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：
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【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：