【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力需求管理領域，尤其涉及一種基于機器學習的電力需求側管理方法及系統。
技術介紹
1、電力需求管理(demand?side?management，dsm)是指通過各種技術和管理手段，引導和控制電力用戶的用電行為，以實現電力系統的優化運行和資源的高效利用。電力需求管理領域通過技術、市場和政策手段的綜合運用，優化電力系統運行，提高能源利用效率，實現節能減排和經濟效益的雙重目標。
2、傳統的電力系統管理難以精準預測未來的電力供需變化，導致供需不平衡，進而引發電力系統的穩定性問題和經濟損失，且電力市場價格波動較大，傳統的電力管理策略難以動態調整，導致無法在價格波動中實現成本的最小化和收益的最大化，儲能設備的充放電策略也缺乏優化，導致儲能設備的利用效率低，無法充分發揮儲能設備的潛力。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于機器學習的電力需求側管理方法，旨在解決
技術介紹
中確定的現有技術存在的技術問題。
2、本專利技術是這樣實現的，一種基于機器學習的電力需求側管理方法，所述方法包括：
3、收集電網在各個時間段的實時數據，并為每個數據添加時間標簽，結合每個種類的數據的各個時間標簽的數值，分析電網穩定性；
4、獲取當前地區分布式能源資源信息，并依此建立虛擬電廠，在虛擬電廠中搭建供應需求預測模型，將電網穩定性的分析結果以及當前時間段所收集的電網實時數據代入需求預測模型中，模擬出未來時間段的電力狀況變化；
5、基于在虛
6、再次獲取電網的實時數據以及市場滿意度評價，對該充放電策略進行評估。
7、作為本專利技術更進一步的方案，所述結合每個種類的數據的各個時間標簽的數值，分析電網穩定性，具體包括：
8、為電網傳感設備和智能電表設定采集頻率，實時收集電網運營中的全部數據；
9、為采集到的每一條數據添加對應的時間標簽，記錄該條數據的采集時間；
10、整合所有帶有時間標簽的數據，根據每個時間段的數據分析電網的穩定性，具體的：
11、
12、其中，xt為事件序列中在t時間的電力數據點，可以是電網的需求、負荷、或者是電價等任何隨時間變化的量；c為常數項，表示電力供給的平均水平；xt-i表示第i個時間點的電力數據；表示電力數據點xt-i對當前值xt的影響；∈t-j表示過去第j個時間點的預測誤差；θj表示過去誤差項對當前值xt的影響；
13、對xt進行分析，判斷是否出現突然的增加或減少，以及增加或減少的幅度，對電網穩定性進行評斷。
14、作為本專利技術更進一步的方案，所述建立虛擬電廠，在虛擬電廠中搭建供應需求預測模型，以及所述模擬未來時間段的電力狀況變化，具體包括：
15、構建虛擬電廠的概念模型，包括分布式能源資源的集成與管理，模擬實際電力系統運行；
16、構建供應需求預測模型，并根據穩定性分析結果，將收集到的帶有當前時間標簽的電網實時數據帶入到供應需求預測模型中，對未來電力供需狀況變化進行預測分析，具體的：
17、
18、其中，yi為目標變量，表示在時間點i的實際電力需求量；為預測值，表示模型在時間點i對電力需求量的預測值，是模型基于輸入特征進行預測的結果；l是損失函數，用于衡量模型預測值與真實值之間的差異。
19、作為本專利技術更進一步的方案，所述結合當前電力市場價格和儲能設備的充放電效率，生成優化充放電策略，具體包括：
20、基于未來電力供需狀況變化的預測結果，識別未來電力需求高峰和低谷時間段，確定電力供需的不平衡點；
21、獲取當前的電力市場價格信息，并依據預測結果，生成未來電力總價變化趨勢，同時監測當前儲能設備的充電狀態、容量以及效率參數；
22、以最小化充放電成本和最大化系統收益為目標函數，構建充放電優化模型，約束條件包括儲能設備的充放電效率、電力需求預測結果和市場價格，制定具體的充放電策略，并確定何時進行充電或放電操作。
23、作為本專利技術更進一步的方案，所述獲取電網的實時數據以及市場滿意度評價，對充放電策略進行評估，具體包括：
24、收集電網在實施充放電策略后的實時數據和電網運行狀態，并采集市場對充放電策略實施后的滿意度評分；
25、根據收集的實時數據和市場滿意度評價，分析充放電策略的實施效果，包括電力負荷的平衡情況、電價的波動和儲能設備的利用效率。
26、本專利技術的另一目的在于提供一種基于機器學習的電力需求側管理系統，所述系統包括：
27、電網數據采集和穩定性分析模塊，用于收集電網在各個時間段的實時數據，包括負荷、發電量、頻率和電壓，并為每個數據添加時間標簽，并結合每個種類的數據的各個時間標簽的數值，分析電網穩定性；
