基于电力系统的多能预测及调度方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及一种基于电力系统的多能预测及调度方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，园区电力系统通过结合风力和光伏等新能源，通过多能源协调控制、需求侧负荷控制的有效模式，能够有效地做到节能减排降低成本。但考虑到高渗透率可再生能源、负荷侧的波动性，如，在发电侧，风力和光伏发电时，同一时间段，光伏和风力设备的发电功率可能存在相反的情况，同时，在负荷侧，各区域存在不同的用电需求和用电计划等，以此造成电网的波动性，此时对多能源协调供电造成一定的困难，供电稳定性不足。


技术实现要素：

3.本发明解决的问题是如何提高电网供电的稳定性。
4.为解决上述问题，本发明提供了一种基于电力系统的多能预测及调度方法，包括步骤：根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区、预测各个所述用电片区的用电负荷以及预测所述园区的新能源出力，其中，分级后的所述用电片区包括第一级别用电片区，所述新能源出力包括风电站出力以及光伏电站出力；根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案，其中，各所述多能供电组合方案至少包括预设单位的风电与光伏发电的组合；根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配，包括，将多个所述多能供电组合方案分配至所述第一级别用电片区，以同时向所述第一级别用电片区进行供电。
5.本发明的基于电力系统的多能预测及调度方法，通过电网多源数据对园区进行分级，从而得到多个不同级别的用电片区，以此供有针对性地匹配供电，通过混合有光电和风电的多能供电组合方案对上述分级的多个用电片区进行匹配，以此供电，从而通过更多元化的能源来源，降低对传统能源的依赖，降低碳排放，并且降低能源成本，通过风电和光伏的组合利用，可以相互抵消彼此的波动，实现较为平稳的电力供应，提高供电的可靠性，通过风力发电设备和光伏发电设备形成组合，进而对用电片区进行配对供电，也实现针对性供电，满足园区电网的供电需求，确保电网协调运行和稳定性，以及最大化能源利用效率。对于分级得到的第一级别用电片区，多个多能供电组合方案进行组合供电能够进一步降低环境波动对新能源发电造成的影响，在提高供电功率以及保障供电冗余的同时进一步保障该用电片区的供电可靠性和稳定性。
6.进一步地，分级后的所述用电片区还包括等级高于所述第一级别用电片区的第二级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：构建多个备用供电方案，所述备用供电方案包括火电、燃气发电或火电与燃气发电的组合；所述根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行
供电调度匹配包括：将多个所述多能供电组合方案分配至所述第二级别用电片区，以同时向所述第二级别用电片区进行供电，以及，将所述备用供电方案分配至所述第二级别用电片区，以用于对所述第二级别用电片区进行备用供电。
7.进一步地，分级后的所述用电片区还包括等级低于所述第一级别用电片区的第三级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：将分配至所述第三级别用电片区的所述多能供电组合方案标记为新能源备用供电方案；当所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区符合预设用电情况时，将所述新能源备用供电方案分配至所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区，以用于对所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区进行备用供电。
8.进一步地，所述电网多源数据包括负荷需求数据、用电可靠性需求数据和电压等级需求数据；所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区包括步骤：根据所述负荷需求数据、所述用电可靠性需求数据和所述电压等级需求数据中的至少一项将所述园区分级为多个级别的所述用电片区。
9.进一步地，所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区还包括步骤：根据所述负荷需求数据确定所述园区中处于同一负荷需求级别的多个第一园区区域，根据用电可靠性需求数据确定所述园区中处于同一可靠性需求级别的多个第二园区区域；确定所述第一园区区域和所述第二园区区域的重合区域；根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级。
10.进一步地，所述根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级包括步骤：当所述重合区域的所述负荷需求级别高于预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别高于预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第二级别用电片区；当所述重合区域的所述负荷需求级别低于所述预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别低于预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第三级别用电片区；否则，将所述重合区域确定为所述第一级别用电片区，其中，所述第二级别用电片区的等级高于所述第一级别用电片区，所述第一级别用电片区的等级高于所述第三级别用电片区。
