电力系统的发电调度方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电网技术领域，公开了一种电力系统的发电调度方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取电力系统的发电配置信息，并根据发电配置信息生成目标调度函数；获取发电约束条件，并通过遗传优化反向传播神经网络算法，根据发电约束条件，对目标调度函数进行优化，以获取各发电机对应的发电功率参数值；根据各发电机对应的发电功率参数值，控制各发电机进行发电调度。本实施例的技术方案，通过采用遗传优化反向传播神经网络算法基于发电约束条件，获取各发电机对应的发电功率参数值，可以提升发电调度的准确度，避免电力资源的浪费，可以确保电力系统的安全稳定运行。可以确保电力系统的安全稳定运行。可以确保电力系统的安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
电力系统的发电调度方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电网
，尤其涉及一种电力系统的发电调度方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电力系统的稳定运行是社会有序发展的动力，是助力我国经济稳步发展的引擎。如何在满足发电需求与环保要求的前提下，实现对电力系统的准确发电调度，正逐渐成为电力领域的重点研究方向之一。
[0003]目前，现有的电力系统的发电调度方法，通常采用预训练的机器学习模型，根据当下的发电环境，例如，地域、历史使用电量、发电成本等信息，确定发电机组中各发电机的实际发电功率。然而，在发电机组运行的同时，需要考虑很多的系统约束，现有技术并未在发电调度过程中引入系统约束，导致发电调度的准确度较低，且易导致安全问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种电力系统的发电调度方法、装置、设备及存储介质，可以提升发电调度的准确度，避免电力资源的浪费，可以确保电力系统的安全稳定运行。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种电力系统的发电调度方法，包括：
[0006]获取电力系统的发电配置信息，并根据所述发电配置信息生成目标调度函数；
[0007]其中，所述目标调度函数包括各发电机对应的发电功率参数；
[0008]获取发电约束条件，并通过遗传优化反向传播神经网络算法，根据所述发电约束条件，对所述目标调度函数进行优化，以获取各发电机对应的发电功率参数值；
[0009]根据所述各发电机对应的发电功率参数值，控制各所述发电机进行发电调度。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电力系统的发电调度装置，包括：
[0011]目标调度函数生成模块，用于获取电力系统的发电配置信息，并根据所述发电配置信息生成目标调度函数；
[0012]其中，所述目标调度函数包括各发电机对应的发电功率参数；
[0013]发电功率参数值获取模块，用于获取发电约束条件，并通过遗传优化反向传播神经网络算法，根据所述发电约束条件，对所述目标调度函数进行优化，以获取各发电机对应的发电功率参数值；
[0014]发电调度控制模块，用于根据所述各发电机对应的发电功率参数值，控制各所述发电机进行发电调度。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的
电力系统的发电调度方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的电力系统的发电调度方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过获取电力系统的发电配置信息，并根据发电配置信息生成包括各发电机对应的发电功率参数的目标调度函数；然后，获取发电约束条件，并通过遗传优化反向传播神经网络算法，根据发电约束条件，对目标调度函数进行优化，以获取各发电机对应的发电功率参数值；最后，根据各发电机对应的发电功率参数值，控制各发电机进行发电调度，通过采用遗传优化反向传播神经网络算法基于发电约束条件，获取各发电机对应的发电功率参数值，可以提升发电调度的准确度，避免电力资源的浪费，可以确保电力系统的安全稳定运行。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种电力系统的发电调度方法的流程图；
[0024]图2是根据本专利技术实施例一提供的GA
‑
BP算法的流程示意图；
[0025]图3是根据本专利技术实施例一提供的BP神经网络的结构示意图；
[0026]图4是根据本专利技术实施例二提供的一种电力系统的发电调度装置的结构示意图；
[0027]图5是实现本专利技术实施例的电力系统的发电调度方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0029]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“目标”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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。
[0030]实施例一：
[0031]图1为本专利技术实施例一提供了一种电力系统的发电调度方法的流程图，本实施例可适用于对电力系统中各发电机进行发电调度的情况，该方法可以由电力系统的发电调度装置来执行，该电力系统的发电调度装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，典型的，该电力系统的发电调度装置可配置于电子设备中，例如，计算机设备或者服务器等。如图1所示，该方法包括：
[0032]S110、获取电力系统的发电配置信息，并根据所述发电配置信息生成目标调度函数。
[0033]其中，目标调度函数可以包括各发电机对应的发电功率参数，发电机可以是储能电站虚拟发电机。在本实施例中，可以预先建立初始的电力调度函数，其未知量为每个发电机对应的发电功率参数，而函数系数可以为预设的初始值；后续在针对具体的电力系统进行电力调度时，可以根据电力系统的发电配置信息，例如，发电机数量、发电时长等，对函数系数进行更新，以获取电力系统对应的目标调度函数。
[0034]在本实施例中，可以从电力系统的属性信息中提取得到发电配置信息；其中，发电配置信息，可以包括发电机数量和每台发电机对应的配置信息，例如，品牌、最大和最小发电功率、发电损耗系数和发电气体排放系数等发电相关信息。然后，可以根据获取的发电配置信息，对初始的电力调度函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统的发电调度方法，其特征在于，包括：获取电力系统的发电配置信息，并根据所述发电配置信息生成目标调度函数；其中，所述目标调度函数包括各发电机对应的发电功率参数；获取发电约束条件，并通过遗传优化反向传播神经网络算法，根据所述发电约束条件，对所述目标调度函数进行优化，以获取各发电机对应的发电功率参数值；根据所述各发电机对应的发电功率参数值，控制各所述发电机进行发电调度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标调度函数包括发电成本函数和污染气体排放函数，根据所述发电配置信息生成目标调度函数，包括：基于公式根据所述发电配置信息，生成发电成本函数；基于公式根据所述发电配置信息，生成污染气体排放函数；其中，F(P
im
)表示第i台发电机在m时刻的发电成本，P
im
表示第i台发电机在m时刻的发电功率，M和N分别表示总的发电时间和发电机数量，a
i
、b
i
、c
i
、d
i
和e
i
分别表示不同发电机的发电成本系数，P
imin
表示第i台发电机的最小发电功率，α
i
、β
i
、γ
i
、δ
i
和η
i
表示机组排放特性系数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发电约束条件包括功率平衡约束条件、发电机组爬坡率约束条件和/或发电机组发电功率范围约束条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取发电约束条件，包括：基于公式获取功率平衡约束条件；其中，P
Nm
表示m时刻的总发电功率，P
Dm
表示m时刻的负载消耗功率，B
ij
表示线路损耗与发电量的关联系数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取发电约束条件，包括：基于公式P
im
‑
P
i(m
‑
1)
≤UR

【专利技术属性】
技术研发人员：魏炯辉，黄小荣，黄杰明，张庆波，钟荣富，芦大伟，林炜，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司东莞供电局，
类型：发明
国别省市：