28、虛擬電廠模擬需求預測模塊，用于獲取當前地區分布式能源資源信息，并依此建立虛擬電廠，在虛擬電廠中搭建供應需求預測模型，將電網穩定性的分析結果以及當前時間段所收集的電網實時數據代入需求預測模型中，模擬出未來時間段的電力狀況變化，包括電力需求預測和發電量預測；
29、充放電策略優化模塊，用于基于在虛擬電廠中的模擬結果，結合當前電力市場價格和儲能設備的充放電效率，生成優化充放電策略；
30、策略反饋評估模塊，用于再次獲取電網的實時數據以及市場滿意度評價，對該充放電策略進行評估。
31、作為本專利技術更進一步的方案，所述電網數據采集和穩定性分析模塊包括：
32、數據采集標記單元，用于為電網傳感設備和智能電表設定采集頻率，實時收集電網運營中的全部數據，并為采集到的每一條數據添加對應的時間標簽，記錄該條數據的采集時間；
33、電網穩定性評估單元，用于整合所有帶有時間標簽的數據，根據每個時間段的數據分析電網的穩定性，具體的：
34、
35、其中，xt為事件序列中在t時間的電力數據點，可以是電網的需求、負荷、或者是電價等任何隨時間變化的量；c為常數項，表示電力供給的平均水平；xt-i表示第i個時間點的電力數據；表示電力數據點xt-i對當前值xt的影響；∈t-j表示過去第j個時間點的預測誤差；θj表示過去誤差項對當前值xt的影響；
36、對xt進行分析，判斷是否出現突然的增加或減少，以及增加或減少的幅度，對電網穩定性進行評斷。
37、作為本專利技術更進一步的方案，所述虛擬電廠模擬需求預測模塊包括：
38、虛擬電廠構建單元，用于構建虛擬電廠的概念模型，包括分布式能源資源的集成與管理，模擬實際電力系統運行；
39、供應需求預測單元，用于構建供應需求預測模型，并根據穩定性分析結果，將收集到的帶有當前時間標簽的電網實時數據帶入到供應需求預測模型中，對未來電力供需狀況變化進行預測分析，具體的：
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【技術保護點】
1.一種基于機器學習的電力需求側管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述結合每個種類的數據的各個時間標簽的數值，分析電網穩定性，具體包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立虛擬電廠，在虛擬電廠中搭建供應需求預測模型，以及所述模擬未來時間段的電力狀況變化，具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述結合當前電力市場價格和儲能設備的充放電效率，生成優化充放電策略，具體包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取電網的實時數據以及市場滿意度評價，對充放電策略進行評估，具體包括：
6.一種基于機器學習的電力需求側管理系統，其特征在于，所述系統包括：
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述電網數據采集和穩定性分析模塊包括：
8.根據權利要求7所述的系統，其特征在于，所述虛擬電廠模擬需求預測模塊包括：
9.根據權利要求8所述的系統，其特征在于，所述充放電策略優化模塊包括：
10.根據權利要
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的電力需求側管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述結合每個種類的數據的各個時間標簽的數值，分析電網穩定性，具體包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立虛擬電廠，在虛擬電廠中搭建供應需求預測模型，以及所述模擬未來時間段的電力狀況變化，具體包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述結合當前電力市場價格和儲能設備的充放電效率，生成優化充放電策略，具體包括：
5.根據權利要求4所述的方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張爍，沈麗，劉燁，李寧寧，孟曉峰，楊森，王松，劉明旭，郝天毅，
申請(專利權)人：國網河北省電力有限公司保定市滿城區供電分公司，
類型：發明
國別省市：
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