一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法及系统与流程

本发明涉及电网调控，尤其涉及一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法及系统。

背景技术：

1、虚拟电厂通过云端平台对园区内的分布式资源进行统一管理，在电网需要时下发削峰填谷等调控指令，以维持电网的供需平衡。这些指令需经由现场的边缘网关进行解析，并转换为具体设备能够识别的底层通信协议后方可执行。在新能源电网调控场景中，边缘网关的协议转换效率直接决定了调控指令的响应时效。

2、现有技术中，公开号为cn121584771a的中国专利申请文件公开了一种光伏台区多用户调控响应时效提升方法及系统，其核心特征包括：主站根据执行计划提前与光伏协议转换器预协商通信密钥；当群控指令下达时，主站按台区组合多逆变器调控密文指令串，一次性发送给智能终端；智能终端分解指令串后，并行下发给各自的光伏协议转换器，并在转换器回复指令后立即向主站反馈执行到位信息，以提升整体的响应效率。

3、但是，上述现有技术虽然在指令下发环节进行了优化，但其对调控指令执行时效的评估仅止步于通信链路层的交互确认，完全忽略了协议转换器内部的动态处理损耗。在工商业现场，海量异构通信协议并存于同一边缘网关，例如智能电表采用dl/t645协议、空调控制器采用私有协议或modbus协议，不同协议栈的解析深度和校验机制存在显著差异。由于现有技术未将网关内部因多协议并发而产生的动态转换时延纳入调控时效模型，其在处理多协议并发场景时，无法预知毫秒级的协议解析耗时，导致调控动作的实际执行时刻与电网负荷波动的真实峰值时刻之间产生不可控的相位偏移。

4、因此，如何将边缘网关内部多协议并发处理所引入的动态转换时延实时纳入调控决策模型，以降低协议转换损耗对调控时效性的破坏，是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决如何将边缘网关内部多协议并发处理所引入的动态转换时延实时纳入调控决策模型，以降低协议转换损耗对调控时效性破坏的技术问题，本发明提供一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，包括步骤：

4、s1，获取边缘网关在每个采样时刻的实时运行数据；s2，基于实时运行数据，计算每个采样时刻的实时协议特征熵，实时协议特征熵用于表征对应协议解析所需的动态基础耗时复杂度；s3，基于实时协议特征熵，结合边缘网关的并发协议数量、缓冲区队列长度及cpu利用率，计算边缘网关在当前采样时刻的动态转换时延；s4，响应云端下发的调控指令，基于动态转换时延，提前增强调控指令的调节幅值，以实现柔性调度。

5、本发明提供了一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，可以有效地提高电网柔性调控的准确性。在实现柔性调控的过程中，本发明考虑到现有技术中调控指令未考虑边缘网关处协议转换和数据处理所产生的动态时延，导致指令执行滞后于实际负荷变化而出现调控失效。针对此问题，本发明通过实时获取边缘网关的运行数据，并基于此计算出协议特征熵和动态转换时延，进而能够精准预测指令在物理设备端的实际执行时刻。在此基础上，本发明进一步通过提前对调控指令的调节幅值进行增强补偿，有效对冲了因时延造成的相位滞后，确保削峰填谷等柔性调控动作可以准确命中负荷峰值或谷值时刻，有效地提升了新能源电网调控的精准性和响应速度，避免了因调控滞后可能引发的电网二次震荡，从而有效地增强了电网的稳定性。

6、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述获取边缘网关在每个采样时刻的实时运行数据，包括：通过边缘网关的物理驱动接口，实时监听并记录每个采样时刻所有活跃通信链路上的裸数据流；对裸数据流进行预处理，得到实时运行数据；其中，实时运行数据至少包括当前采样时刻各协议报文长度、功能码、并发协议数量、缓冲区队列长度及cpu利用率。

7、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述基于实时运行数据，计算每个采样时刻的实时协议特征熵，包括：基于滑动窗口统计当前采样时刻对应协议的功能码分布，利用信息熵公式计算所述协议的香农信息熵；将当前采样时刻所述协议的报文长度与所述边缘网关的额定处理速度的比值乘以所述香农信息熵，得到当前采样时刻所述协议的实时协议特征熵。

8、本发明提供了基于功能码出现概率的协议特征熵计算方法，该方法能够将协议解析的内在逻辑复杂度和数据流的混乱程度转换为具体的处理时间开销，从而更精确地评估边缘网关在当前时刻的解析难度和潜在时延，为动态转换时延的计算提供了更贴近物理实际的输入参数。

