【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力调度，更具体地说，本专利技术涉及一种用于虚拟电厂的电力调度系统及方法。
技术介绍
1、随着分布式能源资源的广泛部署，虚拟电厂的概念得到了迅速发展；虚拟电厂是指利用数字技术和智能系统来整合和优化分布式能源资源的系统，其包括各种可再生能源，如太阳能、风能，以及其他分布式能源资源，如储能系统、微型电网和传统发电站等等；通过智能化的系统进行监测、协调和管理，虚拟电厂可以整合来自不同地点和不同类型的能源资源，从而实现以最大程度地提高能源效益，减少能源浪费；然而随着社会的发展，各类用电设备应用越来越广泛，供电质量和可靠性的要求也越来越高；传统的供电调度方法更多考虑输电网络的负荷平衡，而没有充分考虑不同用电设备的重要性及供电质量要求的差异；这容易造成重要设备在供电紧张时期得不到可靠供电的问题；因此，有必要提供一种新颖的、适用于虚拟电厂的电力调度系统及方法，以实现对各种能源资源的智能化、动态化管理和高效调度。
2、目前，现有虚拟电厂的电力调度系统及方法主要还停留在考虑电网负荷平衡的层面，例如授权公告号为cn116070797b的专利公开了一种虚拟电厂分布式资源调度方法，再例如授权公告号为cn112465200b的专利公开了一种虚拟电厂能源优化调度方法，上述方法虽能平衡电网负荷，但对上述方法以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述方法以及现有技术无法获悉预测日目标区域的电力负荷事件类型，从而难以在此基础上实现对不同类用电设备进行差异化的供电质量保障，进而难以提高重要设备的供电可靠性；且无法确保重要设备在各类供电异常情
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种用于虚拟电厂的电力调度系统及方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用于虚拟电厂的电力调度方法，所述方法包括：
4、步骤1：确定目标区域m个用电设备集的优先级，以及获取预测日目标区域的用电特征数据，将用电特征数据输入至预配置用电负荷回归模型，以确定所述目标区域在预测日的用电负荷，m为大于零的正整数；
5、步骤2：对用电负荷进行比对分析，以确定预测日所述目标区域的电力负荷事件类型；所述电力负荷事件类型包括负荷正常事件和负荷超载事件；
6、步骤3：根据负荷超载事件统计第i优先级的用电设备集的用电需求数据，以及获取第j条供电线路的电力供给数据，i和j均为大于零的正整数，i的初始值为1；
7、步骤4：将第i优先级的用电设备集的用电需求数据与第j条供电线路的电力供给数据进行匹配，若不匹配，则令j＝j+1，并返回至步骤3；若匹配，则将第i优先级的用电设备集对应匹配的第j个供电线路作为一组供电调度方案，并令i＝i+1，并返回至步骤3；
8、步骤5：重复上述步骤3～步骤4，直至i＝m时，结束循环，得到r组供电调度方案，根据r组供电调度方案进行电力调度，对目标区域的m个用电设备集进行电力保障供应，r为大于零的正整数集。
9、进一步地，所述确定目标区域m个用电设备集的优先级，包括：
10、s11：获取目标区域内n个各类用电设备，提取n个各类用电设备中第v个用电设备的重要程度数据，所述重要程度数据包括t个时间周期内的使用频率、运行时长和用电能耗，n为大于零的正整数；
11、s12：对重要程度数据归一化处理后进行公式化计算，以获取第v个用电设备的优先评估系数；其中，优先评估系数的计算公式如下：式中：dv表示第v个用电设备的优先评估系数，freqt表示第t时间周期内的使用频率，freqt-1表示第t-1时间周期内的使用频率，durat表示第t时间周期内的运行时长，durat-1表示第t-1时间周期内的运行时长，const表示第t时间周期内的用电能耗，const-1表示第t-1时间周期内的用电能耗，t表示时间周期总数，θ1、θ2和θ3为大于零的修正因子，θ1>θ2>θ3；
12、s13：将第v个用电设备的优先评估系数与k个预设优先评估系数区间进行归属判断，以确定第v个用电设备所归属用电设备集以及优先级，并令v＝v+1，并返回至步骤s11；
13、其中，每一个预设优先评估系数区间有且只有一个关联绑定的优先级；
14、s14：重复上述步骤s11～s14，直至v＝n时，结束循环，得到m个用电设备集的优先级。
15、进一步地，所述预配置用电负荷回归模型的生成逻辑如下：
16、获取历史用电负荷数据，将历史用电负荷数据划分为用电负荷训练集和用电负荷测试集；所述历史用电负荷数据包括用电特征数据及其对应的用电负荷；所述用电特征数据包括天气数据、节假日、人口数量和用电设备的运行数量；其中，所述天气数据包括降雨量、湿度、温度和风速；
