基于时空协同耦合的负荷聚合方法、装置、介质及设备与流程

本申请涉及电力系统，尤其涉及一种基于时空协同耦合的负荷聚合方法、装置、介质及设备。

背景技术：

1、随着新型电力系统加快建设，源网荷储协同调度需求持续增加，工业、商业、居民、充电场站、虚拟电厂等多元负荷大量参与电网调控，场景呈现多主体、多时空尺度特征，行业对负荷聚合数据交互的精度与效率要求也大幅提高。

2、然而，现有技术中在量化多元负荷聚合调节能力时，通常依靠简单负荷数据完成量化计算，最终得到的聚合调节能力数值精度低，并且和电网实际工况匹配度差，导致难以适配当前新型电力系统的实际运行需求。

技术实现思路

1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中依靠简单负荷数据完成量化计算，最终得到的聚合调节能力数值精度低，并且和电网实际工况匹配度差，导致难以适配当前新型电力系统的实际运行需求的技术缺陷。

2、第一方面，本申请提供了一种基于时空协同耦合的负荷聚合方法，所述方法包括：

3、获取目标行业的负荷数据，并根据所述目标行业的行业特性对所述负荷数据进行修正，得到负荷基准数据；

4、以所述负荷基准数据作为参照，对所述负荷数据进行基准偏差校正，得到负荷特征矩阵，并根据所述负荷特征矩阵提取得到时空耦合矩阵；

5、根据所述时空耦合矩阵计算其中各类负荷的耦合系数，并将各类负荷中耦合系数大于预设阈值的负荷确定为目标负荷；

6、基于各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，计算总聚合调节功率，结合所述总聚合调节功率、所述时空耦合矩阵以及所述负荷基准数据，生成聚合数据交互结果。

7、在其中一个实施例中，所述根据所述目标行业的行业特性对所述负荷数据进行修正，得到负荷基准数据，包括：

8、获取与所述目标行业对应的负荷拟合函数，并根据所述负荷拟合函数对所述负荷数据进行负荷波动拟合；

9、根据拟合得到的参数值确定负荷修正数据，并基于所述负荷修正数据对所述负荷数据进行修正，得到负荷基准数据。

10、在其中一个实施例中，所述以所述负荷基准数据作为参照，对所述负荷数据进行基准偏差校正，得到负荷特征矩阵，包括：

11、对所述负荷数据中的各个特征列进行预处理，形成负荷矩阵；

12、对于所述负荷矩阵中的每一特征列，计算该特征列的样本均值，并分别根据该特征列每一特征值、所述负荷基准数据以及所述样本均值，确定该特征列每一特征值经过基准偏差校正后的目标特征值；

13、当确定所述负荷矩阵中每一特征列的各个目标特征值时，根据所述负荷矩阵中每一特征列的各个目标特征值，生成负荷特征矩阵。

14、在其中一个实施例中，所述根据所述负荷特征矩阵提取得到时空耦合矩阵，包括：

15、确定预设的多尺度时空图卷积网络；

16、将所述负荷特征矩阵输入至所述多尺度时空图卷积网络中，以使得所述多尺度时空图卷积网络捕捉所述负荷特征矩阵在不同时间尺度和空间区域下的负荷关联特征，输出时空耦合矩阵。

17、在其中一个实施例中，所述根据所述时空耦合矩阵计算其中各类负荷的耦合系数，并将各类负荷中耦合系数大于预设阈值的负荷确定为目标负荷，包括：

18、计算所述时空耦合矩阵中各类负荷之间的耦合强度；

19、分别确定每类负荷与其他类负荷之间的耦合强度平均值作为该类负荷的耦合系数，并在各类负荷中选取耦合系数大于预设阈值的负荷，将选取的负荷确定为目标负荷。

20、在其中一个实施例中，所述基于各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，计算总聚合调节功率，包括：

21、基于多尺度时空注意力机制，结合各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，确定时空融合特征矩阵；

22、根据各类目标负荷的耦合系数和所述时空融合特征矩阵，计算各类目标负荷的聚合权重；

23、获取每类目标负荷的单体可调功率，并依据各类目标负荷的聚合权重对每类目标负荷的单体可调功率进行加权求和，得到总聚合调节功率。

24、在其中一个实施例中，所述基于多尺度时空注意力机制，结合各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，确定时空融合特征矩阵，包括：

25、将各类目标负荷的耦合系数与所述负荷基准数据进行拼接，得到输入数据集；

26、基于多尺度时空注意力机制，提取所述输入数据集中不同时间粒度、不同区域负荷的关联特征，得到所述输入数据集在各尺度下的注意力特征；

27、对各个注意力特征进行加权融合，形成时空融合特征矩阵。

28、第二方面，本申请提供了一种基于时空协同耦合的负荷聚合装置，所述装置包括：

29、数据修正模块，用于获取目标行业的负荷数据，并根据所述目标行业的行业特性对所述负荷数据进行修正，得到负荷基准数据；

30、时空耦合模块，用于以所述负荷基准数据作为参照，对所述负荷数据进行基准偏差校正，得到负荷特征矩阵，并根据所述负荷特征矩阵提取得到时空耦合矩阵；

31、负荷筛选模块，用于根据所述时空耦合矩阵计算其中各类负荷的耦合系数，并将各类负荷中耦合系数大于预设阈值的负荷确定为目标负荷；

32、负荷聚合模块，用于基于各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，计算总聚合调节功率，结合所述总聚合调节功率、所述时空耦合矩阵以及所述负荷基准数据，生成聚合数据交互结果。

33、第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例所述基于时空协同耦合的负荷聚合方法的步骤。

34、第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

35、所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如上述任一项实施例所述基于时空协同耦合的负荷聚合方法的步骤。

36、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

37、本申请提供的基于时空协同耦合的负荷聚合方法、装置、介质及设备，通过获取目标行业的负荷数据并依据行业特性进行修正，得到的负荷基准数据作为统一参照，再以该负荷基准数据对负荷数据进行偏差校正以构建负荷特征矩阵，进而提取时空耦合矩阵并计算各类负荷间的耦合系数，充分挖掘负荷特征在时间和空间维度上的内在关联，接着依据耦合系数阈值确定能够有效参与聚合调节的目标负荷，筛选出具备协同调节潜力的负荷对象。在此基础上，结合耦合系数与负荷基准数据计算总聚合调节功率，最终将总聚合调节功率、时空耦合矩阵与负荷基准数据协同整合生成聚合数据交互结果。从而使得聚合调节能力的计算充分贴合各类负荷的实际运行规律与时空关联特性，精准量化多元负荷聚合调节能力。

1.一种基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述根据所述目标行业的行业特性对所述负荷数据进行修正，得到负荷基准数据，包括：

3.根据权利要求1所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述以所述负荷基准数据作为参照，对所述负荷数据进行基准偏差校正，得到负荷特征矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述根据所述负荷特征矩阵提取得到时空耦合矩阵，包括：

5.根据权利要求1所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述根据所述时空耦合矩阵计算其中各类负荷的耦合系数，并将各类负荷中耦合系数大于预设阈值的负荷确定为目标负荷，包括：

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述基于各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，计算总聚合调节功率，包括：

7.根据权利要求6所述的基于时空协同耦合的负荷聚合方法，其特征在于，所述基于多尺度时空注意力机制，结合各类目标负荷的耦合系数以及所述负荷基准数据，确定时空融合特征矩阵，包括：

8.一种基于时空协同耦合的负荷聚合装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述基于时空协同耦合的负荷聚合方法的步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；