11.进一步地，所述园区包括多个风电发电站以及分布式设置的多个光伏电站；所述根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案包括步骤：将至少一个所述风电发电站和至少一个所述光伏电站组合以得到所述多能供电组合方案；或将所述风电发电站的部分供电功率与所述光伏电站的部分供电功率组合以得到所述多能供电组合方案。
12.进一步地，所述电网多源数据包括电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性；根据所述电网多源数据预测各个所述用电片区的用电负荷包括：将各个用电片区的电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性输入预设负荷融合预测模型以得到各所述用电片区的日前系统负荷、超短期系统负荷、日前母线及配变负荷及超短期母线及配变负荷；根据所述电网多源数据预测所述园区的新能源出力包括：将电网拓扑关系以及数值气象输入预设出力融合预测模型以得到日前风电站功率、超短期风电站功率、日前光伏电站功率以及超短期光伏电站功率。
13.本发明还提出了一种计算设备，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。
14.本发明中的计算设备具有与上述基于电力系统的多能预测及调度方法相近似的技术效果，在此不再进行赘述。
15.本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。
16.本发明中的计算机可读存储介质具有与上述基于电力系统的多能预测及调度方法相近似的技术效果，在此不再进行赘述。
附图说明
17.图1为本发明实施例所述的基于电力系统的多能预测及调度方法的流程图一；图2为本发明实施例所述的基于电力系统的多能预测及调度方法的流程图二；图3为本发明实施例所述的基于电力系统的多能预测及调度方法的流程图三。
具体实施方式
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种行驶来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
19.应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
20.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”；术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装
置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
21.参照图1所示，本发明实施例提出了一种基于电力系统的多能预测及调度方法，包括步骤：获取园区的电网多源数据。
22.园区的电网多源数据是指园区内电力系统的各种来源的数据，这些数据涵盖了电力系统电网运行和管理的多个方面，例如园区内各个用户或设施的负荷数据、能源供应数据（如新能源、传统能源的发电/出力等）、数值气象（园区电网的气象数据，包括温度、湿度、风速、日照时间等气象要素的观测数据。这些数据用于进行气象因素对负荷和能源出力的影响分析）以及电网运行数据（如电网设备的运行数据，拓扑关系、包括变电站参数、线路负荷、电压频率、用户行业特性等）等。这些数据共同影响园区电力系统的运行，以可以作为电网运行预测和优化的依据。
23.其中，本发明实施例中的园区可并不限定于工业园，在其它实施例中，本发明的方法还可以适用于城市的电力系统建设及控制，此时园区可以对应于市区、城区等等。
24.根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区、预测各个所述用电片区的用电负荷以及预测所述园区的新能源出力，其中，分级后的所述用电片区包括第一级别用电片区，所述新能源出力包括风电站出力以及光伏电站出力。
25.其中，可以根据电网多源数据中能够体现用电特性、用电需求等数据对园区进行分级，从而得到多个不同级别的用电片区。同时，可以结合各个用电片区的电网多源数据中的历史负荷以及未来用电安排等预测各个用电片区的用电负荷。另外，结合发电设备相应的工作模型对园区的设备的出力进行预估，具体地，本发明实施例中，对新能源发电设备的处理进行预估，包括风电站出力和光伏电站出力的预估。
26.对园区通过定级以划分为多个级别的用电片区，这些级别用于定义用电优先级。具体地，所划分的多个级别的用电片区，至少包括一级别适中的第一级别用电片区，相应地，在其它实施例中，可以包括级别更高或相对较低的其它级别用电片区。
27.根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案，其中，各所述多能供电组合方案至少包括预设单位的风电与光伏发电的组合。
