一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法与流程

本发明涉及电力预测，更具体地说，本发明涉及一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法。

背景技术：

1、虚拟电厂通过聚合分布式储能、光伏、风电等异构资源，以整体形式参与电力市场调度与辅助服务。在实际运行中，调度系统需根据功率预测结果制定储能充放决策，并在控制周期内持续跟踪执行状态。现有功率预测方法通常以历史数据与气象输入为基础生成预测基线，并将该基线直接传递至决策模块，用于驱动储能充放指令的下发与执行。

2、现有技术存在以下不足：

3、目前，现有技术缺乏对储能装置实际执行偏离状态与并网点电压波动的实时感知，无法准确反映当前控制周期内多源供给约束对预测结果的综合影响，造成储能充放决策与实际供给条件失配，存在供给错配率偏高的问题，因此，提出一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，通过运用储能执行偏离度量化分析、多源约束融合的供给约束系数计算、基于sigmoid映射的功率预测序列逐点修正以及覆盖适配度驱动的储能策略动态重规划，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：采集虚拟电厂当前时段的储能计划充放功率，检测储能装置的荷电状态偏移量，综合储能计划充放功率与荷电状态偏移量分析储能执行偏离度；

4、步骤s2：检测并网点电压波动特征，在场站汇集端采集可再生能源出力波动率，结合并网点电压波动特征以及储能执行偏离度计算供给约束系数；

5、步骤s3：读取常规预测模块输出的功率预测基线序列，根据供给约束系数对功率预测基线序列执行序列修正，生成修正后功率预测结果；

6、步骤s4：基于修正后功率预测结果评估当前储能充放决策的覆盖适配度，通过覆盖适配度判断是否触发储能策略动态重规划。

7、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，通过bms通信总线读取储能装置的实际荷电状态，结合计划充放功率与额定电池容量计算当前时刻的期望荷电状态；

8、将实际荷电状态与期望荷电状态作差取绝对值，得到储能荷电状态偏移量。

9、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，分别对储能计划充放功率与储能荷电状态偏移量进行max-min归一化，采用层次分析法构造判断矩阵，对归一化后的储能计划充放功率与储能荷电状态偏移量进行赋权，得到权重向量，结合归一化后的储能计划充放功率与储能荷电状态偏移量，得到储能执行偏离度。

10、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，选取当前控制周期作为采集时间窗，对三相电压有效值进行采样并合并为并网点电压波动数据集；

11、将并网点电压波动数据集的标准差作为并网点电压波动特征。

12、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，在当前控制周期起始时刻和结束时刻读取汇集有功功率，将起始时刻和结束时刻的汇集有功功率作差取绝对值后与控制周期时长作商，得到可再生能源出力波动率；

13、将并网点电压波动特征、可再生能源出力波动率与储能执行偏离度作为特征向量，采用多项式回归模型进行融合，计算供给约束系数。

14、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，读取覆盖未来设定时长、以固定时间间隔排列得到功率预测基线序列；

15、根据供给约束系数，通过sigmoid映射计算调制因子，对功率预测基线序列各点逐点乘以调制因子，得到修正后功率预测结果。

16、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，sigmoid映射中的陡度参数与中心点参数通过历史标定确定：以历史控制周期的供给约束系数为自变量、真实功率与预测基线之比为因变量，执行sigmoid曲线拟合，采用极大似然估计求解最优参数后写入参数文件。

17、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，读取当前储能充放决策所对应的分时功率区间，对修正后功率预测结果的各时刻点逐一判断是否落入对应分时功率区间内，统计落入区间的时刻点数量与总时刻点数量之比，得到覆盖适配度。

18、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，当覆盖适配度低于覆盖适配度阈值时，触发储能策略动态重规划，将修正后功率预测结果输出至决策模块作为新一轮决策依据；

19、反之，维持当前储能策略，将修正后功率预测结果保留为下一时刻的预测反馈基线。

20、本发明的技术效果和优点：

21、本发明通过采集储能计划充放功率与荷电状态偏移量，经max-min归一化与层次分析法加权融合，得到储能执行偏离度，检测并网点电压波动特征与场站汇集端可再生能源出力波动率，基于多项式回归模型融合三维约束信息，计算供给约束系数，读取功率预测基线序列，按供给约束系数通过sigmoid映射逐点调制，生成修正后功率预测结果，基于修正后功率预测结果逐点判定其落入储能决策分时功率区间的比例，计算覆盖适配度，触发或维持储能策略动态重规划，从而使得虚拟电厂的功率预测结果准确反映实时供给约束，降低储能策略决策的供给错配率。

1.一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

8.根据权利要求1所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：

9.根据权利要求8所述的一种面向虚拟电厂的电力数据多粒度统一建模与预测方法，其特征在于：