本發(fā)明涉及虛擬電廠電力負(fù)荷響應(yīng)，特別涉及一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，對(duì)于虛擬電廠的構(gòu)建主要集中在簡(jiǎn)單的資源整合和初級(jí)的能源管理層面。現(xiàn)有的虛擬電廠支撐平臺(tái)通常會(huì)收集各類(lèi)分布式能源的生產(chǎn)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)簡(jiǎn)單的調(diào)度算法進(jìn)行能源的優(yōu)化分配。例如，中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)cn118713098a公開(kāi)一種需求響應(yīng)條件下虛擬電廠聚合申報(bào)方法及裝置，模型的目標(biāo)函數(shù)為考慮電能量市場(chǎng)和需求響應(yīng)市場(chǎng)下所述虛擬電廠的運(yùn)行總成本與總收益之差最小；求解所述虛擬電廠聚合申報(bào)優(yōu)化模型，得到所述虛擬電廠在電能量市場(chǎng)的投標(biāo)量、需求響應(yīng)計(jì)劃量以及在需求響應(yīng)邀約下的實(shí)際功率的優(yōu)化結(jié)果。中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)cn118589520a公開(kāi)一種需求側(cè)資源動(dòng)態(tài)聚合與調(diào)控方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，建立不同場(chǎng)景下的優(yōu)化聚合模型，解決當(dāng)聚合區(qū)域場(chǎng)景的時(shí)間間隔較大時(shí)，得出的聚合方案在場(chǎng)景較多的條件下資源整合效果不佳的問(wèn)題，同時(shí)在模型建立過(guò)程中，基于負(fù)荷互補(bǔ)性考慮到資源聚合體中資源之間相互影響的問(wèn)題。中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)cn118710028a公開(kāi)一種用戶(hù)側(cè)綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，計(jì)算當(dāng)前用戶(hù)側(cè)綜合能源系統(tǒng)中各個(gè)設(shè)備的可調(diào)節(jié)容量；根據(jù)用戶(hù)的意愿確定需求響應(yīng)運(yùn)行模式，并根據(jù)確定的需求響應(yīng)運(yùn)行模式和所述各個(gè)設(shè)備的可調(diào)節(jié)容量上報(bào)與所述需求響應(yīng)運(yùn)行模式對(duì)應(yīng)的可調(diào)節(jié)容量；接收電網(wǎng)調(diào)節(jié)指令，并根據(jù)確定的需求響應(yīng)運(yùn)行模式進(jìn)行運(yùn)行。

2、現(xiàn)有系統(tǒng)模型存在以下問(wèn)題：主要關(guān)注經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)化，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、靈活性考慮不足；模型較為復(fù)雜，參數(shù)調(diào)優(yōu)困難。聚焦于資源聚合，對(duì)需求響應(yīng)策略的優(yōu)化不夠深入；模型建立過(guò)程較為繁瑣。主要針對(duì)用戶(hù)側(cè)，缺乏對(duì)整個(gè)虛擬電廠系統(tǒng)的全局優(yōu)化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例的目的在于提出一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有方案的穩(wěn)定性和靈活性不足以及系統(tǒng)模型復(fù)雜的問(wèn)題。

2、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例提供一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法，采用了如下所述的技術(shù)方案，包括：

3、步驟100、構(gòu)建虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，對(duì)所述虛擬電廠copilot響應(yīng)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型；

4、步驟200、獲取目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，接收需求響應(yīng)任務(wù)，將所述需求響應(yīng)任務(wù)輸入到所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的分解模塊，利用所述分解模塊對(duì)所述需求響應(yīng)任務(wù)進(jìn)行分解，得到每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)的細(xì)粒度任務(wù)，獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的細(xì)粒度任務(wù)處理模塊，將所述細(xì)粒度任務(wù)輸入到細(xì)粒度任務(wù)處理模塊進(jìn)行處理；

5、步驟300、獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的求解器模塊，并獲取各個(gè)細(xì)粒度任務(wù)處理模塊對(duì)每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)的細(xì)粒度任務(wù)處理的細(xì)粒度結(jié)果，利用所述求解器模塊對(duì)各個(gè)細(xì)粒度結(jié)果進(jìn)行求解，獲取推薦的第一響應(yīng)策略；

6、步驟400、獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的監(jiān)測(cè)評(píng)估模塊，利用所述監(jiān)測(cè)評(píng)估模塊獲取狀態(tài)變化數(shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型產(chǎn)生的性能影響數(shù)據(jù)，根據(jù)所述性能影響數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)參數(shù)對(duì)所述第一響應(yīng)策略進(jìn)行評(píng)估，得到評(píng)估結(jié)果，并根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果對(duì)所述第一響應(yīng)策略進(jìn)行調(diào)整，得到第二響應(yīng)策略；

7、步驟500、獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的能量控制器模塊，利用所述能量控制器模塊執(zhí)行所述第二響應(yīng)策略，獲取執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)，將所述執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)反饋給所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。

8、進(jìn)一步的，所述步驟200包括：

9、步驟210、獲取所述需求響應(yīng)任務(wù)中電力負(fù)荷調(diào)整的響應(yīng)時(shí)間段、參與節(jié)點(diǎn)及響應(yīng)量；

10、步驟220、將所述時(shí)間段、參與節(jié)點(diǎn)及響應(yīng)量輸入所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型；

11、其中，所述時(shí)間段為電力負(fù)荷調(diào)整的時(shí)間范圍，所述參與節(jié)點(diǎn)為電網(wǎng)中需要進(jìn)行電力負(fù)荷調(diào)整的特定位置或設(shè)備，所述響應(yīng)量為在所述響應(yīng)時(shí)間段內(nèi)，所述參與節(jié)點(diǎn)需要減少或增加的電力負(fù)荷的具體數(shù)值。