28.对于预测得到的新能源出力，其表示未来一段时间内园区风电站和光伏电站的发电情况，通常情况下，这些风电站和光伏电站的发电设备为多个，例如分布式设置的光伏发电设备。由此，可以将这些发电设备以单个发电设备为单位进行组合，或者以多个发电设备构成的风力发电站或者光伏发电站为单位进行组合，或者将风力发电站和光伏发电站的预测发电功率进行拆分后形成组合，以此形成多个多能供电组合方案。
29.根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配，包括，将多个所述多能供电组合方案分配至所述第一级别用电片区，以同时向所述第一级别用电片区进行供电。
30.基于各个用电片区的用电负荷，通过混合有光电和风电的多能供电组合方案对上述划分的多个用电片区进行匹配，以此实现供电，可以理解，该匹配可以是多能供电组合方案的供电功率大于所对应园区的用电负荷。通过更多元化的能源来源，降低对传统能源的依赖，降低碳排放，有助于环境保护和可持续发展，并且降低能源成本，另外，风能和太阳能的出力受到天气条件的影响，存在波动性，例如，太阳能光伏出力较高时，可能是风力出力
较低的情况，反之亦然，通过风电和光伏的组合利用，可以相互抵消彼此的波动，实现较为平稳的电力供应，提高供电的可靠性，通过风力发电设备和光伏发电设备形成组合，进而对用电片区进行配对供电，也便于针对性供电，满足园区电网的供电需求，确保电网协调运行和稳定性，以及最大化能源利用效率。对于分级得到的第一级别用电片区，多个多能供电组合方案进行组合供电能够进一步降低环境波动对新能源发电造成的影响，在提高供电功率以及保障供电冗余的同时进一步保障该用电片区的供电可靠性和稳定性。
31.在本发明的一个可选的实施例中，所述园区包括多个风电发电站以及分布式设置的多个光伏电站；根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案包括：将至少一个所述风电发电站和至少一个所述光伏电站组合以得到所述多能供电组合方案；或将所述风电发电站的部分供电功率与所述光伏电站的部分供电功率组合以得到所述多能供电组合方案。在形成多能供电组合方案时，可以更多地考虑风电发电站与光伏发电站的互补性来进行配对组合，例如考虑历史发电数据，最终，确保每个多能供电组合方案均能够稳定输出一定的供电功率。
32.本发明的一个可选的实施例中，分级后的所述用电片区还包括等级高于所述第一级别用电片区的第二级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：构建多个备用供电方案，所述备用供电方案包括火电、燃气发电或火电与燃气发电的组合；所述根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配包括：将多个所述多能供电组合方案分配至所述第二级别用电片区，以同时向所述第二级别用电片区进行供电，以及，将所述备用供电方案分配至所述第二级别用电片区，以用于对所述第二级别用电片区进行备用供电。
33.参照图2所示，本发明实施例中，对园区进行片区划分具体通过定级以划分为多个级别的用电片区，这些级别用于定义用电优先级。具体地，所划分的多个级别的用电片区，至少包括第一级别用电片区和第二级别用电片区，其中第二级别用电片区的等级高于第一级别用电片区，也即用电优先级相对较高，因此对于第二级别用电片区的供电，通过多个多能供电组合方案进行匹配供电，同时结合备用供电方案对第二级别用电片区进行备用供电，以此确保第二级别用电片区的稳定供电，其中备用供电方案包括火电、燃气发电或火电与燃气发电的组合，以此结合更多能源与新能源形成供电组合，使得第二级别用电片区的供电可靠性和稳定性更高。而对于等级相对较低的第一级别用电片区，则结合多个多能供电组合方案进行供电。
34.在本发明的一个可选的实施例中，分级后的所述用电片区还包括等级低于所述第一级别用电片区的第三级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：将分配至所述第三级别用电片区的所述多能供电组合方案标记为新能源备用供电方案；当所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区符合预设用电情况时，将所述新能源备用供电方案分配至所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区，以用于对所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区进行备用供电。
35.参照图2所示，本发明实施例中，可划分第三级别用电片区，该第三级别用电片区相较前述的第一级别和第二级别用电片区的用电优先级更低，对于该第三级别用电片区，
可以分配相较其它用电片区更少的多能供电组合方案进行供电，如根据其用电负荷分配一个略大于该用电负荷功率的多能供电组合方案进行供电。
36.另外，对于该第一级别用电片区的用电优先级相对较低，对于其分配的多能供电组合方案，对其进行标记明确，以作为新能源备用供电方案，如标记构成多能供电组合方案中的风力发电设备和光伏发电设备，以便于后续进行调度，具体地，这些发电设备可以作为其它优先级更高的用电片区的备用供电设备，如对于第一级别用电片区和第二级别用电片区中符合预设用电情况，例如需要片区内部分设备不断电、特定时间段内突增的用电需求等等情况时，将这些设备对应的第三级别用电片区调整为其它的第一级别或第二级别用电片区，以实现备用供电，以此提高电网供电的协调度，满足高级别用电片区的用电需求。
