[发明专利]一种基于模糊状态的多逆变器广播式控制的方法及装置

权利要求书

1.一种基于模糊状态的多逆变器广播式控制的方法，其特征在于，包括：

1)获取多个发电单元数据集，包括实时输出功率，状态信息、定值参数；

2)剔除所获取数据集中发电单元输出野值数据；采用最小二乘法或神经网络算法，预测当帧数据，当帧数据的预测值与实时值的误差小于允许的偏差，则实时值有效，否则以预测值代替实时值；

3)筛选出数据集中发电单元样本集合，计算目标平均偏差和偏差率，对多个样本集合得出最终的偏差参数并输入到控制系统；

具体方法为：

(301)样本的选择规则为：选择不同网络拓扑结构节点中的发电单元；选择不同时空区域的发电单元；选择不同型号规则的发电单元或不同网络中继设备的发电单元；样本是全部或具有代表性的一部分；

(302)计算样本平均偏差统计，公式为：

(303)统计每个迭代周期内平均偏差的变化率作为偏差率；

4)将样本数据对准处理和数据模糊化处理，根据数据融合模型将采样数据进行融合计算；

具体方法为：

(401)把采样数据转换到一个位置上，即空间对准，进行坐标转换处理；

(402)采用插值法进行采样数据的时间校准；

(403)确定采样数据的模糊集、论域和隶属度函数，再进行数据融合处理；

5)将模糊规则融合后的采样数据输入到所述控制系统，系统进行解释模糊数据并进行业务策略的逻辑运算，将平均分配的目标值输出到广播通道；

6)将广播通道的目标值同一时刻通知到站内所有在线的发电单元，使发电单元按照调节目标变化，最终接近目标值。

2.一种基于模糊状态的多逆变器广播式控制的装置，包括：

数据集获取模块，用于获取多个发电单元数据集，包括实时输出功率，状态信息、定值参数；

剔除模块，用于剔除所获取数据集中发电单元输出野值数据；

样本偏差计算模块，用于筛选出数据集中发电单元样本集合，计算目标平均偏差和偏差率，对多个样本集合得出最终的偏差参数并输入到控制系统；

数据融合模块，用于将样本数据对准处理和数据模糊化处理，根据数据融合模型将采样数据进行融合计算；

解释输出模块，用于将模糊规则融合后的采样数据输入到所述控制系统，系统进行解释模糊数据并进行业务策略的逻辑运算，将平均分配的目标值输出到广播通道；

广播模块，用于将广播通道的目标值同一时刻通知到站内所有在线的发电单元，使发电单元按照调节目标变化，最终接近目标值；

剔除模块包括最小二乘法单元，用于采用最小二乘法，预测当帧数据，当帧数据的预测值与实时值的误差小于允许的偏差，则实时值有效，否则以预测值代替实时值；

或者，剔除模块包括神经网络单元，用于采用神经网络算法，预测当帧数据，当帧数据的预测值与实时值的误差小于允许的偏差，则实时值有效，否则以预测值代替实时值；

样本偏差计算模块包括：

样本选择单元：用于选择不同网络拓扑结构节点中的发电单元；选择不同时空区域的发电单元；选择不同型号规则的发电单元或不同网络中继设备的发电单元；样本是全部或具有代表性的一部分；

样本平均偏差统计单元，用于计算样本平均偏差统计，公式为：

偏差率计算单元，用于统计每个迭代周期内平均偏差的变化率作为偏差率；

数据融合模块包括：

空间对准单元，用于把采样数据转换到一个位置上，即空间对准，进行坐标转换处理；

时间校准单元，用于采用插值法进行采样数据的时间校准；

数据融合单元，用于确定采样数据的模糊集、论域和隶属度函数，再进行数据融合处理。