[发明专利]一种模拟空间太阳能电站的全局协同控制方法

说明书

本发明公开了一种模拟空间太阳能电站的全局协同控制方法，利用不依赖具体系统模型的人工智能控制系统，通过自身迭代与优化，研究基于深度学习网络的全局协同控制方法，协调各智能体的出力大小和方向，最终实现空间太阳能电站的最优控制。本发明深度学习主要分析空间太阳能电站运行的数据信息，进而从中提取相应的特征信息；深度学习将基于深度学习所得到的特征信息进一步分析并得到空间太阳能电站的运行特征，根据协同控制方法规则和所训练的人工智能系统，得到对应协同控制动作，协调各智能体的出力大小和方向，最终实现空间太阳能电站整体的最优控制。

【技术领域】

本发明属于太阳能电站技术领域，涉及一种模拟空间太阳能电站的全局协同控制方法。

【背景技术】

随着社会的发展和人类的进步，传统的化石燃料已经无法满足人类对于能源的需求。不论是石油，煤炭还是天然气都将在近百年内使用殆尽更为糟糕的是化石燃料的过度使用直接导致了世界范围内环境的恶化，臭氧层破坏、淡水资源危机、全球变暖、能源短缺、森林资源锐减、土地荒漠化等众多环境问题都在严重威胁着人类的健康安全，所以现在全球都在呼吁环保的问题。

为了解决这两大问题，人们发现了太阳能的妙用，太阳作为太阳系的中心，它为太阳系的一切提供了源源不断的能量，而且太阳能就像空气一样，清洁无副作用。但是，地面太阳能电站有许多限制其发展的因素。在地面上经常会有雨雪天气，太阳光会被云层遮挡，影响能量的收集；最为严重的影响是昼夜的交替，在地球自转和公转的过程中，电站所在地会有一半的时间处于黑夜中，无法进行太阳光的收集。所以，地面太阳能电站的能量收集密度小且不稳定，无法满足大功率的发电需求，极大地限制了太阳能的推广使用。而在地球同步轨道，地面太阳能电站的以上问题都被很好的解决了，因为在地球同步轨道，所以是在大气层之外进行太阳能的收集，而且不会有云层的遮挡，最重要的是它对于太阳能的收集不受昼夜交替的影响，阴影期非常短。所以，空间太阳能电站为理想的太阳能电站形态，如果进行合理地开发研究，必将成为未来能源的主力军，为人类提供理想的清洁能源。

然而，空间太阳能电站存在光伏模板过于庞大，电能转换模块繁多，控制系统复杂，参数不确定性强，最为致命的问题是维修十分困难。因此，如何针对建模困难的复杂系统，研究空间太阳能电站系统全局协同控制方法，协调各智能体的动态和稳态性能，抑制太阳能电站功率的波动，实现电压和频率的稳定，是需要研究的关键问题。

目前空间太阳能电站的能源管理系统存在一些问题，首先现有的能量管理系统主要是利用空间太阳能电站的统一精确模型来协调优化各智能体的运行状态，其优化结果不仅受限于数值计算能力的约束，同时也受到模型简化和不确定性带来的影响；其次，现有的能量管理系统的时间尺度一般为五分钟及以上的电网调度层级，不能做到空间太阳能电站的实时动态控制，也不能有效地优化和提高空间太阳能电站频率、电压稳定能力；最后，目前能量管理系统采样数据以空间太阳能电站的稳态潮流数据为主，还未涉及到空间太阳能电站的动态数据。

【发明内容】

本发明的目的在于解决现有技术中空间太阳能电站存在参数不确定，故障率较高，维修困难等，进而影响空间太阳能电站输出功率的稳定性，降低能源利用率等问题，提供一种模拟空间太阳能电站的全局协同控制方法，该方法利用不依赖具体系统模型的人工智能控制系统，通过自身迭代与优化，研究基于深度学习网络的全局协同控制方法，协调各智能体的出力大小和方向，最终实现空间太阳能电站的最优控制。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种模拟空间太阳能电站的全局协同控制方法，包括以下步骤：

步骤1，提供相应的参考输入、先验的训练样本数据及可再生能源/负荷的预测信息，所述参考输入包括底层设备的电压、电流以及功率；

步骤2，将各底层设备运行状态信息，作为深度学习和控制网络的输入；

步骤3，利用数据分析和智能学习的功能，在大量样本训练的基础上，获得深度学习网络协同控制器；