【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源领域，尤其涉及一种水风光电站群的能效优化方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
1、目前，在我国的能源结构中，风力发电、水力发电、太阳能发电等新能源发电模式具有波动性特点，从而导致弃风、弃光等现象较为严重。因此，现有技术中，通过建立水风光电站群的方式，实现对风电、光伏和水电的分配，从而保障水风光电站群发电量满足需求。而在对水风光电站群的出力分配过程中，并没有考虑到水风光电站群中各发电设备的实际运行情况，从而在一定程度上制约了发电的能效管理。
技术实现思路
1、为实现对水风光电站群的出力分配，保障能源供应的稳定性，本专利技术提出了一种水风光电站群的能效优化方法、装置、计算机设备及介质。
2、第一方面，本专利技术提供了一种水风光电站群的能效优化方法，方法包括：
3、获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第一运行数据；
4、将各第一运行数据输入至预构建的第一预测模型中，模拟目标时刻各发电设备的第二运行数据；
5、根据各第二运行数据，调整目标时刻各发电设备的能源分配。
6、通过上述方法，通过当前时刻水风光电站群中各发电设备的运行状态预测未来时刻各发电设备的运行状态，根据未来时刻预测得到的各个发电设备的运行状态，确定各发电设备的能源分配，从发电设备自身运行数据实现水风光电站群的出力分配，在整合水力、风能和太阳能运行数据的同时，提高能源利用效率，保障能源供应的稳定性。此外，通过优化水风光电站群中可再生能源的利用和
7、在一种可选的实施方式中，获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第一运行数据，包括：
8、获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第三运行数据；
9、利用深度学习算法对各第三运行数据进行数据清洗，得到第一运行数据。
10、通过上述实施方式，通过深度学习算法对各发电设备的第三运行数据进行数据清洗，从而识别和纠正运行数据中的异常值和重复信息，保障第一运行数据的准确性，从而提高模拟得到的第二运行数据的精确度，使得对发电设备的能源分配更加合理。
11、在一种可选的实施方式中，第一预测模型的构建步骤包括：
12、确定第二预测模型中的多个参数；
13、获取各发电设备的训练数据；
14、根据各训练数据，以及反向传播算法，对第二预测模型中的多个参数进行训练，得到第一预测模型。
15、在一种可选的实施方式中，根据各训练数据，以及反向传播算法，对第二预测模型中的多个参数进行训练，得到第一预测模型，包括：
16、根据各训练数据，以及导数链式法则，计算第二预测模型中的损失函数在各参数上的梯度；
17、根据各梯度对各参数进行更新，直至损失函数不再减小，得到多个最终参数；
18、根据各最终参数，构建第一预测模型。
19、通过上述实施方式，构建用于模拟目标时刻各发电设备运行数据的第一预测模型，提高第一预测模型模拟运行数据的准确性。
20、在一种可选的实施方式中，能源分配包括发电设备的第一发电量，第二运行数据包括设备运行数据和设备运行成本，根据各第二运行数据，调整目标时刻各发电设备的能源分配，包括：
21、获取目标时刻水风光电站群的预期发电量；
22、根据各发电设备的设备运行数据输入至第三预测模型中，预测各所发电设备的第二发电量；
23、根据预期发电量、各发电设备的设备运行成本和各第二发电量，计算各发电设备的第一发电量。
24、通过上述实施方式，根据模拟得到的设备运行数据预测目标时刻各发电设备的发电量，根据目标时刻预期发电量，也就是需求电量，设备运行成本，对水电、光伏以及太阳能进行能源分配，在保障能源供应稳定性的同时，考虑到设备的运行成本，优化设备运行状态，减小能源浪费，提升能源利用率。
25、在一种可选的实施方式中，方法还包括：
26、根据各发电设备的第二运行数据，确定各发电设备中的故障设备；
27、根据各故障设备的第二运行数据，对各故障设备进行检修。
28、通过上述实施方式，根据预测得到的各发电设备的运行数据发现未来时刻有可能会发生故障的设备，提前预警水风光电站群中故障情况，降低设备故障率和维护成本。
29、在一种可选的实施方式中，第一运行数据包括设备运行状态、设备运行参数、设备运行方式、设备运行时间、设备运行负荷、设备运行位置、设备运行环境、设备运行成本和设备运行效率中的至少一种。
30、通过上述实施例，第一运行数据表征了发电设备的运行工况，从第一运行数据中全面体现发电设备的运行情况，为合理调整水风光能源分配提供依据。
31、第二方面，本专利技术还提供了一种水风光电站群的能效优化装置，该装置包括：
32、获取模块，用于获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第一运行数据；
33、模拟模块，用于将各第一运行数据输入至预构建的第一预测模型中，模拟目标时刻各发电设备的第二运行数据；
34、调整模块，用于根据各第二运行数据，调整目标时刻各发电设备的能源分配。
35、通过上述装置，通过当前时刻水风光电站群中各发电设备的运行状态预测未来时刻各发电设备的运行状态，根据未来时刻预测得到的各个发电设备的运行状态，确定各发电设备的能源分配，从发电设备自身运行数据实现水风光电站群的出力分配，在整合水力、风能和太阳能运行数据的同时，提高能源利用效率，保障能源供应的稳定性。
