[發明專利]一種基于神經元大數據分析的功率調整方法

有效

• 申請號: 201711097825.X
• 申請日: 2017-11-09
• 公開（公告）號: CN107886445B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 劉敦楠;丁茂生;許小峰;王釗
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;國網寧夏電力有限公司;北京華電能源互聯網研究院有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06N3/02
• 代理公司: 北京智行陽光知識產權代理事務所(普通合伙) 11738
• 代理人: 黃錦陽

本申請涉及一種基于大數據分析的功率調整方法，包括如下步驟：包括電能供應系統，電能供應系統包括光伏電池、風力發電機、儲能電池，包括如下步驟：（1）獲取參數（2）建立神經元模型，并標準化參數數據；（3）、對數據清洗，根據清洗后的數據確定當前功率值，通過神經網絡模型的自學習能力確定下一周期的預測用電數據；（4）、根據下一周期的預測用電數據和當前功率值，計算功率調節基準步長，并根據計算的功率調節基準步長調整功率輸出。本申請能夠根據歷史數據控制數量巨大的光伏電池協調控制功率輸出，提高了功率調整效率，有效延長了光伏電池使用壽命。

技術領域

本申請涉及大數據分析技術領域，特別涉及基于神經元大數據分析的功率調整方法。

背景技術

現有技術中，大數據分析方法一般包括兩類：一是，依賴專家經驗進行人工分析建模，二是，基于人工智能方法，如神經網絡方法，經過大數據分析方法，能夠從海量的數據中獲取對象的實時動態，以根據海量數據對目標的當前數據進行準確控制。

隨著光伏電池技術的迅速發展，采用光伏發電已在社會上開始廣泛應用，尤其是現在光伏電池開始應用到家庭中，更有甚者，通過小型的瓦片狀的光伏電池鋪設于屋頂進行發電，然而，數量巨大的光伏電池功率輸出隨著光照，負載，功率需求很難做到功率穩步調整。

發明內容

本申請提出能夠依據大數據分析控制光伏電池穩定進行功率調整的方法，其能夠提高功率調整的效率，同時，防止延長光伏電池的使用壽命。

為解決上述技術問題：本申請提出一種基于大數據分析的功率調整方法，包括電能供應系統，電能供應系統包括光伏電池、風力發電機、儲能電池，包括如下步驟：

（1）、獲取第k個光伏電池的直流側電壓、第h個風力發電機輸出的交流側電壓Uac(h)及儲能電池的電壓Ucell其中，k、h取值范圍為1···n；

（2）、以每個光伏電池、風力發電機、儲能電池分別建立神經元模型；以整個光伏電池、整個風力發電機、整個儲能電池建立神經柱模型，設定光伏電池、整個風力發電機、整個儲能電池的輸出電壓為Udc、Uac、Uzcell，將整個電能供應系統與電網、負載配合建立整個神經網絡模型，將步驟（1）中、Uac(h)、Ucell轉換為標準格式數據，將所述標準格式數據寫入到所述神經網絡模型中；

（3）、對數據清洗，根據清洗后的數據確定當前功率值，通過神經網絡模型的自學習能力確定下一周期的預測用電數據；

（4）、根據下一周期的預測用電數據和當前功率值，計算功率調節基準步長，并根據計算的功率調節基準步長調整功率輸出。

所述的基于大數據分析的功率調整方法，其中，所述步驟（4）中還包括通過反向傳播算法對上述計算的功率調節基準步長是否正確；

所述步驟（4）具體包括：

(a）、計算電能供應系統實際下發指令值初始值；

(b）、根據功率調節過程中電能供應系統輸出電壓值及變化率，調整功率調節步長；

(c）、獲得電能供應系統實際下發指令值，并根據指令值范圍，判斷功率控制是否結束。

所述的基于大數據分析的功率調整方法，其中，所述步驟(4)中，功率調節基準步長的計算公式如下：

式中，為電能供應系統功率設定值，為電能供應系統功率設定值下發時刻的實際功率，N為調節步數，可根據實際需要設定，為調整系數，依據整個電能供應系統中光伏電池、風力發電機、儲能電池的歷史運行數據以及當前運行數據進行大數據分析后設定，為負載功率系數，過去10天同一時間段負載功率與當前功率的比值，為光照系數，根據檢測的光照強度確定，為風力系數，根據檢測的當前的風力大小確定。