【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网，尤其是涉及一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略。
技术介绍
1、随着国家“双碳”目标的推进，电力系统正朝着低碳化转型的方向发展。为实现“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”目标，必须积极推进高比例可再生能源的并网消纳，这是当前亟需解决的首要问题。然而由于风力发电和光伏发电的间歇性、随机性和波动性等特点，电力系统所面临的挑战是巨大的。为了满足可再生能源接入gnls场景的需求，配电网需提高清洁能源利用率，同时保证运行安全高效，实现源-荷灵活互动，虽然有一些可再生能源接入源端的电力调度策略的研究，但仍存在gnls中清洁能源消纳最大化且调度时间最小化问题的难点，该难点在于用户负荷请求等级是动态变化的，且发电端供电有两种场景，是为了保证一级负荷的用电安全。当场景中的任务不多时，直接按照发电端的两个场景处理任务，花费时间非常少，但是，当任务数量非常多时，往往需要花费大量时间才能找到最佳的服务调度策略此外，还需要协调多余电量的外送。不同能源出力端与不同动态优先级的负荷之间需要采用新的信息交互场景，同样也需要完善能源供给和需求协商的场景，以改善集中式调配而带来的信息阻塞。边缘节点是智能电网安全可靠快速运行的关键节点，在合理配置调度策略的基础上，通过信息流的交互和实时分析，可以直接消纳清洁能源发电量。
2、当个别清洁能源发电量发生波动、间歇、不可控时，根据负荷端用户需求主动智能调配剩余可用能源，以最短时间、便捷、灵活地响应负荷端用户的多元用电需求，为负荷端用户匹
3、为此，我们设计了一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略。
技术实现思路
1、为了克服
技术介绍
中的不足，本专利技术通过构建一个可再生能源接入的源网荷储架构下云边协同调度配电任务场景，在此框架下为负荷侧设置动态优先级，一级负荷用电需求直接消纳传统能源，二、三级负荷用电需求由云-边协同调度，达到消纳清洁能源，其次是储能资源，最后是传统能源的目的
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，包括以下步骤：
4、构建系统模型：将可再生能源发电集群设为i，(1,2,3,l i)∈i；将储能集群设为j，(1,2,3,l j)∈j；将传统发电集群设为g，(1,2,3,l g)∈g；针对k1优先级任务，源-储端消纳优先级为g＞j＞i；针对k2、k3和k4优先级任务，源-储端消纳优先级为,i＞j＞g,构建系统模型；
5、构建动态优先级的负荷侧调度模型：根据负荷请求的固定优先级、紧迫程度和电力需求量确定负荷请求的调度优先级，并构建动态优先级的负荷侧调度模型；
6、构建负荷侧边缘计算网络服务模型：将m个边缘集群和一个中心云进行组合，其中每个边缘集群设有一个边缘节点，每个边缘节点负责处理一个用户端集群的所有用电设备；中心云对所有边缘节点进行管理；负荷侧的边缘节点表示为e＝{e1,e2,l em}，中心云表示为e'，构建成负荷侧边缘计算网络服务模型；
7、构建云边协同调度电力任务的机制模型：依据负荷侧的边缘计算网络服务模型，当负荷侧的负荷请求产生后，将该负荷请求提交到对应的边缘节点处等待处理，构建云边协同调度电力任务的机制模型；
8、负荷请求处理策略：根据动态优先级的负荷侧调度模型将负荷请求的动态优先级的队列q'分为三个队列，分别为可再生能源发电队列为q'i，储能能源发电队列为q'j，传统能源发电队列为q'j；
9、所有带有标签l'task＝1的负荷请求直接进入q'j，若无法被消纳，则依次进入q'j、q'i；无标签的负荷请求则进入qi'，若无法被消纳，则依次进入q'j、q'j；
10、其中在每个负荷请求队列中，同等优先级请求遵循先来先服务原则，不同优先级先服务高优先级原则；
11、因此调度策略的目标函数为：
12、
13、根据gabdp算法进行计算调度策略的调度时间和总调度时间t。
14、优选的，所述负荷请求的紧迫程度被划分为四个层次，分别为重要且紧急、重要但不紧急、紧急但不重要以及不紧急也不重要。
15、优选的，在所述动态优先级的负荷侧调度模型中，计算处理负荷请求的需要的平均时间：ltask为任务task的数据量，cave为边缘节点的平均计算能力，rave为平均传输速率，etask表示负荷端任务task的用电量；
16、则任务的剩余最大容忍时间ttask,max为：ttask,max-ttask,ave＝ttask,wait
17、其中，ttask,wait为任务task预计等待时间；
18、任务task在t时刻的紧迫程度为：用表示任务task在t时刻的动态优先级，其计算公式为：
19、
20、其中，l'task为国家规定的电力负荷的固定优先级，task＝1,2,3,l n,n为任务数量；为t时刻负荷设备请求的任务task的紧迫程度，的值越大表示任务task越紧急重要；ω1，ω2和ω3为l'task，和etask的权重参数，其中，ω1+ω2+ω3＝1；ω1,ω2,ω3∈[0,1]。