36、在一种可选的实施方式中，获取模块包括：
37、第一获取子模块，用于获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第三运行数据；
38、预处理子模块，用于利用深度学习算法对各第三运行数据进行数据清洗，得到第一运行数据。
39、在一种可选的实施方式中，模拟模块包括：
40、确定子模块，用于确定第二预测模型中的多个参数；
41、第二获取子模块，用于获取各发电设备的训练数据；
42、训练子模块，用于根据各训练数据，以及反向传播算法，对第二预测模型中的多个参数进行训练，得到第一预测模型。
43、在一种可选的实施方式中，训练子模块包括：
44、计算单元，用于根据各训练数据，以及导数链式法则，计算第二预测模型中的损失函数在各参数上的梯度；
45、确定单元，用于根据各梯度对各参数进行更新，直至损失函数不再减小，得到多个最终参数；
46、构建单元，用于根据各最终参数，构建第一预测模型。
47、在一种可选的实施方式中，能源分配包括发电设备的第一发电量，第二运行数据包括设备运行数据和设备运行成本，调整模块包括：
48、第三获取子模块，用于获取目标时刻水风光电站群的预期发电量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水风光电站群的能效优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第一运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预测模型的构建步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述训练数据，以及反向传播算法，对第二预测模型中的多个参数进行训练，得到所述第一预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能源分配包括所述发电设备的第一发电量，所述第二运行数据包括设备运行数据和设备运行成本，根据各所述第二运行数据，调整目标时刻各所述发电设备的能源分配，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一运行数据包括设备运行状态、设备运行参数、设备运行方式、设备运行时间、设备运行负荷、设备运行位置、设备运行环境、设备运行成本和设备运行效率中的至少一种。
8.一种水风光电站群的能效优化装置，其特征在于，所述装置包
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述模拟模块包括：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述训练子模块包括：
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述能源分配包括所述发电设备的第一发电量，所述第二运行数据包括设备运行数据和设备运行成本，调整模块包括：
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
14.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的水风光电站群的能效优化方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的水风光电站群的能效优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种水风光电站群的能效优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取当前时刻水风光电站群中各发电设备的第一运行数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预测模型的构建步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述训练数据，以及反向传播算法，对第二预测模型中的多个参数进行训练，得到所述第一预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能源分配包括所述发电设备的第一发电量，所述第二运行数据包括设备运行数据和设备运行成本，根据各所述第二运行数据，调整目标时刻各所述发电设备的能源分配，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一运行数据包括设备运行状态、设备运行参数、设备运行方式、设备运行时间、设备运行负荷、设备运行位置、设备运行环境、设备运行成本和设备运行效率中的至少一种。
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈静，唐博进，雷成亮，邓友汉，华小军，李俊贤，余意，陈圣哲，宋子达，李雨抒，姚维为，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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