37.在本发明的一个可选的实施例中，所述电网多源数据包括负荷需求数据、用电可靠性需求数据和电压等级需求数据；所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区包括：根据所述负荷需求数据、所述用电可靠性需求数据和所述电压等级需求数据中的至少一项将所述园区分级为多个级别的所述用电片区。
38.本实施例中，可以结合对园区区域进行统一的筛查，结合不同区域中用电负荷、用电电压、稳定性需求以及可靠性需求等等进行定级划分，如识别人员居住区，这些区域用电负荷、电压以及稳定性需求均相对较低，此时可以划分为较低级别，而对于重工业、机房等用电负荷较高、稳定性较高以及其它特定供电需求的区域，通过识别，可以划分为较高级别的供电片区，对于办公楼、轻工业等综合区域，可以划分为适中级别的供电片区。
39.在本发明的一个可选的实施例中，所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区还包括步骤：根据所述负荷需求数据确定所述园区中处于同一负荷需求级别的多个第一园区区域，根据用电可靠性需求数据确定所述园区中处于同一可靠性需求级别的多个第二园区区域；确定所述第一园区区域和所述第二园区区域的重合区域；根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级。
40.本发明实施例中，具体结合负荷需求数据和用电可靠性需求数据对园区进行划分。具体地，在园区中，可以以楼栋、厂房为单位，先进行区域的划分，其中，通过调研各区域中历史用电数据以作为负荷需求数据，调研用电及行业特性、用电设备敏感性及建筑属性等数据作为可靠性需求数据，结合这些数据进行负荷需求级别和可靠性需求级别的划分，其定级和划分规则可以根据实际需求进行设定，进而也可明确出处于同一负荷需求级别以及同一可靠性需求级别的各第一园区区域和第二园区区域。
41.例如，对于园区中分布的不同位置的居民楼栋和办公楼，通过识别，这些楼栋的区域处于同样为低负荷需求级别的第一园区区域，而同样为低可靠性需求级别的第二园区区域仅包括居民楼栋区域，此时，确定重合区域为居民楼栋区域，该重合区域的处于某一特定等级的用电片区划分范围内，以此，确定该重合区域为一个特定级别的用电片区。
42.由此，通过结合负荷需求数据和可靠性需求数据，对园区进行用电片区划分，进而得到多个不同等级的用电片区，以便于适应性进行供电分配。
43.本发明的一个可选的实施例中，所述根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级包括：当所述重合区域的所述负荷需求级别高于预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别高于预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第二级别用电片区；当所述重合区域的所述负荷需求级别低于所述预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别低于预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第三级别用电片区；否则，将所述重合区域确定为所述第一级别用电片区，其中，所述第二级别用电片区的等级高于所述第一级别用电片区，所述第一级别用电片区的等级高于所述第三级别用电片区。
44.参照图3所示，在本实施例中，基于上述确定所述第一园区区域和所述第二园区区域的重合区域，对于重合区域，其可能存在供电需求差异较大或较小的情况，例如，对于不同位置汇总后的居民楼栋，其可靠性需求级别和负荷需求级别均较低，具体地，重合区域的负荷需求级别低于预设负荷级别，且重合区域的可靠性需求级别低于预设可靠性需求级别，此时可以直接将该重合区域划分为用电优先级较低的第三级别用电区域，同时对于高耗电高可靠性需求的厂区等，具体如重合区域的负荷需求级别高于预设负荷级别，且重合区域的可靠性需求级别高于预设可靠性需求级别时，此时也可以直接将重合区域划分为用电优先级较高的第二级别用电区域。而对于某些办公楼栋、特定行业特性的厂区，其可能存在高耗电但可靠性需求较低或者是低耗电但可靠性需求较高的情况，对于这些区域，则可以划分为用电优先级适中的第一级别用电片区。
45.相应地，对于划分得到的第一级别用电片区、第二级别用电片区和第三级别用电片区可以基于上述实施例中的多个多能供电组合方案以及结合备用供电方案等进行特定的供电调度，在此不做赘述。
46.另外，可以理解，对于园区的用电片区划分可以根据实际需求进行划分归类，本实施例中，具体划分为3个级别，在其它实施例中，可以划分为更多或更少的级别，或者以其他类型进行划分，以此实现精细化管理。
47.在本发明的一个可选的实施例中，根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配还包括步骤：确定各个所述用电片区对应的预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数；根据所述预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数和各所述用电片区的用电负荷确定所述用电片区的供电功率；根据所述供电功率确定与所述用电片区匹配的所述多能供电组合方案。
