一种基于OSS的智能光伏调度方法及系统与流程

一种基于oss的智能光伏调度方法及系统
技术领域
1.本发明涉及光伏调度领域，具体而言，涉及一种基于oss的智能光伏调度方法及系统。


背景技术：

2.中国作为能源生产及消耗大国，对环境保护高度重视，鼓励利用新技术、新能源，以减轻温室效应和促进生态良性循环。在此背景下，以光伏为代表的清洁能源具有良好的经济效益和环境效益，并得到国家政府的支持。但在现有技术中的底层逻辑是基于用户数据的消纳情况，实际设备的运行情况不确定因素太多，模拟预测用户和设备数据理想情况和实际情况存在误差，光伏调度结果会与理想情况不一样，可能会造成能源浪费和经济损失。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于oss的智能光伏调度方法及系统，其能够使设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值。
4.本发明的实施例是这样实现的：
5.第一方面，本技术实施例提供一种基于oss的智能光伏调度方法，包括以下步骤：
6.基于oss系统获取终端预测数据；获取调度需求和历史电价；根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值；基于以下公式计算设备调度总成本：
[0007][0008]
式中：minc
vpp
为设备的调度总成本；为设备进行调度的成本系数；p
t,ies
为t个时段第n个设备的功率；λ
+
为调度未按要求完成时的惩罚系数；f(p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率未按要求完成调度时的功率；λ-调度按要求完成时的奖励系数；f(-p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率按要求完成调度时的功率；判断设备的调度总成本是否满足收益值，若满足，则向设备下发调度命令。
[0009]
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述获取终端预测数据步骤包括：
[0010]
针对不同光伏设备，建立lightgbm的发电量预测模型；在模型中输入历史发电数据，以及当天天气状况信息；对历史发电数据和天气状况信息进行归一化处理和特征相关性分析；依据天气预报，从而对设备的发电量、用电量和储能的数据进行预测。
[0011]
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，包括获取设备监控数据步骤。
[0012]
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述设备监控数据包括负载功率、光伏发电功率、储能功率、电网功率、储能soc。
[0013]
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述向设备下发调度命令包括以下步骤：
[0014]
基于云服务器通过api方法向设备下发调度命令。
[0015]
第二方面，本技术实施例提供一种基于oss的智能光伏调度系统，其包括：
[0016]
获取模块，用于获取终端预测数据；数据处理模块，用于根据终端预测数据和模拟历史电价确定收益值，并基于光伏智能调度模型算法确定设备调度运行成本值；判断模块，用于判断调度成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令。
[0017]
第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括至少一个处理器、至少一个存储器和数据总线；其中：所述处理器与所述存储器通过所述数据总线完成相互间的通信；所述存储器存储有被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令以执行如实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
[0018]
第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
[0019]
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
[0020]
一方面，本发明的实施例提出了一种基于oss的智能光伏调度方法，包括以下步骤：
[0021]
基于oss系统获取终端预测数据；获取调度需求和历史电价；根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值；基于以下公式计算设备调度总成本：
[0022][0023]
式中：minc
vpp
为设备的调度总成本；为设备进行调度的成本系数；p
t,ies
为t个时段第n个设备的功率；λ
+
为调度未按要求完成时的惩罚系数；f(p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率未按要求完成调度时的功率；λ-调度按要求完成时的奖励系数；f(-p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率按要求完成调度时的功率；判断设备的调度总成本是否满足收益值，若满足，则向设备下发调度命令。
[0024]
该方法基于oss系统获取终端预测数据，根据终端预测数据和模拟历史电价确定收益值，并通过光伏智能调度模型算法确定设备调度最小运行成本值，然后判断最小运行成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令，使得设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值，同时也避免了对电网侧误调度造成压力问题。
[0025]
另一方面，本发明的实施例提出了一种基于oss的智能光伏调度系统，其包括获取模块、数据处理模块和判断模块，获取模块用于获取终端预测数据；数据处理模块用于根据终端预测数据和模拟历史电价确定收益值，并基于光伏智能调度模型算法确定设备调度最小运行成本值；判断模块用于判断调度最小成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令，这样的系统使设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值，最大限度提升了经济效益。
附图说明
[0026]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对
范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0027]
图1为本发明一种基于oss的智能光伏调度方法一实施例的流程图；
[0028]
图2为本发明一种基于oss的智能光伏调度系统一实施例的结构框图；
[0029]
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
[0030]
图标：1、获取模块；2、数据处理模块；3、判断模块；101、处理器；102、存储器；103、数据总线。
具体实施方式
[0031]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0032]
下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
[0033]
实施例1
[0034]
请参照图1，本技术实施例提供了一种基于oss的智能光伏调度方法，其能够使设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中
[0035]
获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值。该一种基于oss的智能光伏调度方法包括以下步骤：
[0036]
基于oss系统获取终端预测数据；获取调度需求和历史电价；根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值；基于以下公式计算设备调度总成本：
