本發(fā)明涉及配電網(wǎng)調(diào)度技術(shù)，特別是涉及一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的低碳調(diào)度方法主要采用“先預(yù)測(cè)、后優(yōu)化”的框架，即先基于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型對(duì)負(fù)荷、發(fā)電量及碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)，再利用數(shù)學(xué)優(yōu)化手段制定調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)在保障供電安全和經(jīng)濟(jì)性的前提下盡量降低碳排放。這種方法的意義在于，通過建立預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化算法，盡可能地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行指標(biāo)與碳減排目標(biāo)之間的平衡。然而，這種分階段處理方法未能充分考慮預(yù)測(cè)誤差對(duì)最終調(diào)度決策的影響，容易導(dǎo)致決策偏差?，F(xiàn)有技術(shù)在處理新能源不確定性和負(fù)荷波動(dòng)時(shí)，容易因模型局限性導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差和調(diào)度不準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的調(diào)度方法通常依賴開環(huán)的預(yù)測(cè)及優(yōu)化策略，難以在復(fù)雜配網(wǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)碳排放控制。隨著新能源的接入和系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，如何在調(diào)度過程中綜合考慮預(yù)測(cè)誤差和決策優(yōu)化，成為當(dāng)前低碳調(diào)度亟待解決的重要技術(shù)挑戰(zhàn)。

2、傳統(tǒng)低碳調(diào)度方法中，預(yù)測(cè)階段與調(diào)度優(yōu)化階段往往是獨(dú)立運(yùn)行的，這種分階段處理模式未能實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同反饋。預(yù)測(cè)模型在進(jìn)行負(fù)荷、發(fā)電量以及碳排放量預(yù)測(cè)時(shí)，通常只依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型，而未能充分將下層決策需求和實(shí)際運(yùn)行條件融入模型構(gòu)建中，導(dǎo)致即使整體預(yù)測(cè)誤差較低，也可能在局部關(guān)鍵時(shí)刻出現(xiàn)較大偏差。此類割裂不僅使得預(yù)測(cè)結(jié)果難以直接反映到優(yōu)化決策中，而且在后續(xù)的優(yōu)化過程中，小幅度的預(yù)測(cè)誤差可能會(huì)被放大，導(dǎo)致最終調(diào)度方案與實(shí)際需求之間出現(xiàn)明顯偏離，從而影響系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。此外，隨著可再生能源的大規(guī)模接入以及負(fù)荷需求日益復(fù)雜化，傳統(tǒng)背景技術(shù)在不確定性管理方面顯得力不從心。多數(shù)現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法依賴于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和固定模型參數(shù)，對(duì)于新能源發(fā)電（如風(fēng)能、太陽(yáng)能）受氣候條件、設(shè)備性能等多重因素影響導(dǎo)致的波動(dòng)，以及用戶負(fù)荷的隨機(jī)性變化，往往難以捕捉其動(dòng)態(tài)特征。這種方法在面對(duì)極端氣候或突發(fā)事件時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性大打折扣，從而導(dǎo)致調(diào)度決策不能及時(shí)適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行條件，影響系統(tǒng)低碳調(diào)度的整體效果。

3、需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于對(duì)本申請(qǐng)的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于克服上述背景技術(shù)中存在的缺陷，提供一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，包括以下步驟：

4、s1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：采集電力系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)，包括歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、可再生能源出力數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及碳排放數(shù)據(jù)，并對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以形成高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

5、s2.序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)預(yù)測(cè)：利用基于序列到序列(seq2seq)模型的節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)預(yù)測(cè)方法，通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)處理多源數(shù)據(jù)，管理復(fù)雜的時(shí)間依賴性，使用門控循環(huán)單元(gru)作為計(jì)算單元，以實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)未來碳排放強(qiáng)度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；

6、s3.可調(diào)負(fù)荷低碳調(diào)度模型構(gòu)建：構(gòu)建可調(diào)負(fù)荷低碳調(diào)度模型，以最小化系統(tǒng)運(yùn)行碳排放量為目標(biāo)，同時(shí)滿足電網(wǎng)的功率平衡、設(shè)備運(yùn)行限制以及阻塞等約束條件；

7、s4.預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練：結(jié)合預(yù)測(cè)誤差與決策誤差，構(gòu)造混合決策損失函數(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)對(duì)低碳調(diào)度策略的整體優(yōu)化，利用反向傳播算法對(duì)混合決策損失函數(shù)進(jìn)行梯度下降優(yōu)化，以降低預(yù)測(cè)與決策兩方面的誤差，并根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)，以提高預(yù)測(cè)精度與決策效果；

8、s5.可調(diào)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略生成：根據(jù)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)和可調(diào)負(fù)荷低碳調(diào)度模型，生成可調(diào)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略，并檢查調(diào)度決策是否滿足要求，進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)直至滿足。

9、s6.結(jié)果獲?。韩@取可調(diào)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略和預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度。

10、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序由處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

11、一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序由處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

