【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于虛擬電廠領域，涉及數字孿生技術，具體是一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統。
技術介紹
1、隨著城市數字化轉型和雙碳戰略的推進，超大型城市涌現出大量分布式能源資源(der)，如光伏、風力發電、儲能系統等。這些der的增加使得城市能源系統的復雜性和不確定性顯著提升，傳統的能源管理模式已難以應對。
2、申請號為cn2024105298896的專利技術專利公開了虛擬電廠的電力調度方法及相關設備，該專利技術通過采集歷史電力數據及時間戳，并生成電力時間序列，將電力時間序列輸入預設的長短時記憶模型進行趨勢預測，并通過最小超球體模型作為異常檢測模型檢測電力數據異常，根據趨勢預測數據和異常檢測結果生成電力調度策略；該專利技術在對電力進行預測時，沒有將城市進行分區域預測，在根據電力預測結果生成電力調度策略時，可能會導致對城市內不同區域的電力分配調度不合理。
3、本專利技術提供了一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，以解決以上技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一；為此，本專利技術提出了一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，用于解決現有技術中沒有將城市進行分區處理，導致電力資源分配不合理的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術的第一方面提供了一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，包括：數據庫、數據收集模塊、模型構建模塊和模型分析模塊；
3、數據收集模塊：用
4、模型構建模塊：用于對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行預處理得到標準發電數據、標準用電數據和標準環境數據；基于標準發電數據構建虛擬電廠孿生模型；
5、模擬分析模塊：用于根據標準用電數據和標準環境數據預測獲取預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據；將預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據分別輸入虛擬電廠孿生模型得到電廠供電計劃，虛擬電廠根據電廠供電計劃對城市用電進行運營管理。
6、優選的，所述對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行預處理得到標準發電數據、標準用電數據和標準環境數據，包括：
7、提取發電數據、歷史用電數據和環境數據；其中，發電數據包括產能數據和電網數據；歷史用電數據包括工業用電數據、居民用電數據和充電樁數據；工業用電數據包括工業區域的歷史工業用電量、用電功率和工作時間，居民用電數據包括居民區域的歷史居民用電量、對應的季節、時間和溫度；充電樁數據包括充電樁位置、各時段的平均功率和平均充電量；環境數據包括當前季節、當前時間和當前溫度；
8、依次對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行剔除異常值、去噪處理和標準化處理，將處理后的發電數據標記為標準發電數據，將處理后的歷史用電數據標記為標準用電數據，將處理后的環境數據標記為標準環境數據。
9、優選的，所述基于標準發電數據構建虛擬電廠孿生模型，包括：
10、提取標準發電數據；
11、建立初始虛擬電廠模型，將產能數據和電網數據輸入初始虛擬電廠模型，使其能夠計劃產能與模擬產能，將輸入產能數據和電網數據后的初始虛擬電廠模型標記為虛擬電廠孿生模型。
12、優選的，所述根據標準用電數據和標準環境數據預測獲取預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據，包括：
13、提取標準用電數據和標準環境數據；
14、根據工業用電數據中的歷史工業用電量和對應的工作時間生成工業用電曲線圖，將用電功率平均值標記為工業用電功率；將當前時間與工業用電曲線圖進行匹配，得到預測工業用電量，將預測工業用電量與工業用電功率組合得到預測工業用電數據；
15、將歷史居民用電數據作為訓練數據訓練神經網絡模型得到用電模型，將標準環境數據輸入用電模型，得到預測居民用電量，將預測居民用電量與對應時間標記為預測居民用電數據；
16、將城市區域按照充電樁位置進行劃分得到充電樁子區域；將充電樁子區域內的充電樁數量與平均充電量相乘得到預測充電樁電量；設置功率系數，將平均功率與功率系數相乘得到預測充電樁功率，將預測充電樁電量與預測充電樁功率組合得到預測電樁數據；其中，功率系數根據充電樁所在電站的規模設置。
17、優選的，所述將歷史居民用電數據作為訓練數據訓練神經網絡模型得到用電模型，包括：
18、提取歷史居民用電數據；
19、將歷史居民用電量、季節、時間和溫度作為訓練數據和檢驗數據，使用訓練數據對神經網絡模型進行訓練，使用檢驗數據對訓練完成后的神經網絡模型進行檢驗，根據檢驗結果對神經網絡模型進行參數調整，得到輸入數據為季節、時間和溫度，輸出數據為預測居民用電量的用電模型。
20、優選的，所述將城市區域按照充電樁位置進行劃分得到充電樁子區域，包括：
21、提取充電樁位置；從地圖軟件中提取城市地圖；
22、在城市地圖中標注充電樁位置；設置密集閾值；所述密集閾值根據充電樁數量對電網負荷的影響程度設置；
23、判斷充電樁n千米內的充電樁數量是否大于等于密集閾值；是，則以充電樁位置為圓心，n千米為半徑，劃分得到充電樁子區域；否，則將對應充電樁標記為非密集充電樁。
24、優選的，所述將預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據分別輸入虛擬電廠孿生模型得到電廠供電計劃，包括：
25、提取預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據；
26、按照時間順序將預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據組合得到工業區用電序列、居民用電序列和充電樁用電序列；將工業區用電序列、居民用電序列和充電樁用電序列輸入虛擬電廠孿生模型；
27、判斷當前時間的工業用電功率是否大于等于預測充電樁功率；是，則將工業用電功率標記為功率最大值；否，則將預測充電樁功率標記為功率最大值；調整虛擬電廠孿生模型的電網數據至功率最大值；
28、將當前時間的預測工業用電量、預測居民用電量與預測充電樁電量相加得到總發電量，調整虛擬電廠孿生模型的產能數據以滿足總發電量；
29、將功率最大值、總發電量與各區域的預測用電量標記為電廠供電計劃。
30、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
31、1.本專利技術通過收集發電數據、城市的歷史用電數據和環境數據，對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行預處理，得到標準發電數據、標準用電數據和標準環境數據，提高數據分析準確性，減少數據中的隨機誤差和干擾，增強數據可比性和通用性；基于標準發電數據構建虛擬電廠孿生模型，能夠靈活且低成本的仿真不同的發電策略與方案；根據標準用電數據和標準環境數據預測獲取預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據，將城市內的區域分為工業區域、居民區域與充電樁區域，可以更合理地分配電力資源，確保在高峰時段或特定需求增加時，各區域的電力供應充足，避免供需不平衡導致的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，包括：數據庫、數據收集模塊、模型構建模塊和模型分析模塊；
2.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行預處理得到標準發電數據、標準用電數據和標準環境數據，包括：
3.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述基于標準發電數據構建虛擬電廠孿生模型，包括：
4.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述根據標準用電數據和標準環境數據預測獲取預測工業用電數據、預測電樁數據和預測居民用電數據，包括：
5.根據權利要求4所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述將歷史居民用電數據作為訓練數據訓練神經網絡模型得到用電模型，包括：
6.根據權利要求4所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述將城市區域按照充電樁位置進行劃分得到充電樁子區域，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，包括：數據庫、數據收集模塊、模型構建模塊和模型分析模塊；
2.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述對發電數據、歷史用電數據和環境數據進行預處理得到標準發電數據、標準用電數據和標準環境數據，包括：
3.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述基于標準發電數據構建虛擬電廠孿生模型，包括：
4.根據權利要求1所述的一種應用于城市級虛擬電廠運營管理的數字孿生系統，其特征在于，所述根據標準用電數據和標準環境數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐瑜，段志軒，康迪威，
申請(專利權)人：合肥原力眾合能源科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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