21、优选的，在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，将用电设备根据负荷将用电设备划分为一级负荷用电设备、二级负荷用电设备和三级负荷用电设备。优选的，在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，根据边缘集群中设备自身的资源情况和任务的需求，将该边缘节点无法及时处理的负荷请求任务传输到该负荷侧的边缘计算网络服务模型中其它的边缘节点或中心云计算，以便于实现通信资源和计算资源的互换，使得中心云和边缘节点相互协作共同完成计算任务。
22、优选的，所述边缘集群处理负荷请求的情况分为三种，分别是若此时边缘节点是运行状态(estate＝1)，假设边缘节点处理请求任务是串行的，不能并行处多个任务，则任务需进入等待队列等待执行；若此时边缘节点是空闲状态且有计算资源则任务请求可以立即执行；若边缘节点虽是空闲状态但无可用资源则任务需等待边缘节点资源被释放后再执行。
23、优选的，电力任务请求taskn被分配到边缘节点em执行时，其等待时间为：
24、
25、其中，用电设备n产生的用电请求为taskn，其前驱任务为taskκ，为前驱任务taskκ在边缘节点em上被执行的最早结束时间，为边缘节点上的所有等待队列的队尾集合，taskη是队尾集合其一。
26、优选的，用电请求任务结束时间为：负荷端的电力请求任务可以分配在能最早执行的源储端出力设备上为：
27、
28、优选的，该gabdp算法包括以下步骤：
29、s1：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：所述负荷请求的紧迫程度被划分为四个层次，分别为重要且紧急、重要但不紧急、紧急但不重要以及不紧急也不重要。
3.根据权利要求1所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述动态优先级的负荷侧调度模型中，计算处理负荷请求的需要的平均时间：
4.根据权利要求1所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，将用电设备根据负荷将用电设备划分为一级负荷用电设备、二级负荷用电设备和三级负荷用电设备。
5.根据权利要求1所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，根据边缘集群中设备自身的资源情况和任务的需求，将该边缘节点无法及时处理的负荷请求任务传输到该负荷侧的边缘计算网络服务模型中其它的边缘节点或中心云计算，以便于实现通
6.根据权利要求5所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：所述边缘集群处理负荷请求的情况分为三种，分别是若此时边缘节点是运行状态(estate＝1)，假设边缘节点处理请求任务是串行的，不能并行处多个任务，则任务需进入等待队列等待执行；若此时边缘节点是空闲状态且有计算资源则任务请求可以立即执行；若边缘节点虽是空闲状态但无可用资源则任务需等待边缘节点资源被释放后再执行。
7.根据权利要求6所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：电力任务请求taskn被分配到边缘节点em执行时，其等待时间为：
8.根据权利要求7所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：用电请求任务结束时间为：负荷端的电力请求任务可以分配在能最早执行的源储端出力设备上为：
9.根据权利要求1所述的一种在GNLS场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：该GABDP算法包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：所述负荷请求的紧迫程度被划分为四个层次，分别为重要且紧急、重要但不紧急、紧急但不重要以及不紧急也不重要。
3.根据权利要求1所述的一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述动态优先级的负荷侧调度模型中，计算处理负荷请求的需要的平均时间：
4.根据权利要求1所述的一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，将用电设备根据负荷将用电设备划分为一级负荷用电设备、二级负荷用电设备和三级负荷用电设备。
5.根据权利要求1所述的一种在gnls场景下接入清洁能源的云边协同调度策略，其特征在于：在所述云边协同调度电力任务的机制模型中，根据边缘集群中设备自身的资源情况和任务的需求，将该边缘节点无法及时处理的负荷请求任务传输到该负荷侧的边缘计算网络服务模型中其它的边缘节点或中心云计算，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑瑞娟，刘牧华，张茉莉，冀治航，朱军龙，张明川，吴庆涛，刘岩，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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