虚拟电厂优化方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了虚拟电厂优化方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：根据用户信息提取用户特征，以构建用户特征向量；根据所述用户特征向量建立用户信用度模型；建立用户参与响应动作概率模型；根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型；根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应；若聚合商参与响应，则对所述用户信用度模型、用户参与响应动作概率模型以及响应效果评估模型参数进行更新；存储更新后的参数。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现助力电力系统安全运行，提高新能源利用水平。水平。水平。

【技术实现步骤摘要】
虚拟电厂优化方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统，更具体地说是指虚拟电厂优化方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电力系统将朝着更加智慧、绿色、健康的方向发展。
[0003]新型电力系统不同于传统的电力系统，其具有开放互通、清洁低碳及安全可控等特征，其中，高比例光伏、风电等新能源是新型电力系统的一个较显著的方面。新能源高比例接入一方面提高了系统清洁能源利用，降低碳排放水平，另一方面新能源发电的高波动特性，给电网带来调峰压力、系统平衡等新的挑战。目前解决这一问题的常用方法是建立准确的新能源预测模型，提前规划用电模式以平衡系统负荷，但这一方法过度依赖于预测模型的精度，由于负荷内在波动、随机等的特征，构建准确的预测模型是极具困难的。
[0004]因此，有必要设计一种新的方法，实现助力电力系统安全运行，提高新能源利用水平。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供虚拟电厂优化方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：虚拟电厂优化方法，包括：
[0007]根据用户信息提取用户特征，以构建用户特征向量；
[0008]根据所述用户特征向量建立用户信用度模型；
[0009]建立用户参与响应动作概率模型；
[0010]根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型；
[0011]根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应；
[0012]若聚合商参与响应，则对所述用户信用度模型、用户参与响应动作概率模型以及响应效果评估模型参数进行更新；
[0013]存储更新后的参数。
[0014]其进一步技术方案为：所述用户信用度模型为c
i
(θ
f
)＝f(v
i,1
,v
i,2
,v
i,3
)，其中，θ
f
为用户信用度模型的参数，0≤c
i
≤1，v
i,1
,v
i,2
,v
i,3
为用户特征向量。
[0015]其进一步技术方案为：所述用户参与响应动作概率模型为p
i
(θ
g
)＝k(v
i,4
,c
i
,v
i
)，其中,θ
g
为用户参与响应动作概率模型的参数，(v
i,4
,c
i
,v
i
)为在申报参与需求响应时的用户特征向量。
[0016]其进一步技术方案为：所述根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型，包括：
[0017]根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型结合随机图理论构建
响应效果评估模型。
[0018]其进一步技术方案为：所述根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应，包括：
[0019]根据所述响应效果评估模型确定聚合商的评估效果；
[0020]判断聚合商的评估效果是否小于设定阈值；
[0021]若聚合商的评估效果小于设定阈值，则确定聚合商参与响应；
[0022]若聚合商的评估效果不小于设定阈值，则确定聚合商不参与响应。
[0023]其进一步技术方案为：所述响应效果评估模型为其中，X＝{X
i
,1≤i≤n}，X为随机变量集满足，Pr(X
i
＝1)＝p
i
，Pr(X
i
＝0)＝1
‑
p
i
；p
i
为用户参与响应动作概率模型响应效果模型，η
i
为控制用户u
i
参与响应的重要性。T为响应时长，v为用户特征向量，R为再一次需求响应中需求容量；r
i
(θ
h
)＝h(R
i
,c
i
)。
[0024]其进一步技术方案为：所述根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应之后，还包括：
[0025]若聚合商不参与响应，则进入结束步骤。
[0026]本专利技术还提供了虚拟电厂优化装置，其特征在于，包括：
[0027]特征向量构建单元，用于根据用户信息提取用户特征，以构建用户特征向量；
[0028]信用度模型建立单元，用于根据所述用户特征向量建立用户信用度模型；
[0029]概率模型建立单元，用于建立用户参与响应动作概率模型；
[0030]评估模型建立单元，用于根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型；
[0031]判断单元，用于根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应；
[0032]更新单元，用于若聚合商参与响应，则对所述用户信用度模型、用户参与响应动作概率模型以及响应效果评估模型参数进行更新；
[0033]存储单元，用于存储更新后的参数。
[0034]本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
[0035]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。
[0036]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过构建用户特征向量，建立用户信用度模型、用户参与响应动作概率模型以及响应效果评估模型，利用响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应，在确定聚合商参与响应后，对各个模型的参数进行更新，实现助力电力系统安全运行，提高新能源利用水平。
[0037]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1为本专利技术实施例提供的虚拟电厂优化方法的应用场景示意图；
[0040]图2为本专利技术实施例提供的虚拟电厂优化方法的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术实施例提供的虚拟电厂优化方法的子流程示意图；
[0042]图4为本专利技术实施例提供的虚拟电厂优化装置的示意性框图；
[0043]图5为本专利技术实施例提供的虚拟电厂优化装置的判断单元的示意性框图；
[0044]图6为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
[0045]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发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.虚拟电厂优化方法，其特征在于，包括：根据用户信息提取用户特征，以构建用户特征向量；根据所述用户特征向量建立用户信用度模型；建立用户参与响应动作概率模型；根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型；根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应；若聚合商参与响应，则对所述用户信用度模型、用户参与响应动作概率模型以及响应效果评估模型参数进行更新；存储更新后的参数。2.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化方法，其特征在于，所述用户信用度模型为c
i
(θ
f
)＝f(v
i，1
，v
i，2
，v
i，3
)，其中，θ
f
为用户信用度模型的参数，0≤c
i
≤1，v
i，1
，v
i，2
，v
i，3
为用户特征向量。3.根据权利要求2所述的虚拟电厂优化方法，其特征在于，所述用户参与响应动作概率模型为p
i
(θ
g
)＝k(v
i，4
，c
i
，v
i
)，其中,θ
g
为用户参与响应动作概率模型的参数，(v
i，4
，c
i
，v
i
)为在申报参与需求响应时的用户特征向量。4.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化方法，其特征在于，所述根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型建立响应效果评估模型，包括：根据所述用户信用度模型以及用户参与响应动作概率模型结合随机图理论构建响应效果评估模型。5.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化方法，其特征在于，所述根据所述响应效果评估模型判断聚合商是否参与响应，包括：根据所述响应效果评估模型确定聚合商的评估效果；判断聚合商的评估效果是否小于设定阈值；若聚合商的评估效果小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：周少雄，沈国安，汪大明，
申请(专利权)人：清科优能深圳技术有限公司，
类型：发明
国别省市：