[发明专利]一种供需双边博弈的用能预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种供需双边博弈的用能预测系统及方法，首先，综合考虑经济、天气和价格等影响因素，采用长短期记忆网络对电气互联系统进行负荷预测；其次，建立了供需互动的供需双边博弈模型，用户侧引入偏好系数效益模型，能源运营商综合考虑运营效益和电转气设备、燃气轮机的运行成本，以负荷预测值为博弈基础，能源价格为博弈变量，最大化供需双方经济效益；最后，根据博弈能源价格，修正长短期记忆网络，重新预测负荷，如此反复，直至负荷预测值及能源价格达到稳定。本发明综合考虑了多能源系统中供需互动和用能需求预测之间的联系，提高了负荷预测精度，提升供需双方在未来能源市场中的经济性。

技术领域

本发明涉及电力市场领域，尤其涉及一种供需双边博弈的用能预测系统及方法。

背景技术

近年来，随着传统能源日渐枯竭，环境问题愈发突出，能源互联网的概念应运而生；通过调整能源生产、运输及消费模式，以提高能源利用效率为目标，构建一个多能互补、多网耦合、支持用户广泛参与并深入融合信息技术的新型能源体系。2018年7月，国家发改委和国家能源局在“中发〔2015〕九号文”的基础上联合发布了《关于积极推进电力市场化交易，进一步完善交易机制的通知》，这标志着能源互联网在我国正式步入全面实施阶段。

负荷预测作为能量管理系统中的重要组成部分，对能源互联网系统的发展至关重要。能源系统的耦合性增强使得用能预测不再相互独立，传统的负荷预测方法不再适用，随着机器学习分析方法在其它领域的成功，神经网络、深度学习、支持向量机等人工智能算法被逐渐用于负荷预测中，但它们共同的问题是缺少对时序数据相关性考虑；长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)作为一种改进的循环神经网络，能够兼顾数据时序性和相关性，可有效提高负荷预测精度。

目前天然气消耗量在世界范围内不断增长，燃气轮机(Gas Turbine，GT)和电转气(Power to Gas，P2G)技术的逐渐成熟使得电力系统和天然气系统不断耦合，电-气互联系统将成为未来能源互联网的重要组成部分。能源交易市场的放开，标志能源市场不再是单一垄断格局，未来电-气互联系统的市场运营机制将会由以电力和天然气为主体的能源运营商和具有用能需求的用户之间共同决定。

能源交易市场的放开，标志能源市场不再是单一垄断格局，未来电-气互联系统的市场运营机制将会由以电力和天然气为主体的能源运营商和具有用能需求的用户之间共同决定。但是，供需双边博弈的特征增加了负荷预测的不确定性，导致供需双边博弈模型得到的负荷预测值精度不高。

因此，提供一种供需双边博弈的用能预测系统及方法为本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明公开了一种供需双边博弈的用能预测系统及方法，解决了当前能源市场的供需双边博弈模型中负荷预测值精度不高的问题，本发明综合考虑了多能源系统中供需互动和用能需求预测之间的联系，提高了负荷预测的精度，能提升供需双方在未来能源市场中的经济性。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种供需双边博弈的用能预测系统及方法，包括以下步骤：

利用LSTM网络进行用能负荷预测，其中，所述LSTM网络是利用学习样本进行训练的；

根据需求侧参与供需双边博弈的效益模型及能源运营商参与所述供需双边博弈的效益模型，建立供需互动的所述供需双边博弈模型；

利用所述供需双边博弈模型进行供需双边博弈，判断是否满足稳定条件，若是，则判断是否满足收敛条件；若否，则重新进行供需双边博弈；

判断是否满足收敛条件，若是，则输出负荷预测值；若否，则重新进行负荷预测，直至负荷预测值与能源价格达到稳定。

进一步地，需求侧参与供需双边博弈的效益模型进一步包括：f_j＝E_j-B_j；