一种智能电网系统的制作方法

1.本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种智能电网系统。


背景技术：

2.电网系统指的是各种电压的变电所及输配电线路组成的整体。对于电网系统的传统调度而言，由于常规机组的可控性，所以只需对负荷进行预测，随着光伏作为不可控分布式电源接入，导致微网容量不断增加，由于其自身发电所具有的波动性和随机性，为了保证系统安全可靠运行，通过建立调度时段间的内在联系来解决不确定性因素所带来的系统安全问题。
3.目前通过建立长短不同时间维度的多时间尺度调度来解决不确定性的，但对于多时间尺度之间协调变化规律却体现的较少。因此，只有在多时间尺度的基础之上动态的改变时间尺度的大小才更加符合实际情况。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于，提出一种智能电网系统，解决现有系统多时间尺度之间协调变化规律不合理，导致稳定性、安全性差的技术问题。
5.一方面，提供一种智能电网系统，包括：
6.数据采集模块，通过通信模块连接电网内的所有发电机组，用以获取所述发电机组运行时产生的数据；
7.通信模块，用以为所述数据采集模块与所述发电机组提供数据通信通道；
8.数据存储模块，用以将所述发电机组运行产生的数据储存为电网数据；
9.数据分析模块，用以对所述电网数据按预设的时间周期进行周期分段，并根据所述周期分段结果分别为每个分段区域匹配相应的调度策略；
10.建模模块，用以根据匹配的调度策略，为所述周期分段结果中每个分段区域建立对应的调度模型；
11.评价模块，用以根据建立的调度模型对相应的电网数据进行评估，得到评价得分，并根据得到的评价得分选出最优的调度模型；
12.处理模块，用以通过所述最优的调度模型根据所述电网数据对电网系统进行优化，得到最佳调度方案。
13.优选地，所述发电机组运行产生的数据包括发电机组的当前时刻实际出力数据、发电机组日内发电计划出力数据、发电机组参数数据和超短期负荷数据。
14.优选地，所述数据分析模块还用于将当前时刻所处的电网调动周期设置为日前调度周期，将当前时刻起到所述日前调度周期结束时间点的时间段设置为滚动调度周期，将从当前时刻起小于预设的超短期时间阈值的时间段设置为实时调度周期；
15.分别为日前调度周期、滚动调度周期及实时调度周期进行匹配对应的调度策略。
16.优选地，所述调度策略包括：
17.日前调度策略，用以匹配日前调度周期，在电网的下一调度周期进行分段并为各分段后的下一调度周期的时间段匹配相应的调度策略，得到日前调度计划；
18.滚动调度策略，用以匹配滚动调度周期，将电网的当前调度周期的剩余时段重新分段并为各分段重新匹配相应的调度策略，得到滚动调度计划；
19.实时调度策略，用以匹配实时调度周期，根据预设的超短期分段标准对所述实时调度周期进行分段并选取与分段结果对应的调度策略，并根据所述调度策略对所述日前调度计划进行修正，并修正所述滚动调度计划的预测偏差。
20.优选地，所述日前调度策略包括：
21.对电网的下一调度周期内的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网下一调度周期的负荷和间歇式电源出力预测结果；根据所述电网下一调度周期的负荷和间歇式电源出力预测结果得到电网下一调度周期的净负荷功率预测数据；
22.根据电网下一调度周期的净负荷功率预测数据对下一调度周期进行分段；根据不同周期分段中电网面临的失稳风险程度，为各周期分段匹配相应的优化目标。
23.优选地，所述滚动调度策略包括：
24.对电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力预测结果；根据所述电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力预测结果得到电网调度周期剩余时段的净负荷功率预测数据；
25.根据电网调度周期剩余时段的净负荷功率预测数据对调度周期剩余时段进行分段；根据不同周期分段电网面临的失稳风险程度，为各周期分段匹配相应的优化目标。
26.优选地，所述实时调度策略包括：
27.对电网一个实时调度周期的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网未来数分钟的负荷和间歇式电源出力预测结果；
28.利用得到的负荷和间歇式电源出力预测结果对滚动计划进行修正，当系统功率平衡时，得到实时调度最优策略，并将实时调度最优策略发布给电网中的电源、无功补偿设备和储能装置设备。
29.优选地，所述根据得到的评价得分选出最优的调度模型包括：
30.以电网数据中包括的常规机组数据、风电数据、caes电站数据和柔性负荷数据为调度资源，以运行经济性为优化目标，结合电网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力限制、爬坡率限制、开停机成本，以安全性和稳定性作为评分标准，通过相应的调度模型下使电网获得最优评分，将所述相应的调度模型输出为最优的调度模型。
31.优选地，所述数据分析模块还用于结合电网数据中包括的近期负荷数据和间歇式电源出力信息对所述调度策略的周期进行分段。
32.优选地，所述通信模块通过5g通信单元将所述数据采集模块数据通信连接所述发电机组。
33.综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
34.本发明提供的智能电网系统，将电网的经济运行分为日前调度、滚动调度和实时调度三个阶段，长时间尺度的日前计划能确保电网运行的整体经济性，短时间尺度的实时调度考虑了电网运行的实时运行情况，能兼顾电网运行的安全性与经济性，降低了电网失稳的风险，避免了电网面临失稳的情况；对实现电网高效稳定运行具有重要参考价值，有效
保证系统的经济运行。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