9、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述计算边缘网关在当前采样时刻的动态转换时延，包括：将当前采样时刻每一种并发协议的实时协议特征熵与对应的权重因子相乘并累加，得到理论解析时间；将当前采样时刻的缓冲区队列长度除以硬件转发吞吐率，得到基础排队时间；将所述理论解析时间与所述基础排队时间的和值，乘以由当前采样时刻cpu利用率构建的线性惩罚因子，得到当前采样时刻的动态转换时延。

10、本发明通过将理论解析时间、排队时间与一个基于cpu利用率的惩罚项相结合计算动态转换时延，可以评估在高负载下因资源竞争而产生的非线性耗时爆发特征。相较于现有技术中线性的时延估算模型，本发明可以更准确地预测边缘网关在接近算力极限时的性能陡降情况，从而在关键时刻提供更可靠的时延预判，避免因低估高负载时延而导致的调控补偿不足。

11、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述线性惩罚因子为环境扰动系数与当前采样时刻cpu利用率相乘后加1得到；所述权重因子用于表征对应协议的优先级系数，控制类协议的权重因子大于采集类协议的权重因子。

12、本发明提供了线性惩罚因子的获取方式，通过为不同协议类型设置差异化权重因子，确保重要调控指令获得更高的解析优先级，避免被采集类任务阻塞。同时通过环境扰动系数与cpu利用率的线性组合，准确分析高负载下有效处理带宽急剧收缩的物理过程。

13、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述提前增强调控指令的调节幅值，包括：根据lstm负荷预测算法获取未来负荷越限对应的时刻作为目标执行时刻；以所述目标执行时刻与所述动态转换时延的差值作为触发执行的物理时间节点；当系统自然时间到达所述物理时间节点时，下发经过调节幅值增强后的调控指令。

14、本发明提供了一种精确的调控指令计算方式，基于自动控制理论中的前馈控制与相位补偿原理，将预测负荷变化率在时延窗口内积分，实现了对未来扰动的提前评估，通过计算时延窗口内的负荷功率波动累积总量，使幅值调整与预测负荷累积偏差相结合，避免过补偿或欠补偿。

15、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述调节幅值的获取方式，包括：获取以所述目标执行时刻为终点、向前回溯所述动态转换时延时长所覆盖的时间区间；对所述时间区间内的负载变化率进行累积求和，得到时延能量累积值；根据所述动态转换时延与电表固定采样周期的比值，计算补偿算子；将所述时延能量累积值乘以所述补偿算子，得到调节幅值。

16、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述补偿算子为所述比值相对于1的补数的倒数。

17、根据本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法，所述实现柔性调度之后还包括：在调控指令下发后的一个电表固定采样周期内，通过边缘网关连续采集终端回传的实际响应值；对每个采样时刻，计算调控指令对应的历史调节幅值与实际响应值的差值绝对值，并将该差值绝对值除以调控指令对应的历史调节幅值，得到当前采样时刻的相对偏差率；在预设窗口范围内，统计所有采样时刻的相对偏差率，若存在任一采样时刻的相对偏差率超过预设安全阈值，或连续多个采样时刻的相对偏差率均超过预设警戒阈值，则判定调控执行异常。

18、第二方面，本发明提供一种基于负载预测的新能源电网柔性调控系统，采用如下的技术方案：

19、一种基于负载预测的新能源电网柔性调控系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法。

20、通过采用上述技术方案，将上述的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。

21、本发明具有以下技术效果：

22、基于上述技术方案，本发明提供的一种基于负载预测的新能源电网柔性调控方法及系统，通过实时协议特征熵分析报文表面长度以度量内核协议栈在多协议并发场景下的微观逻辑判断工作量，将异构协议解析的动态损耗实时映射为具有时间量纲的可预测参数，并耦合并发协议数、缓冲区队列长度及cpu利用率构建动态转换时延模型，实现了网关内部协议转换损耗向调控决策的实时闭环映射；在此基础上，进一步通过对目标执行时刻反向平移并对调节幅值前馈增强，使经协议转换后的调控动作精准命中电网负荷波动峰值，有效降低动态时延引发的电网频率二次震荡风险，提高虚拟电厂在异构通信环境下的削峰填谷指令精准执行与电网供需平衡维持的准确性。