申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司金华供电公司;华北电力大学;北京华电能源互联网研究院有限公司

申请日：2023-08-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117200184B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F18/214;G06F18/20;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明涉及电厂能源管理技术领域，具体涉及一种虚拟电厂负荷侧资源多时段调控潜力评估预测方法，包括以下步骤：数据收集和准备，收集虚拟电厂参与调频辅助服务过程中各类可调负荷不同时段的响应数据，并进行数据清洗与预处理；HMM模型建立，选定状态空间与观测空间，根据负荷的历史表现数据计算初始概率分布向量、初始状态转移概率矩阵及观测概率矩阵；模型训练，通过调用MATLAB中的HMM库并采用Viterbi算法对模型进行求解；模型预测，基于Viterbi算法并利用动态规划的思想来找到在给定观测序列下最大概率的状态序列，从而预测虚拟电厂中各时段负荷资源的调控潜力。本发明，使得虚拟电厂运营者可以从整体大局更好的协调调度以发挥各类负荷间的互补优势。

主权项：1.一种虚拟电厂负荷侧资源多时段调控潜力评估预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据收集和准备，收集虚拟电厂参与调频辅助服务过程中各类可调负荷不同时段的响应数据，并进行数据清洗与预处理；S2：HMM模型建立，选定状态空间与观测空间，根据负荷的历史表现数据计算初始概率分布向量、初始状态转移概率矩阵及观测概率矩阵，所述HMM模型建立基于五元组算法，表示如下：λ＝S,V,A,B,π其中，S为状态空间，V为观测空间，A为初始状态转移概率矩阵，B为观测概率矩阵，π为初始状态概率向量，具体建模过程包括：S21.确定状态空间S与观测空间V；S22.计算模型初始矩阵；S23.模型优化训练；所述S21中设HMM模型状态数n为3，具体如下： 其中：s1、s2、s3为不同时刻各负荷资源参与调频辅助服务的具体出力情况，用以构成状态空间S；根据负荷Li参与调频时的平均出力值作为阈值来进行调控潜力的离散化评估，s1为可大调、s2为可调、s3为不可调；Kt为t时段Li参与调频出力的综合性能指标，由Li参与调频响应中的出力情况及成本决定，Ka为平均调频出力值； 其中：T为所研究最小时间周期划分的总时段数；δt为t时段Li的响应情况，参与响应时取1，未参与时取0；ξi为各单一指标在综合性能指标评价系统中的权重系数，满足其与虚拟电厂参与的交易市场特性，即对不同指标的看重程度所决定；分别为经过均值归一化处理的t时段Li参与响应的调节范围、爬坡率、响应时间和单位响应成本其中响应时间和相应成本均取倒以转换为正相关；D为计算模型初始参数的历史数据的总天数； 为总时段中参与响应的时段总数；V：对应的观测变量数目m取4，分别为不同时段Li的参与响应的调节范围v1、爬坡率v2、响应时间v3和响应成本v4；所述S22中模型初始矩阵如下：A＝[aij]n×n B＝[bjk]m×n 式中：aij表示Li由时段t的状态si变为t+1时刻的状态sj的概率，bjk表示在给定状态sj下观测到特定观测值vk的概率；矩阵A反映了Li不同时段的响应偏好；矩阵B为当前交易场景下，不同响应特性对Li调控潜力的决定程度； π为初始状态概率向量，用于描述在t＝0时刻系统处于每个隐藏状态si的概率；S3：模型训练，通过调用MATLAB中的HMM库并采用Viterbi算法对模型进行求解；S4：模型预测，基于Viterbi算法并利用动态规划的思想来找到在给定观测序列下最大概率的状态序列，从而预测虚拟电厂中各时段负荷资源的调控潜力。

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