17、构建回归网络，将用电负荷训练集中的用电特征数据作为回归网络的输入数据，将用电负荷训练集中的用电负荷作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到初始用电负荷回归网络；
18、通过用电负荷测试集对初始用电负荷回归网络进行模型验证，输入预测误差小于预设误差阈值的初始用电负荷回归网络作为预配置用电负荷回归模型。
19、进一步地，所述对用电负荷进行比对分析，包括：
20、将用电负荷与预设用电负荷阈值进行比对；
21、若用电负荷小于预设用电负荷阈值，则判断目标区域不存在电力供应不足的现象，并生成负荷正常事件；
22、若用电负荷大于等于预设用电负荷阈值，则判断目标区域存在电力供应不足的现象，并生成负荷超载事件。
23、进一步地，所述用电需求数据包括用电设备集的用电需求量；所述电力供给数据包括电力供给量和电力供给稳定系数。
24、进一步地，所述电力供给稳定系数的生成逻辑如下：
25、获取供电线路的可靠供电能力和最大负荷需求；
26、根据供电线路的可靠供电能力和最大负荷需求进行公式化计算，得到电力供给稳定系数；其计算公式为：式中：sta表示电力供给稳定系数，pow表示可靠供电能力，req表示最大负荷需求。
27、进一步地，所述将第i优先级的用电设备集的用电需求数据与第j个供电线路的电力供给数据进行匹配，包括：
28、将第i优先级的用电设备集的用电需求量与第j个供电线路的电力供给量进行比对；
29、若用电需求量大于电力供给量，则判定第i优先级的用电设备集与第j个供电线路不匹配；
30、若用电需求量小于等于电力供给量，则将第j个供电线路的电力供给稳定系数与第i优先级用电设备集设定的电力需求稳定系数阈值进行比对；
31、若电力供给稳定系数小于电力需求稳定系数阈值，则判定第i优先级的用电设备集与第j个供电线路不匹配；
32、若电力供给稳定系数大于等于电力需求稳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述确定目标区域M个用电设备集的优先级，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述预配置用电负荷回归模型的生成逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述对用电负荷进行比对分析，包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述用电需求数据包括用电设备集的用电需求量；所述电力供给数据包括电力供给量和电力供给稳定系数。
6.根据权利要求5所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述电力供给稳定系数的生成逻辑如下：
7.根据权利要求6所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述将第i优先级的用电设备集的用电需求数据与第j个供电线路的电力供给数据进行匹配，包括：
8.一种用于虚拟电厂的电力调度系统，其基于权利要求1-7任一项所述的一种用于虚拟电厂的
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述一种用于虚拟电厂的电力调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1至7任一项所述一种用于虚拟电厂的电力调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述确定目标区域m个用电设备集的优先级，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述预配置用电负荷回归模型的生成逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述对用电负荷进行比对分析，包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述用电需求数据包括用电设备集的用电需求量；所述电力供给数据包括电力供给量和电力供给稳定系数。
6.根据权利要求5所述的一种用于虚拟电厂的电力调度方法，其特征在于，所述电力供给稳定系...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴林河，王会武，樊尚志，李萍，
申请(专利权)人：西安中创新能网络科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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