【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网，尤其涉及一种配电网电压波动预测方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、随着社会经济和发展水平的不断提高，城市化进程明显加快，社会对电力需求不断增加，电力负荷逐年增加，因此对配电网建设和电力供应也提出了更高的要求。安全可靠、经济高效、技术先进，环境友好的智能配电网既是电力系统健康发展的重要支撑，也是社会经济稳定繁荣的根本保证。但由于光伏发电存在输出功率波动大等特点，直接接入电网，会对电网的稳定性产生不利影响。为了解决这个问题，人们广泛采用了在发电系统中增加储能系统以平滑功率输出曲线的方案。
2、然而，现有的蓄电池蓄能发电系统通常是通过agc逆变器调节装置进行自动调节，并在合格范围内波动，但采用上述的方法在线路负荷低谷期间和负荷高峰期间，变电站出线电压普遍存在波动，而agc逆变器调节装置难以及时作出判断，导致整体调节时间较长，造成调节效果较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种配电网电压波动预测方法、系统、设备和介质，解决了现有的技术在线路负荷低谷期间和负荷高峰期间，变电站出线电压普遍存在波动，而agc逆变器调节装置难以及时作出判断，导致整体调节时间较长，造成调节效果较差的技术问题。
2、本专利技术第一方面提供的一种配电网电压波动预测方法，涉及光伏发电系统，所述方法包括：
3、响应于接收到的电压波动预测请求，获取所述电压波动预测请求对应的配电网的历史数据；
4、将所述历史数据输入预设的目标预测模型进行预测，生成
5、基于所述预测结果的平均功率因数和预设目标功率因数，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据；
6、基于所述输出数据和预设储能系统的当前状态，调整所述光伏发电系统的输出功率。
7、可选地，还包括：
8、从所述配电网中采集电压数据和所述光伏发电系统中的光伏发电数据；
9、对所述电压数据和所述光伏发电数据进行数据清洗，生成历史数据。
10、可选地，所述将所述历史数据输入预设的目标预测模型进行预测，生成预测结果的步骤，包括：
11、按照预设比例将所述历史数据划分为训练集和测验集；
12、将所述训练集中的历史数据分别输入多个预设的初始预测模型进行训练，生成多个第一更新预测模型；
13、将所述测验集中的历史数据分别输入各所述第一更新预测模型进行测验，生成第二更新预测模型；
14、将所述历史数据分别输入各所述第二更新预测模型进行预测，生成各所述第二更新预测模型对应的预测数据；
15、计算各所述第二更新预测模型的预测数据与所述历史数据中的实际数据之间的误差，生成多个误差值；
16、选取全部所述误差值中的最小误差值对应的第二更新预测模型，判定为目标预测模型；
17、将所述历史数据输入所述目标预测模型进行预测，生成预测结果。
18、可选地，所述基于所述预测结果的平均功率因数和预设目标功率因数，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据的步骤，包括：
19、基于所述预测结果的多个预测数据，计算各所述预测数据的有功功率和无功功率；
20、基于各所述预测数据的有功功率和无功功率，确定各所述预测数据的瞬时功率因数；
21、计算全部所述预测数据的瞬时功率因数的平均值，生成平均功率因数；
22、计算所述平均功率因数和预设目标功率因数之间的差值；
23、基于所述差值和预设逆变器控制策略，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据。
24、可选地，所述基于所述预测结果的多个预测数据，计算各所述预测数据的有功功率和无功功率的步骤，包括：
25、从所述预设结果的多个预设数据中提取各所述预设数据的电压值和电流值；
26、采用所述预设数据的电压值和电流值，计算所述预测数据的有功功率；其中，所述有功功率的计算公式为：
27、有功功率＝电压值×电流值×cosθ；
28、采用所述预设数据的电压值和电流值，计算所述预测数据的无功功率；其中，所述无功功率的计算公式为：
29、无功功率＝电压值×电流值×sinθ。
30、可选地，所述基于所述差值和预设逆变器控制策略，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据的步骤，包括：
31、基于预设逆变器控制策略，判断所述差值是否大于预设功率阈值；
32、若是，则确定所述平均功率因数低，需要提高所述有功功率，增加目标光伏逆变器所需调整的输出数据对应的电流值或电压值；
33、若否，则确定所述平均功率因数高，需要降低所述有功功率，减小所述目标光伏逆变器所需调整的输出数据对应的输出电流值或电压值。
34、可选地，所述基于所述输出数据和预设储能系统的当前状态，调整所述光伏发电系统的输出功率的步骤，包括：
35、判断所述输出数据的当前电压值是否超过预设上限电压阈值；
36、若是，则基于预设储能系统的当前状态，计算所述输出数据中所需存储至所述预设储能系统的功率值；
37、若否，则判断所述输出数据的当前电压值是否低于预设下限电压阈值；
38、若是，则基于所述输出数据的当前电压值，计算所述预设储能系统所需释放的功率值；
39、基于所述输出数据中所需存储至所述预设储能系统的功率值和所述预设储能系统所需释放的功率值，确定调整所述光伏发电系统的输出功率。
40、本专利技术第二方面提供的一种配电网电压波动预测系统，涉及光伏发电系统，所述配电网电压波动预测系统包括：
41、历史数据模块，用于响应于接收到的电压波动预测请求，获取所述电压波动预测请求对应的配电网的历史数据；
42、预测结果模块，用于将所述历史数据输入预设的目标预测模型进行预测，生成预测结果；
43、输出数据模块，用于基于所述预测结果的平均功率因数和预设目标功率因数，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据；
44、输出功率模块，用于基于所述输出数据和预设储能系统的当前状态，调整所述光伏发电系统的输出功率。
45、本专利技术第三方面提供的一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一项所述的配电网电压波动预测方法的步骤。
46、本专利技术第四方面提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上述任一项所述的配电网电压波动预测方法。
47、从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
48、本专利技术通过监测到的电网负荷和电压情况，通过算法、逻辑判断和预测模型，预测得到未来的电网负荷和电压状况，如果电网负荷过高或电压过高，则触发释放电能。
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1.一种配电网电压波动预测方法，其特征在于，涉及光伏发电系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述将所述历史数据输入预设的目标预测模型进行预测，生成预测结果的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述预测结果的平均功率因数和预设目标功率因数，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述预测结果的多个预测数据，计算各所述预测数据的有功功率和无功功率的步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述差值和预设逆变器控制策略，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据的步骤，包括：
7.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述输出数据和预设储能系统的当前状态，调整所述光伏发电系统的输出功率的步骤，包括：
8.一
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的配电网电压波动预测方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1-7任一项所述的配电网电压波动预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网电压波动预测方法，其特征在于，涉及光伏发电系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述将所述历史数据输入预设的目标预测模型进行预测，生成预测结果的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述预测结果的平均功率因数和预设目标功率因数，确定目标光伏逆变器所需调整的输出数据的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，所述基于所述预测结果的多个预测数据，计算各所述预测数据的有功功率和无功功率的步骤，包括：
6.根据权利要求4所述的配电网电压波动预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国慧，张晓宇，罗瑞明，谭绮仪，林广梁，劳锐俊，容瑞枝，黄伟田，冯禹屹，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司江门供电局，
类型：发明
国别省市：
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