一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法及系统与流程

本发明涉及电网调度领域，具体而言涉及一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法及系统。

背景技术：

1、水光互补优化调度是一种电力系统调度策略，旨在最大化利用水力发电和光伏发电的优势，以满足电力系统的负荷需求，同时降低成本和提高可再生能源的利用率。水光互补优化调度考虑了水力发电和光伏发电两种不同的可再生能源，并通过合理调度水力和光伏发电，以使它们相互补充、协同运行。

2、现有技术中通常基于历史数据和气象预报等信息，预测未来光伏发电系统的产能，并根据现有的用户负荷进行调整。然而光伏发电系统的产能受到多种突发因素影响，现有技术未考虑预测误差。同时现有技术的预测周期通常较长，然而，由于用户集中上下班等人类活动影响，用户用户需要经常在短时间内有较大变量，现有技术难以考虑频繁变动的用户需求负荷，导致调节不够准确。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法及系统。

2、在本发明的一个方面，提供一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，包括如下步骤：实时监测光伏发电系统当前光电产能、水力发电系统当前水电产能、电网当前负荷需求；基于当前光电产能、当前天气以及当前时间，预测第一时间后光伏发电的光电预测产能；确定与当前天气以及当前时间相同条件下的光电产能的最大历史预测误差；预测第一时间后电网预测负荷需求；根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量。

3、进一步地，预测第一时间后电网预测负荷需求具体包括：

4、获取历史负荷数据及历史天气数据；

5、将所述历史负荷数据按照第一时间长度切分，计算每一个第一时间长度的负荷增加量；

6、对每一个负荷增加量以是否为节假日、时间段、天气条件打标签；

7、将具有相同标签的负荷增加量确定为一个同标签集合，并以该同标签集合的均值+2倍标准差为该同标签集合对应的标签的预测负荷增加量；

8、根据当前时间、天气数据确定当前标签，根据当前标签确定对应的预测负荷增加量；根据当前负荷以及预测负荷增加量计算第一时间后电网预测负荷需求。

9、进一步地，所述历史天气数据至少包括气温数据。

10、进一步地，所述最大历史预测误差为误差百分比或绝对数据。

11、进一步地，所述根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量具体为：

12、满足电网需求即要保证光电及水电的总和要大于预测负荷需求，则有：

13、pcurrent_water+padjust_water+pprdict_solar-pmax_error≥pprdict_need

14、进而

15、padjust_water＝min(pprdict_need-pcurrent_water-pprdict_solar+pmax_error)

16、其中，padjust_water为水电产能调节量；pcurrent_water为当前水电产能；pprdict_solar为光电预测产能；pmax_error为最大历光电预测产能误差；pprdict_need为预测负荷需求；min为求最小值。

17、本发明另一方面还提供一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，如下模块：

18、监测模块，用于实时监测光伏发电系统当前光电产能、水力发电系统当前水电产能、电网当前负荷需求；

19、预测模块，用于基于当前光电产能、当前天气以及当前时间，预测第一时间后光伏发电的光电预测产能；确定与当前天气以及当前时间相同条件下的光电产能的最大历史预测误差；预测第一时间后电网预测负荷需求；

20、确定模块，用于根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量。

21、进一步地，预测第一时间后电网预测负荷需求具体包括：

22、获取历史负荷数据及历史天气数据；

23、将所述历史负荷数据按照第一时间长度切分，计算每一个第一时间长度的负荷增加量；

24、对每一个负荷增加量以是否为节假日、时间段、天气条件打标签；

25、将具有相同标签的负荷增加量确定为一个同标签集合，并以该同标签集合的均值+2倍标准差为该同标签集合对应的标签的预测负荷增加量；

26、根据当前时间、天气数据确定当前标签，根据当前标签确定对应的预测负荷增加量；根据当前负荷以及预测负荷增加量计算第一时间后电网预测负荷需求。

27、进一步地，所述历史天气数据至少包括气温数据。

28、进一步地，所述最大历史预测误差为误差百分比或绝对数据。

29、进一步地，所述根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量具体为：

30、满足电网需求即要保证光电及水电的总和要大于预测负荷需求，则有：

31、pcurrent_water+padjust_water+pprdict_solar-pmax_error≥pprdict_need

32、进而

33、padjust_water＝min(pprdict_need-pcurrent_water-pprdict_solar+pmax_error)

34、其中，padjust_water为水电产能调节量；pcurrent_water为当前水电产能；pprdict_solar为光电预测产能；pmax_error为最大历光电预测产能误差；pprdict_need为预测负荷需求；min为求最小值。

35、本发明通过上述技术方案，可以产生如下有益效果：

36、通过实时监测光伏发电系统的产能和水力发电系统的产能，并根据当前天气和用电情况进行预测和调节，可以最大化利用光伏发电系统和水力发电系统的产能，从而提高可再生能源的利用率。

37、通过实时监测电网负荷需求和预测光电产能，以及确定最大历史预测误差，可以更准确地预测未来的电力需求，有针对性地调整发电计划和电网运行策略，提高电网的稳定性和可靠性。

38、可以简单快速地进行负荷需求预测，通常使用一两年的数据即可进行小时级的预测，相比机器学习等预测方法，硬件要求低，数据需求量更少。

技术特征：

1.一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，其特征在于预测第一时间后电网预测负荷需求具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，其特征在于所述历史天气数据至少包括气温数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，其特征在于所述最大历史预测误差为误差百分比或绝对数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法，其特征在于所述根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量具体为：

6.一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，其特征在于所述系统包括如下模块：

7.根据权利要求6所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，其特征在于预测第一时间后电网预测负荷需求具体包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，其特征在于所述历史天气数据至少包括气温数据。

9.根据权利要求6所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，其特征在于所述最大历史预测误差为误差百分比或绝对数据。

10.根据权利要求6所述的一种基于时间尺度的水光互补优化调度系统，其特征在于所述根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量具体为：

技术总结本发明提供一种基于时间尺度的水光互补优化调度方法及系统，包括实时监测光伏发电系统当前光电产能、水力发电系统当前水电产能、电网当前负荷需求；基于当前光电产能、当前天气以及当前时间，预测第一时间后光伏发电的光电预测产能；确定与当前天气以及当前时间相同条件下的光电产能的最大历史预测误差；预测第一时间后电网预测负荷需求；根据当前光电产能、光电预测产能、最大历史预测误差、预测负荷需求，在满足电网需求的约束下，以最大化利用光电为目标，确定水电产能调节量。上述方案可以提高调度的效率以及准确性。技术研发人员：李泽宏,刘军,陈国锋,宋万礼,姚本培,肖鹏,杨秀江,醋院科,吴显顺,蒋金宏,冯忠华,王杨琛受保护的技术使用者：贵州北盘江电力股份有限公司光照分公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29