48.通常情况下，对于各级别的用电片区，其对应的多能供电组合方案的总体输出功率大于其用电负荷，以防止未来时间段内因环境或故障等因素造成的不确定性，因此，本发明实施例中，对于各用电片区，对其设定有预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数等影响因子，以此对其预估的用电负荷进行调整，以提高其供电冗余，确保电网供电稳定性和可靠性。
49.上述实施例中，可以结合对园区区域进行统一的筛查，结合各用电片区的负荷需求数据和用电可靠性需求数据对园区进行负荷需求等级和用电可靠性等级的划分，而对于各个等级，可以提前设定相应的预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数，以用于对预估
的用电负荷进行调整，其中，可以通过预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数与用电负荷相乘得到所述供电功率，以此实现调整，或者分别计算预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数与预设功率的乘积值，将该乘积值作为加权值与预估的用电负荷相加，而得到调整后的供电功率，以此提高各用电片区的实际供电功率。
50.结合供电功率，在构建的多能供电组合方案中确定相适应的一个或多个多能供电方案，从而对用电片区进行匹配供电。
51.对于本发明实施例中三种不同用电优先级的用电片区，其负荷需求等级和用电可靠性等级不同，对应的预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数存在差异，具体地，级别更高对应的各系数设定得更大，最终用电优先级更高的的用电片区其调整后的供电功率与其预估的用电负荷差值越大，在匹配多能供电组合方案后，它提供的供电冗余值更大。
52.在本发明实施例中，对于用电片区，分为三个不同优先级的用电片区。
53.对于优先级最低的第三级别用电片区，可确定一个预估的发电功率与用电片区的供电功率相匹配的多能供电组合方案，以进行供电。
54.对于优先级别适中的第一级别用电片区，通过多个多能供电组合方案对用电片区进行供电，多个多能供电组合方案整体预估的发电功率大于该用电片区的用电负荷，同时由于通过预设负荷需求系数和预设可靠性需求系数调整后的供电功率更大，以此给该用电片区提供更大的供电冗余，以提高供电稳定性，同时多个多能供电组合方案的同时供电也便于降低自然环境变化引发的发电波动，以及在某一多能供电组合方案存在问题时也便于进行调整。
55.对于优先级别最高的第二级别用电片区，除提供备用供电方案进行备用供电外，也通过多个多能供电组合方案进行用电片区的供电，多个多能供电组合方案整体预估的发电功率相较用电片区的用电负荷差值更大，以进一步提高对该区域的供电稳定性和可靠性。
56.在一个可选的实施例中，根据所述供电功率确定与所述用电片区匹配的所述多能供电组合方案还包括，当第二级别用电片区的用电可靠性等级大于或等于预设等级时，确定多个多能供电组合方案以向所述用电片区进行供电，其中，多个所述多能供电组合方案中的其中一个的发电功率大于所述供电功率以及剩余的所述多能供电组合方案的总体发电功率大于所述供电功率。
57.对于供电稳定性需求特别高的第二级别用电片区，例如该第二级别用电片区为数据机房，用电可靠性判定为极高，断电造成的损害较大时，对第二级别用电片区中的一个发电功率即满足该第二级别用电片区的供电，同时多个多能供电组合方案中剩余的其它组合方案的总体发电功率也能满足该第二级别用电片区的供电，以此通过多种能够满足供电冗余的组合对该用电片区进行供电，进一步降低新能源多能供电的供电不稳定性，确保用电片区能够稳定地进行生产工作。
58.在本发明的一个可选的实施例中，所述电网多源数据包括电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性；根据所述电网多源数据预测各个所述用电片区的用电负荷包括：将各个用电片区的电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性输入预设负荷融合预测模型以得到各所述用电片区的日前系统负荷、超短期系统负
荷、日前母线及配变负荷及超短期母线及配变负荷；根据所述电网多源数据预测所述园区的新能源出力包括：将电网拓扑关系以及数值气象输入预设出力融合预测模型以得到日前风电站功率、超短期风电站功率、日前光伏电站功率以及超短期光伏电站功率。
59.本发明实施例中，对于用电片区的用电负荷预测以及园区的新能源出力预测可以结合融合预测模型进行预估，电网的融合预测模型是一种结合多种数据源和预测技术，用于对电网运行的各个方面进行预测和优化的模型，其可以整合电网拓扑关系、能源供需情况、气象数据、负荷特性等多种关键参数和信息，以提供准确的预测结果和相关决策支持。
60.对于用电负荷预测，可利用电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性等数据，通过统计分析、时间序列模型、机器学习等方法构成的预设负荷融合预测模型，对未来一段时间内的负荷需求进行预测，以便于帮助电网规划、调度和资源分配。对于新能源出力预测，可针对分布式光伏、风电等可再生能源发电系统，通过结合电网拓扑关系和数值气象，进一步地，可结合发电装置参数、历史发电数据等对可再生能源的发电量进行预测，为电网调度和能源管理提供依据。
