[發(fā)明專利]一種基于博弈論的負(fù)荷控制方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910071891.2
• 申請(qǐng)日: 2019-01-25
• 公開（公告）號(hào): CN109919658A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王德順;楊波;史如新;薛金花;葉季蕾;馮鑫振;陶瓊;吳福保;余濤;張煒;杜建;趙上林;俞斌;姬聯(lián)濤;孫博
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司常州供電分公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京安博達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國(guó)文

1.一種基于博弈論的負(fù)荷控制方法，其特征在于：

獲取歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)；

根據(jù)預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)制定多發(fā)電主體的電價(jià)；

將所述多發(fā)電主體的電價(jià)和負(fù)荷側(cè)的負(fù)荷需求作為動(dòng)態(tài)博弈粒子輸入到預(yù)先構(gòu)建的博弈模型中，利用粒子群優(yōu)化算法求解滿足多發(fā)電主體收益最大化目標(biāo)的納什均衡點(diǎn)；

所述歷史數(shù)據(jù)包括負(fù)荷需求歷史數(shù)據(jù)、光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的負(fù)荷控制方法，其特征在于：所述根據(jù)預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)制定多發(fā)電主體的電價(jià)，包括：

將預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先設(shè)定的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中預(yù)測(cè)日前光伏出力，得到日前光伏出力預(yù)測(cè)值；

根據(jù)所述日前光伏出力預(yù)測(cè)值確定負(fù)荷側(cè)的用電數(shù)據(jù)，基于負(fù)荷側(cè)的用電數(shù)據(jù)制定多發(fā)電主體的電價(jià)。

3.如權(quán)利要求2所述的負(fù)荷控制方法，其特征在于：所述將預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先設(shè)定的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中預(yù)測(cè)日前光伏出力，得到日前光伏出力預(yù)測(cè)值，包括：

對(duì)所述預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

基于歸一化處理后的預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到日前光伏出力預(yù)測(cè)值。

4.如權(quán)利要求3所述的負(fù)荷控制方法，其特征在于：對(duì)所述預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的表達(dá)式如下：

其中，x′(t)為歸一化處理后的預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)，x(t)為輸入的預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)，min(x(t))為x(t)中的最小數(shù)據(jù)，max(x(t))為x(t)中的最大數(shù)據(jù)；

所述基于歸一化處理后的預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到日前光伏出力預(yù)測(cè)值的表達(dá)式如下：

y_m(t)＝w₁h₁+w₂h₂+...+w_jh_j+...+w_mh_m

h_j＝G||x′(t)-h_j||²

式中：h_j為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的輸出，網(wǎng)絡(luò)輸入為預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù)x(t)＝[x₁x₂...x_m]^T，w₁w₂...w_m為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。

5.如權(quán)利要求1所述的負(fù)荷控制方法，其特征在于：所述將所述多發(fā)電主體的電價(jià)和負(fù)荷側(cè)的負(fù)荷需求作為動(dòng)態(tài)博弈粒子輸入到預(yù)先構(gòu)建的博弈模型中，利用粒子群優(yōu)化算法求解滿足多發(fā)電主體收益最大化目標(biāo)的納什均衡點(diǎn)，包括：

將所述多發(fā)電主體的電價(jià)和負(fù)荷側(cè)的負(fù)荷需求作為動(dòng)態(tài)博弈粒子進(jìn)行博弈尋優(yōu)，得到多發(fā)電主體和負(fù)荷側(cè)的博弈策略集合；

結(jié)合所述博弈策略集合，采用粒子群優(yōu)化算法求解預(yù)先構(gòu)建的博弈模型中滿足多發(fā)電主體收益最大化和負(fù)荷側(cè)效益最優(yōu)的納什均衡點(diǎn)；

所述博弈模型包括多發(fā)電主體的收益函數(shù)、負(fù)荷側(cè)的收益函數(shù)和約束條件。

6.如權(quán)利要求1所述的負(fù)荷控制方法，其特征在于：所述多發(fā)電主體的收益函數(shù)表達(dá)式如下：

其中：E_mul為多發(fā)電主體的收益函數(shù)，為t時(shí)段多發(fā)電主體制定的發(fā)電電價(jià)；為t時(shí)段多發(fā)電主體向負(fù)荷側(cè)發(fā)電電量；U_t表示在t時(shí)段多發(fā)電主體向配電網(wǎng)購(gòu)買或出售電量；為在t時(shí)段內(nèi)多發(fā)電主體向配電網(wǎng)購(gòu)、售電量的電價(jià)；為多發(fā)電主體向配電網(wǎng)購(gòu)買或出售的電量；C_o,i為第i個(gè)光伏單位發(fā)電成本；為t時(shí)段第i個(gè)光伏實(shí)際的發(fā)電電量；η_z表示儲(chǔ)能折舊成本系數(shù)；表示第i個(gè)儲(chǔ)能設(shè)備在t時(shí)段的循環(huán)次數(shù)；C_ins為儲(chǔ)能安裝成本；為儲(chǔ)能設(shè)備維護(hù)成本；為充電量或放電量；T表示預(yù)先指定的時(shí)間段；

所述負(fù)荷側(cè)的收益函數(shù)表達(dá)式如下：

其中：E_load為負(fù)荷側(cè)的收益函數(shù)，為負(fù)荷側(cè)可調(diào)節(jié)負(fù)荷參與調(diào)度的電能電價(jià)、表示負(fù)荷側(cè)可調(diào)負(fù)荷用電量。