12、進(jìn)一步的，在所述步驟220之后，所述步驟200還包括：

13、步驟230、對(duì)所述需求響應(yīng)任務(wù)進(jìn)行分析，獲取任務(wù)類(lèi)型-需求響應(yīng)信息及響應(yīng)場(chǎng)景信息；

14、步驟240、獲取所述需求響應(yīng)任務(wù)中的對(duì)應(yīng)所述響應(yīng)場(chǎng)景信息的參與節(jié)點(diǎn)以及下屬設(shè)備信息；

15、步驟250、獲取參與節(jié)點(diǎn)以及下屬設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)反饋，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)反饋，制定每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)以及下屬設(shè)備的響應(yīng)任務(wù)，獲取所述細(xì)粒度任務(wù)。

16、進(jìn)一步的，所述步驟300包括：

17、步驟310、獲取每個(gè)細(xì)粒度任務(wù)的優(yōu)化目標(biāo)；

18、步驟320、根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，得到細(xì)粒度結(jié)果；

19、步驟330、將各個(gè)細(xì)粒度結(jié)果輸入所述求解器模塊，進(jìn)行求解，得到所述第一響應(yīng)策略。

20、進(jìn)一步的，所述步驟400包括：

21、步驟410、對(duì)市場(chǎng)環(huán)境中的價(jià)格波動(dòng)、需求變化及天氣條件變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，對(duì)系統(tǒng)中的設(shè)備性能變化進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，獲取狀態(tài)變化數(shù)據(jù)；

22、步驟420、利用所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型中的數(shù)據(jù)分析單元對(duì)所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到所述狀態(tài)變化數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型產(chǎn)生的所述性能影響數(shù)據(jù)。

23、進(jìn)一步的，在所述步驟420之后，所述步驟400還包括：

24、步驟430、利用所述性能影響數(shù)據(jù)對(duì)所述第一響應(yīng)策略進(jìn)行評(píng)估，得到評(píng)估結(jié)果；

25、步驟440、根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果，調(diào)整所述第一響應(yīng)策略，得到所述第二響應(yīng)策略。

26、進(jìn)一步的，所述步驟500包括：

27、步驟510、將所述第二響應(yīng)策略輸入到所述能量控制器模塊進(jìn)行執(zhí)行；

28、步驟520、獲取執(zhí)行所述第二響應(yīng)策略后得到的性能指標(biāo)、成本效益分析和用戶(hù)反饋；

29、步驟530、將所述性能指標(biāo)、成本效益分析和用戶(hù)反饋?zhàn)鳛閳?zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)，輸入到所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。

30、為了解決上述問(wèn)題，還提供給一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)系統(tǒng)，采用所述的基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法，包括：

31、構(gòu)建單元，用于構(gòu)建虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，對(duì)所述虛擬電廠copilot響應(yīng)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，得到目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型；

32、ai處理單元，用于獲取目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，接收需求響應(yīng)任務(wù)，將所述需求響應(yīng)任務(wù)輸入到所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的分解模塊，利用所述分解模塊對(duì)所述需求響應(yīng)任務(wù)進(jìn)行分解，得到每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)的細(xì)粒度任務(wù)，獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的細(xì)粒度任務(wù)處理模塊，將所述細(xì)粒度任務(wù)輸入到細(xì)粒度任務(wù)處理模塊進(jìn)行處理；

33、ai計(jì)算單元，用于獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的求解器模塊，并獲取各個(gè)細(xì)粒度任務(wù)處理模塊對(duì)每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)的細(xì)粒度任務(wù)處理的細(xì)粒度結(jié)果，利用所述求解器模塊對(duì)各個(gè)細(xì)粒度結(jié)果進(jìn)行求解，獲取推薦的第一響應(yīng)策略；

34、ai調(diào)整單元，用于獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的監(jiān)測(cè)評(píng)估模塊，利用所述監(jiān)測(cè)評(píng)估模塊獲取狀態(tài)變化數(shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型產(chǎn)生的性能影響數(shù)據(jù)，根據(jù)所述性能影響數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)參數(shù)對(duì)所述第一響應(yīng)策略進(jìn)行評(píng)估，得到評(píng)估結(jié)果，并根據(jù)所述評(píng)估結(jié)果對(duì)所述第一響應(yīng)策略進(jìn)行調(diào)整，得到第二響應(yīng)策略；

35、執(zhí)行單元，用于獲取所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型的能量控制器模塊，利用所述能量控制器模塊執(zhí)行所述第二響應(yīng)策略，獲取執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)，將所述執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)反饋給所述目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。

36、為了解決上述問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例還提出了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)可讀指令時(shí)實(shí)現(xiàn)一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法的步驟。

37、為了解決上述問(wèn)題，本技術(shù)實(shí)施例還提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)一種基于copilot的虛擬電廠最優(yōu)負(fù)荷響應(yīng)方法的步驟。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，通過(guò)構(gòu)建得到目標(biāo)虛擬電廠copilot響應(yīng)模型，對(duì)接收到的響應(yīng)需求任務(wù)進(jìn)行ai分解，得到細(xì)粒度任務(wù)，利用求解器模塊對(duì)各個(gè)細(xì)粒度結(jié)果進(jìn)行ai求解得到響應(yīng)策略，并根據(jù)監(jiān)測(cè)到的環(huán)境變化和系統(tǒng)性能變化對(duì)響應(yīng)策略進(jìn)行修正調(diào)整，提高了模型的穩(wěn)定性和靈活性不足，解決了技術(shù)問(wèn)題。