61.其中，预设负荷融合预测模型和预设出力融合预测模型可以根据园区电力系统的实际情况进行构建，例如，预设负荷融合预测模型可采用自回归移动平均模型、神经网络模型等，自回归移动平均模型可根据电网多源数据进行建模，该模型考虑了时间序列的趋势、季节性和环境因素等影响，从而实现负荷的预测，也可以基于机器学习方法，例如，多层感知机（mlp）、循环神经网络（rnn）和长短时记忆网络（lstm）等神经网络模型，通过将历史负荷数据以及其它电网多源数据作为模型的输入或影响因子，进行模型的建模和学习，进而进行负荷预测。对于预设出力融合预测模型可采用物理模型和神经网络模型，例如物理模型可以为风力发电设备、光伏发电设备的孪生模型，结合环境影响以及电网损耗等，考虑风速、风向、机械转速、太阳光照等参数，预测风能和光伏出力。神经网络模型可以使用历史数据和实时数据来建立模型，并通过机器学习和统计分析方法来预测新能源的出力，模型可以考虑多个影响因素，如天气、时间、季节、负荷需求等，将这些因素与历史数据进行关联，以此提高模型预测的准确性。
62.本发明的一个具体的实施例中，通过获取园区的电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性等电网多源数据以对园区进行用电片区划分、用电负荷预测以及包括风电出力和光伏出力的新能源出力预测，其中，将园区划分为多个等级的用电片区，分别包括用电优先级依次降低的第二级别用电片区、第一级别用电片区和第三级别用电片区。进而结合新能源出力构建多个多能供电组合方案，这些多能供电组合方案包括至少一个风电发电站和至少一个光伏电站组合得到的方案或者是风电发电站的部分供电功率与光伏电站的部分供电功率组合得到的组合方案，以此通过风电和光伏电组合提高供电稳定性，以及降低新能源发电的波动性，并且可以便于得到不同供电功率的方案以向不同等级的用电片区进行供电调度。对于用电需求适中的第一级别用电片区，可以仅结合多个多能供电组合方案进行匹配供电，以提高供电功率以及保障供电冗余。对于较高用电需求的第二级别用电片区，可以通过多个多能供电组合方案进行匹配供电，同时构建备用供电方案进行备用供电以进一步提高可靠性。对于用电需求适中的第三级别用电片区，可以结合单个多能供电组合方案进行供电，并且这些多能供电组合方案可以标记为备用设
备，以在特殊情况下对其它优先级别更高的区域进行备用供电，以此提高电网的协调能力。
63.本发明另一实施例的一种计算设备，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。
64.本发明中的计算设备具有与上述基于电力系统的多能预测及调度方法相近似的技术效果，在此不再进行赘述。
65.本发明另一实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。
66.本发明中的计算机可读存储介质具有与上述基于电力系统的多能预测及调度方法相近似的技术效果，在此不再进行赘述。
67.一般来说，用于实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质，除了临时性地传播中的信号本身。
68.计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
69.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++、c#，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言，特别是可以使用适于神经网络计算的python语言和基于tensorflow、pytorch等平台框架。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
70.虽然本发明披露如上，但本发明的保护范围并非仅限于此。本领域技术操作工在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，包括：获取园区的电网多源数据；根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区、预测各个所述用电片区的用电负荷以及预测所述园区的新能源出力，其中，分级后的所述用电片区包括第一级别用电片区，所述新能源出力包括风电站出力以及光伏电站出力；根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案，其中，各所述多能供电组合方案至少包括预设单位的风电与光伏发电的组合；根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配，包括，将多个所述多能供电组合方案分配至所述第一级别用电片区，以同时向所述第一级别用电片区进行供电。2.根据权利要求1所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，分级后的所述用电片区还包括等级高于所述第一级别用电片区的第二级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：构建多个备用供电方案，所述备用供电方案包括火电、燃气发电或火电与燃气发电的组合；所述根据所述用电负荷将所述多能供电组合方案分别与各个所述用电片区进行供电调度匹配包括：将多个所述多能供电组合方案分配至所述第二级别用电片区，以同时向所述第二级别用电片区进行供电，以及，将所述备用供电方案分配至所述第二级别用电片区，以用于对所述第二级别用电片区进行备用供电。