[0037][0038]
式中：minc
vpp
为设备的调度总成本；为设备进行调度的成本系数；p
t,ies
为t个时段第n个设备的功率；λ
+
为调度未按要求完成时的惩罚系数；f(p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率未按要求完成调度时的功率；λ-调度按要求完成时的奖励系数；f(-p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率按要求完成调度时的功率；判断设备的调度总成本是否满足收益值，若满足，则向设备下发调度命令。
[0039]
该方法基于oss系统获取终端预测数据，根据终端预测数据和已得知的调度需求和历史电价确定收益值，并通过光伏智能调度模型算法确定设备调度最小运行成本值，然后判断最小运行成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令，使得设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值，同时也避免了对电网侧误调度造成压力问题。例如，由终端预测得发电量为200，得知调度需求为150，可知发电量满足调度需求，通过历史电价模拟电价为1，收益值设置为(150
×
1)/130％，若由上述公式计算出需要调度的设备的运行成本值为100，因100《(150
×
1)/130％，满足调度计划，若上述调度需求为70时，则100》(70
×
1)/130％，不满足调度计划，设备不执行调度命令。
[0040]
在本发明的一些实施例中，上述获取终端预测数据步骤包括：
[0041]
针对不同光伏设备，建立lightgbm的发电量预测模型；在模型中输入历史发电数据，以及当天天气状况信息；对历史发电数据和天气状况信息进行归一化处理和特征相关性分析；依据天气预报，从而对设备的发电量、用电量和储能的数据进行预测。
[0042]
上述获取终端预测数据步骤包括：基于oss系统针对不同光伏设备，建立lightgbm的发电量预测模型，并在此模型中输入历史发电数据以及对应当天的天气状况信息，然后对输入的数据进行异常值处理和数据归一化操作，并进行数据整合和特征相关性分析，再结合天气预报，明确未来天气信息，模型将天气预报中信息与输入的历史天气信息进行对比，预测出在未来某一天某时刻的发电量数据。例如，向模型中输入的数据中包括没有云层的晴天、有短暂光照的阴天等的天气状况信息，以及在对应天气下的设备发电数据，若由天气预报得知明天为没有云层的晴天，则模型根据输入的天气数据与其对比，找到输入的数据同样为没有云层的晴天的天气信息对应的设备发电情况，从而推测出明天设备的发电量为多少。这样的预测方式不仅可以对设备发电量进行预测，还可以对用户负载消耗量、用电量和储能等进行预测。
[0043]
在本发明的一些实施例中，包括获取设备监控数据步骤。
[0044]
考虑到电力调度安全问题，这样一种基于oss的智能光伏调度方法还包括获取设备监控数据，可以实现对电力系统的全面监督与控制，对电力调度过程中可能出现的安全隐患进行及时的预警与处理，严格控制好电力调度过程，对整个系统进行严密的保护、监管与控制，杜绝外界诸多因素的影响，保证电力调度安全。
[0045]
在本发明的一些实施例中，上述设备监控数据包括负载功率、光伏发电功率、储能功率、电网功率、储能soc。
[0046]
上述设备监控数据包括负载功率、光伏发电功率、储能功率、电网功率和储能soc，通过上述的数据可以对设备的工作情况进行实时监测，并且上述数据也可作为获取终端预测数据的补充数据，为获取终端预测数据提供完善的数据支撑。
[0047]
在本发明的一些实施例中，上述向设备下发调度命令包括以下步骤：
[0048]
基于云服务器通过api方法向设备下发调度命令。
[0049]
上述的一种基于oss的智能光伏调度方法是基于云服务器通过api方法向设备下发调度命令，通过api方法可以智能自动的对设备下发调度命令，不需要作业人员人为进行调度操作，节省了人力成本。
[0050]
实施例2
[0051]
请参照图2，本技术实施例提供了一种基于oss的智能光伏调度系统，其包括：
[0052]
获取模块1，用于获取终端预测数据；数据处理模块2，用于根据终端预测数据、电力需求方的调度需求和历史电价确定收益值，并基于光伏智能调度模型算法确定设备调度最小运行成本值；判断模块3，用于判断调度最小成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令。
[0053]
这样一种基于oss的智能光伏调度系统，包括获取模块1、数据处理模块2和判断模块3，获取模块1用于获取终端预测数据，数据处理模块2根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值，并基于光伏智能调度模型算法确定设备调度最小运行成本值，通过判断模块3判断调度最小成本值是否满足收益值，若满足，则对设备下发调度命令，这样的系统可以使设备在调度过程中获得最佳运行策略，提升了设备在调度过程中调度价值，最大
限度提升了经济效益。
[0054]
实施例3
[0055]
请参照图3，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器101、至少一个存储器102和数据总线103；其中：处理器101与存储器102通过数据总线103完成相互间的通信；存储器102存储有可被处理器101执行的程序指令，处理器101调用程序指令以执行一种基于oss的智能光伏调度方法。例如实现：
[0056]
基于oss系统获取终端预测数据；获取调度需求和历史电价；根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值；基于以下公式计算设备调度总成本：
[0057][0058]
式中：minc
vpp
为设备的调度总成本；为设备进行调度的成本系数；p
t,ies
为t个时段第n个设备的功率；λ
+
为调度未按要求完成时的惩罚系数；f(p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率未按要求完成调度时的功率；λ-调度按要求完成时的奖励系数；f(-p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率按要求完成调度时的功率；判断设备的调度总成本是否满足收益值，若满足，则向设备下发调度命令。
[0059]
其中，存储器102可以是但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
[0060]
处理器101可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器101可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0061]
可以理解，图3所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
[0062]
实施例4
[0063]
本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器101执行时实现一种基于oss的智能光伏调度方法。例如实现：
[0064]
基于oss系统获取终端预测数据；获取调度需求和历史电价；根据终端预测数据、调度需求和历史电价确定收益值；基于以下公式计算设备调度总成本：
[0065][0066]
式中：minc
vpp
为设备的调度总成本；为设备进行调度的成本系数；p
t,ies
为t个时段第n个设备的功率；λ
+
为调度未按要求完成时的惩罚系数；f(p
tvpp
)为t个时段第n个设备
的功率未按要求完成调度时的功率；λ-调度按要求完成时的奖励系数；f(-p
tvpp
)为t个时段第n个设备的功率按要求完成调度时的功率；判断设备的调度总成本是否满足收益值，若满足，则向设备下发调度命令。
[0067]
上述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0068]
对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。