如权利要求1所述一种智能电网运营优化方法，其特征在于，在所述光伏发电功率根据光伏出力特性及光伏影响因素信息得到的步骤中，还包括以下步骤：获取光伏影响因素信息，所述光伏影响因素信息包括太阳辐照度、天气类型、相对湿度及大气温度；基于所述光伏影响因素信息，获取光伏训练集，根据需要进行预测日期的天气预报，进行相似日筛选，所述光伏训练集即为所述相似日的历史数据和气象数据；基于所述光伏训练集，通过随机森林法构建光伏发电功率预测模型，并使用所述光伏发电功率预测模型预测所述光伏发电功率。3.如权利要求2所述一种智能电网运营优化方法，其特征在于，所述光伏训练集包括晴天训练集、阴天训练集及雨雪天气训练集。4.如权利要求1所述一种智能电网运营优化方法，其特征在于，在所述风力发电功率根据风力出力特性及风力影响因素信息得到步骤中，还包括以下步骤：获取风力影响因素信息，所述风力影响因素信息包括风速、风向、空气密度及温度；基于所述风力影响因素信息，通过门控循环神经网络，预测所述风力发电功率。5.如权利要求1所述一种智能电网运营优化方法，其特征在于，在所述用户负荷需求根据用户用电特征得到步骤中，还包括以下步骤：获取用户用电特征，所述用户用电特征包括用电量、用电设备种类、用电设备规格等及用电习惯；基于所述用户用电特征，通过卷积门控循环网络，预测所述用户负荷需求。6.如权利要求1所述一种智能电网运营优化方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：江学斌，刘福炎，杨小勇，应琪，俞敏，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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