[发明专利]一种考虑优先级别的微电网有功调度控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑优先级别的微电网有功调度控制方法及系统，其方法包括：对采集到的微电网运行数据进行预处理，形成样本数据集；搭建深度双Q网络模型，并将所述样本数据集导入所述深度双Q网络模型进行训练，形成各类调度能源所对应的控制策略；对每一类控制策略进行优先级排序与可行性评估，输出微电网有功调度的最优控制策略。在本发明实施例中，通过设置优先级别来实现微电网的智能化调度运行，从而实现分布式可再生能源的就地消纳。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种考虑优先级别的微电网有功调度控制方法及系统。

背景技术

长久以来，电网调度机构通常是通过“离线计算、在线匹配”的模式来解决传统电力系统绝大部分的运行问题，现有的微电网有功优化调度控制策略实质上也是基于工程人员的经验和认知，其研究方向通常偏向于最优化的理论和方法，即对微电网内部各元件进行建模，再对各个模型进行简化处理，最后利用相应的求解算法对各个模型进行求解。然而，随着微电网及综合能源系统数量的增长与复杂度的提升，这种“离线计算、在线匹配”的预案式控制模式无法适用于所有的应用场景，缺乏对多类调度能源之间的控制调配智能化，难以实现分布式可再生能源的就地消纳。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种考虑优先级别的微电网有功调度控制方法及系统，通过设置优先级别来实现微电网的智能化调度运行，从而实现分布式可再生能源的就地消纳。

为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑优先级别的微电网有功调度控制方法，所述方法包括：

对采集到的微电网运行数据进行预处理，形成样本数据集；

搭建深度双Q网络模型，并将所述样本数据集导入所述深度双Q网络模型进行训练，形成各类调度能源所对应的控制策略；

对每一类控制策略进行优先级排序与可行性评估，输出微电网有功调度的最优控制策略。

可选的，所述对采集到的微电网运行数据进行预处理，形成样本数据集包括：

从所述微电网运行数据中剔除去异常数据以及坏数据，并对剩余的微电网运行数据进行归一化处理，形成样本数据集。

可选的，所述搭建深度双Q网络模型，并将所述样本数据集导入所述深度双Q网络模型进行训练，形成各类调度能源所对应的控制策略包括：

在所述深度双Q网络模型中划分出目标Q值网络与主Q值网络，并将所述样本数据集导入所述主Q值网络中进行训练，形成各类调度能源所对应的对照输出结果；

从所述样本数据集中随机抽取出批量样本数据，并将所述批量样本数据导入所述主Q值网络中进行训练，形成各类调度能源所对应的控制策略；

将所述批量样本数据导入所述目标Q值网络中，同时结合各类调度能源所对应的控制策略进行训练，形成各类调度能源所对应的真实输出结果。

可选的，所述对每一类控制策略进行优先级排序与可行性评估，输出微电网有功调度的最优控制策略包括：

确定所述各类调度能源所对应的对照输出结果与所述各类调度能源所对应的真实输出结果之间的误差集；

以所述误差集为影响因素，确定每一类控制策略所对应的优先级权重，或者根据调度管理需求人为设定每一类控制策略所对应的优先级权重；

结合每一类控制策略所对应的优先级权重，对每一类控制策略的运行损失进行最小化处理，再输出微电网有功调度的最优控制策略。

可选的，所述每一类控制策略所对应的优先级权重为：