[发明专利]一种用于由发电厂特别是可再生发电厂所产生的电能的使用的计算机辅助确定的方法

说明书

本发明涉及一种用于由发电厂特别是可再生发电厂所产生的电能的使用的计算机辅助确定的方法，以及涉及一种对应的计算机程序产品并且涉及一种对应的计算机程序。

 

由发电厂以及特别是可再生发电厂所产生的能量可以变化，以便使得不可以给出确保的能量可用性。就可再生发电厂而论，这个变化是由于不同的环境条件而引起的，所述不同的环境条件例如用于风力发电厂的不同的风速或风向或用于太阳能发电厂的变化的太阳能辐射。由于这个事实，来自可再生能源的波动能量横向进给（infeeds）在一些国家中只有当那些横向进给不对能量传输网络造成安全担忧才被接受。

从现有技术已知为了确定针对将来由可再生发电厂所产生的能量的预测而使用天气预报。这些预测在化石能量负荷曲线的规划中被考虑。然而，在将来的时间间隔中由可再生发电厂所产生的能量未被分类以便被用于不同的目的。

因此，本发明的目的是提供计算机辅助方法以便预测由发电厂所产生的将来的能量，以便使得用于适当的用途的能量数量被规定。

这个目的由独立权利要求来解决。本发明的优选实施例在从属权利要求中定义。

根据本发明的方法，提供了由训练数据所学习到的多个神经网络。每个神经网络包括用于描述影响由电厂所产生的能量的输入的神经元的输入层、神经元的一个或多个隐藏层以及用于描述电厂的能量输出的神经元的输出层，所述能量输出包括针对在将来的时间段内的多个时间点的将来的能量输出，其中所述多个网络中的每个神经网络都具有不同的结构和/或被不同地学习到。因此，神经网络的整体用本发明的方法加以处理。上述术语“能量输出”以及在下面所提到的术语“能量水平”将被宽泛地解释。那些术语可以指的是在一段时间里产生的特定能量，但是它们还可以指的是电功率，即每次能量。特别地，能量输出可以对应于在特定时间点产生的电功率(以瓦特为单位)。可替换地，能量输出可以指的是在后续时间点之间产生的电能(以焦耳或Ws的倍数为单位，例如MWh)。

根据本发明，多个时间点的将来的能量输出通过每个神经网络来预测。基于这些预测，计算将来的能量输出的一个或多个直方图，每个直方图表示由多个神经网络针对在包括一个或多个后续时间点的对应的时间间隔中的时间点所预测的将来的能量输出的分布以及因此的可能性。因此，将来的时间段以数个将来的时间间隔加以划分，其中对于每个将来的时间间隔，基于神经网络的预测计算对应直方图。

在下一个步骤中，为每个时间间隔确定一个或多个能量水平，其中每个能量水平得自许多置信水平中的一置信水平，每个置信水平表示将来的能量输出在对应直方图中的百分比，其中在这个百分比内的每个将来的能量输出具有相同的值或比为对应的置信水平所得到的能量水平更大的值。

在下一个步骤中，预定用途根据相应的时间间隔中的每个能量水平被分配给能量数量，其中根据能量水平的能量数量表示在该能量水平与下一个较低能量水平之间的能量。如果能量水平是最低能量水平，则下一个较低能量水平对应于零的能量。

本发明是基于如下理解的：通过使用多个不同的神经网络，能够计算对应直方图，其使得能实现能量数量在该能量数量将是可用的可能性方面不同的确定。那些能量数量能够被分配给适当的用途。

用于预测的多个神经网络优选地包括一个或多个递归（recurrent）神经网络，特别是在时间上展开的时延递归神经网络，诸如在文档DE 10 2007 001 026 B4中所公开的递归神经网络。这个文档的整个公开内容通过引用并入在本申请中。替代地或作为替代方案，多个神经网络可以包括一个或多个前馈网络和/或将至少一个前馈网络嵌入到至少一个递归神经网络中的一个或多个网络。

根据本发明的方法具有特定优点，在于发电厂是可再生发电厂，特别是包括许多风力涡轮机的风力发电厂和/或包括许多太阳能电池板的太阳能发电厂。这是因为由这些电厂所产生的能量正在强烈地波动。

在特别优选的实施例中，本发明的方法中所使用的置信水平包括一个或多个第一置信水平，其中根据与第一置信水平相对应的能量水平使用能量数量是这样的，即使得尚未出售给第三方或者尚未以其他方式保留的对应的能量数量的部分被作为可消耗的能量以预定每单位价格提供给第三方，其中预定每单位价格随着由第一置信水平所表示的将来的能量输出的渐增百分比而提高。

在另一优选实施例中，提供给第三方的能量数量在能量交易平台上例如在电力交易所上被交易，所述电力交易所诸如German EEX或可比较的系统，例如智能电网。