3.根据权利要求2所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，分级后的所述用电片区还包括等级低于所述第一级别用电片区的第三级别用电片区；所述基于电力系统的多能预测及调度方法还包括：将分配至所述第三级别用电片区的所述多能供电组合方案标记为新能源备用供电方案；当所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区符合预设用电情况时，将所述新能源备用供电方案分配至所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区，以用于对所述第一级别用电片区和所述第二级别用电片区进行备用供电。4.根据权利要求1所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，所述电网多源数据包括负荷需求数据、用电可靠性需求数据和电压等级需求数据；所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区包括：根据所述负荷需求数据、所述用电可靠性需求数据和所述电压等级需求数据中的至少一项将所述园区分级为多个级别的所述用电片区。5.根据权利要求4所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，所述根据所述电网多源数据将所述园区分级为多个级别的用电片区还包括：根据所述负荷需求数据确定所述园区中处于同一负荷需求级别的多个第一园区区域，根据用电可靠性需求数据确定所述园区中处于同一可靠性需求级别的多个第二园区区域；确定所述第一园区区域和所述第二园区区域的重合区域；根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级。
6.根据权利要求5所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，所述根据所述重合区域的所述负荷需求级别以及所述可靠性需求级别，确定所述用电片区的分级包括：当所述重合区域的所述负荷需求级别高于预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别高于预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第二级别用电片区；当所述重合区域的所述负荷需求级别低于所述预设负荷级别，且所述重合区域的所述可靠性需求级别低于所述预设可靠性需求级别时，将所述重合区域确定为第三级别用电片区；否则，将所述重合区域确定为所述第一级别用电片区，其中，所述第二级别用电片区的等级高于所述第一级别用电片区，所述第一级别用电片区的等级高于所述第三级别用电片区。7.根据权利要求1-6任一项所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，所述园区包括多个风电发电站以及分布式设置的多个光伏电站；所述根据所述新能源出力构建多个多能供电组合方案包括：将至少一个所述风电发电站和至少一个所述光伏电站组合以得到所述多能供电组合方案；或将所述风电发电站的部分供电功率与所述光伏电站的部分供电功率组合以得到所述多能供电组合方案。8.根据权利要求1-6任一项所述的基于电力系统的多能预测及调度方法，其特征在于，所述电网多源数据包括电网历史负荷数据、电网拓扑关系、数值气象、停电计划及行业特性；根据所述电网多源数据预测各个所述用电片区的用电负荷包括：将各个所述用电片区的所述电网历史负荷数据、所述电网拓扑关系、所述数值气象、所述停电计划及所述行业特性输入预设负荷融合预测模型以得到各所述用电片区的日前系统负荷、超短期系统负荷、日前母线及配变负荷及超短期母线及配变负荷；根据所述电网多源数据预测所述园区的新能源出力包括：将所述电网拓扑关系以及所述数值气象输入预设出力融合预测模型以得到日前风电站功率、超短期风电站功率、日前光伏电站功率以及超短期光伏电站功率。9.一种计算设备，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的基于电力系统的多能预测及调度方法。

技术总结
本发明提供了一种基于电力系统的多能预测及调度方法、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，该方法包括步骤：获取园区的电网多源数据；根据电网多源数据将园区分级为多个级别的用电片区、预测各个用电片区的用电负荷以及预测园区的新能源出力，其中，用电片区包括第一级别用电片区，新能源出力包括风电站以及光伏电站出力；根据新能源出力构建多个多能供电组合方案，其中，各多能供电组合方案至少包括预设单位的风电与光伏发电的组合；根据用电负荷将多能供电组合方案分别与各个用电片区进行供电调度匹配，包括，将多个多能供电组合方案分配至第一级别用电片区，以同时向第一级别用电片区进行供电。本发明的有益效果：能够提高电网供电稳定性。提高电网供电稳定性。提高电网供电稳定性。


技术研发人员：李颖毅 翁格平 李琪 马丽军 郑瑞云 任娇蓉 杨建立 蔡振华 杨强 何中杰
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
技术研发日：2023.08.08
技术公布日：2023/9/7