12、本發(fā)明具有如下有益效果：

13、本發(fā)明提出一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，通過預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)方法有效解決了傳統(tǒng)“先預(yù)測(cè)、后優(yōu)化”框架中預(yù)測(cè)誤差傳遞導(dǎo)致的調(diào)度決策偏差問題，通過構(gòu)造混合決策損失函數(shù)將預(yù)測(cè)誤差與決策誤差協(xié)同優(yōu)化，結(jié)合序列到序列模型（seq2seq）和門控循環(huán)單元（gru）對(duì)多源時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，精準(zhǔn)捕捉節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特征，顯著提升碳排放預(yù)測(cè)精度；同時(shí)利用動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)平衡預(yù)測(cè)與決策目標(biāo)，結(jié)合可調(diào)負(fù)荷低碳調(diào)度模型對(duì)功率平衡、潮流約束及運(yùn)行邊界進(jìn)行多維度協(xié)同優(yōu)化，在保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下實(shí)現(xiàn)碳排放最小化，并通過實(shí)時(shí)反饋機(jī)制動(dòng)態(tài)適應(yīng)新能源波動(dòng)與負(fù)荷不確定性，增強(qiáng)系統(tǒng)在復(fù)雜配網(wǎng)環(huán)境下的魯棒性和響應(yīng)能力，為構(gòu)建低碳智能電網(wǎng)提供了兼具高精度預(yù)測(cè)、自適應(yīng)優(yōu)化與多約束協(xié)同的創(chuàng)新解決方案。

14、本發(fā)明中的預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)方法有效解決了傳統(tǒng)先預(yù)測(cè)后優(yōu)化框架中預(yù)測(cè)誤差對(duì)決策結(jié)果影響較大的缺陷，為電力系統(tǒng)低碳調(diào)度提供了一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)、精確高效的決策優(yōu)化方案，具有顯著的技術(shù)進(jìn)步性和廣泛的應(yīng)用前景。

15、本發(fā)明實(shí)施例中的其他有益效果將在下文中進(jìn)一步述及。

技術(shù)特征：

1.一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，步驟s2中，采用基于序列到序列（seq2seq）模型的預(yù)測(cè)方法，所述模型包括編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)，所述編碼器用于對(duì)輸入的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取并生成固定長(zhǎng)度的上下文向量，所述解碼器基于所述上下文向量生成未來時(shí)段內(nèi)的節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)預(yù)測(cè)序列，所述模型通過門控循環(huán)單元（gru）作為計(jì)算單元，能夠有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)短期依賴關(guān)系，并模擬不同預(yù)測(cè)因素之間的非線性關(guān)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，所述編碼器通過更新門向量和重置門向量對(duì)輸入序列進(jìn)行處理，生成候選隱藏狀態(tài)，并基于更新門向量和候選隱藏狀態(tài)更新當(dāng)前隱藏狀態(tài)，最終生成上下文向量；所述解碼器通過上下文向量初始化隱藏狀態(tài)，并逐步生成輸出序列，輸出序列通過softmax函數(shù)進(jìn)行概率分布計(jì)算，最終生成節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，步驟s3中，以最小化配電網(wǎng)碳排放量為目標(biāo)函數(shù)，并通過以下約束條件實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，步驟s4中，通過構(gòu)造混合決策損失函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)誤差與決策誤差進(jìn)行加權(quán)融合，所述混合決策損失函數(shù)包括預(yù)測(cè)誤差項(xiàng)和決策誤差項(xiàng)，并通過反向傳播算法對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行梯度下降優(yōu)化，以降低預(yù)測(cè)與決策兩方面的誤差，所述權(quán)重系數(shù)根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整，以提高預(yù)測(cè)精度與決策效果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，步驟s4中，通過以下機(jī)制實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)與調(diào)度決策的協(xié)同優(yōu)化：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，其特征在于，所述決策誤差項(xiàng)通過構(gòu)建替代函數(shù)實(shí)現(xiàn)梯度可解性，所述替代函數(shù)基于最優(yōu)決策與實(shí)際決策的差值構(gòu)造，并通過最大化操作將非線性決策誤差轉(zhuǎn)化為可導(dǎo)形式，以支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播訓(xùn)練。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序由處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序由處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法。

技術(shù)總結(jié)
一種基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)日前低碳調(diào)度方法，包括：通過數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理步驟收集并清洗多源數(shù)據(jù)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利用序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)碳勢(shì)，該模型采用Seq2Seq結(jié)構(gòu)和GRU單元處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)；構(gòu)建可調(diào)負(fù)荷低碳調(diào)度模型，以最小化碳排放并滿足電網(wǎng)運(yùn)行約束；預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)與模型訓(xùn)練，通過構(gòu)造混合決策損失函數(shù)并利用反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)與調(diào)度決策的協(xié)同優(yōu)化；生成可調(diào)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略，并通過參數(shù)調(diào)優(yōu)確保滿足實(shí)際需求，從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的低碳、高效調(diào)度。該方法基于預(yù)測(cè)優(yōu)化融合學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)低碳排放和電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行。

技術(shù)研發(fā)人員：許銀亮,陳昊煊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15