36.图1为本发明实施例中一种智能电网系统的示意图。
具体实施方式
37.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
38.如图1所示，为本发明提供的一种智能电网系统的一个实施例的示意图。
39.在该实施例中，所述系统包括：
40.数据采集模块，通过通信模块连接电网内的所有发电机组，用以获取所述发电机组运行时产生的数据，并将所述发电机组运行时产生的数据储存为电网数据；具体地，所述发电机组运行产生的数据包括发电机组的当前时刻实际出力数据、发电机组日内发电计划出力数据、发电机组参数数据和超短期负荷数据。
41.通信模块，用以为所述数据采集模块与所述发电机组提供数据通信通道。具体地，通信模块通过5g通信单元将所述数据采集模块数据通信连接所述发电机组。
42.数据存储模块，用以将所述发电机组运行产生的数据储存为电网数据。
43.数据分析模块，用以对所述电网数据按预设的电网调度周期为一个分段进行周期分段，并根据所述周期分段结果分别为每个分段区域匹配相应的调度策略；还用于结合电网数据中包括的近期负荷数据和间歇式电源出力信息对所述调度策略的周期进行分段。其中，所述预设的电网调度周期可预先设定，表示一个调度循环的时间界定，比如将电网调度周期设定为一天，则在一天之内为一个调度周期，而过了这一天就进入下一个调度周期，同理的可以将电网调度周期设定为一周、一个月、n天等等。
44.具体实施例中，数据分析模块将当前时刻所处的电网调动周期设置为日前调度周期，将当前时刻起到所述日前调度周期结束时间点的时间段设置为滚动调度周期，将从当前时刻起小于预设的超短期时间阈值的时间段设置为实时调度周期；分别为日前调度周期、滚动调度周期及实时调度周期进行匹配对应的调度策略。其中，调度策略包括：日前调度策略，用以匹配日前调度周期，在电网的下一调度周期进行分段并为各分段后的下一调度周期的时间段匹配相应的调度策略，得到日前调度计划；滚动调度策略，用以匹配滚动调度周期，将电网的当前调度周期的剩余时段重新分段并为各分段重新匹配相应的调度策略，得到滚动调度计划；实时调度策略，用以匹配实时调度周期，根据预设的超短期分段标准对所述实时调度周期进行分段并选取与分段结果对应的调度策略，并根据所述调度策略对所述日前调度计划进行修正，并修正所述滚动调度计划的预测偏差。
45.进一步的，所述日前调度策略包括：对电网的下一调度周期内的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网下一调度周期的负荷和间歇式电源出力预测结果；根据所
述电网下一调度周期的负荷和间歇式电源出力预测结果得到电网下一调度周期的净负荷功率预测数据；根据电网下一调度周期的净负荷功率预测数据对下一调度周期进行分段；根据不同周期分段中电网面临的失稳风险程度，为各周期分段匹配相应的优化目标。
46.所述滚动调度策略包括：对电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力预测结果；根据所述电网调度周期剩余时段的负荷和间歇式电源出力预测结果得到电网调度周期剩余时段的净负荷功率预测数据；根据电网调度周期剩余时段的净负荷功率预测数据对调度周期剩余时段进行分段；根据不同周期分段电网面临的失稳风险程度，为各周期分段匹配相应的优化目标。
47.所述实时调度策略包括：对电网一个实时调度周期的负荷和间歇式电源出力情况进行预测，得到电网未来数分钟的负荷和间歇式电源出力预测结果；利用得到的负荷和间歇式电源出力预测结果对滚动计划进行修正，当系统功率平衡时，得到实时调度最优策略，并将实时调度最优策略发布给电网中的电源、无功补偿设备和储能装置设备。
48.建模模块，用以根据匹配的调度策略，为所述周期分段结果中每个分段区域建立对应的调度模型。具体地，通过匹配的调度策略可以对每个分段建立对应的调度模型，但是并不是所有的调度模型都是符合标准的或者说都是有利于电网规划的，需要选择其中最优的一个调度模型来对电网调度进行优化处理，得到最优的调度结果。
49.评价模块，用以根据建立的调度模型对相应的电网数据进行评估，得到评价得分，并根据得到的评价得分选出最优的调度模型；具体实施例中，以电网数据中包括的常规机组数据、风电数据、caes电站数据和柔性负荷数据为调度资源，以运行经济性为优化目标，结合电网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力限制、爬坡率限制、开停机成本，以安全性和稳定性作为评分标准，通过相应的调度模型下使电网获得最优评分，将所述相应的调度模型输出为最优的调度模型。基于安全性和稳定性作为评分标准中，安全性具体指负荷设定阈值，需要符合指数小于这个设定阈值时才说明具有安全性；稳定性具体指电网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力限制、爬坡率限制，需要这些指数都小于对应的限制数量值的时候才能保证稳定性。
50.处理模块，用以通过所述最优的调度模型根据所述电网数据对电网系统进行优化，得到最佳调度方案。具体以电网全天运行成本最小为目标函数，其中所有发电机组使用分段线性化模型，结合相关数据，将电网日前计划问题构成一个混合整数线性规划问题的数学模型进行求解并得到电网经济运行调度方案。
51.综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
52.本发明提供的智能电网系统，将电网的经济运行分为日前调度、滚动调度和实时调度三个阶段，长时间尺度的日前计划能确保电网运行的整体经济性，短时间尺度的实时调度考虑了电网运行的实时运行情况，能兼顾电网运行的安全性与经济性，降低了电网失稳的风险，避免了电网面临失稳的情况；对实现电网高效稳定运行具有重要参考价值，有效保证系统的经济运行。
53.以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。