[發(fā)明專利]一種電網實時定價方法和裝置

在審

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• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN111369108A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發(fā)明（設計）人: 莫益軍;羅騰
• 申請（專利權）人: 華中科技大學鄂州工業(yè)技術研究院;華中科技大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/06;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 劉杰

本發(fā)明涉及電網定價的技術領域，具體涉及一種電網實時定價方法和裝置，該方法包括：獲取目標發(fā)電端的電網實時狀態(tài)，所述電網實時狀態(tài)包括：時段信息、單位時間發(fā)電量以及電力平衡系數(shù)，所述電力平衡系數(shù)為單位時間發(fā)電量與單位時間耗電量之差的絕對值；將所述電網實時狀態(tài)和多個預設電價輸入至預設定價模型中，以獲得所述預設定價模型輸出的多個收益值；從所述多個收益值中選取最大收益值，并將所述最大收益值對應的預設電價作為所述目標發(fā)電端的目標電價。本方面通過神經網絡模型準確預測出在電網實時狀態(tài)下執(zhí)行多個預設電價所產生的多個收益值，能夠在多個預設電價中快速確定使收益值最大的目標電價，從而提高了電網實時定價的準確性和效率。

技術領域

本發(fā)明涉及電網定價的技術領域，具體涉及一種電網實時定價方法和裝置。

背景技術

智能電網是當前電網發(fā)展的必然，化石燃料的枯竭、溫室氣體排放的增加、可再生性能源電力設備的間歇性滲透等問題給電網的運行和控制帶來了更多的困難。智能電網的發(fā)展帶來了需求側管理、實時定價、分布式發(fā)電等新概念，這些新概念直接變革了當前的電網。需求響應是電力需求側管理的主要活動之一。需求響應可以通過調節(jié)電力價格隨時間的變化，最終促使用戶改變用電方式，在市場價格高時抑制用戶用電行為，在市場價格低時鼓勵或者促進用戶用電行為。

目前，主要通過面向電力市場的主動需求響應方法或者基于統(tǒng)計需求彈性模型的實時電價算法確定實時電價，定價過程較復雜，實施效率較低，因此，現(xiàn)有技術中存在電網定價的效率較低的技術問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種電網實時定價方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術中電網定價的效率較低的問題。

本發(fā)明實施例提供了以下方案：

依據本發(fā)明的第一個方面，本發(fā)明實施例提供一種電網實時定價方法和裝置，所述電網實時定價方法包括：

獲取目標發(fā)電端的電網實時狀態(tài)，所述電網實時狀態(tài)包括：時段信息、單位時間發(fā)電量以及電力平衡系數(shù)，所述電力平衡系數(shù)為所述單位時間發(fā)電量與單位時間耗電量之差的絕對值；

將所述電網實時狀態(tài)和多個預設電價輸入至預設定價模型中，以獲得所述預設定價模型輸出的多個收益值；

從所述多個收益值中選取最大收益值，并將所述最大收益值對應的預設電價作為所述目標發(fā)電端的目標電價。

優(yōu)選的，在所述獲取目標發(fā)電站的電網實時狀態(tài)之前，所述方法還包括：

通過強化學習算法獲取樣本數(shù)據組，每個所述樣本數(shù)據組包括：第一狀態(tài)、第一電價、第二狀態(tài)和即時回報，所述第二狀態(tài)為在所述第一狀態(tài)下執(zhí)行所述第一電價所達到的狀態(tài)；

創(chuàng)建待訓練定價模型，并根據所述樣本數(shù)據組對所述待訓練定價模型進行訓練，以獲得訓練好的預設定價模型。

優(yōu)選的，所述通過強化學習算法獲取樣本數(shù)據組，包括：

獲取第一狀態(tài)，在多個預設電價中隨機選取第一電價；

通過預設耗電量模型計算所述第一電價對應的單位時間耗電量；

根據預設狀態(tài)轉移公式和所述單位時間耗電量確定第二狀態(tài)；

通過預設回報函數(shù)，根據所述單位時間發(fā)電量和所述單位時間耗電量計算即時回報；

將所述第一狀態(tài)、所述第一電價、所述第二狀態(tài)和所述即時回報作為一個樣本數(shù)據組；

將所述第二狀態(tài)作為所述第一狀態(tài)，并返回所述獲取第一狀態(tài)，在多個預設電價中隨機選取第一電價的步驟，直至所述樣本數(shù)據組的數(shù)量達到第一預設閾值。

優(yōu)選的，所述通過預設耗電量模型計算所述第一電價對應的單位時間耗電量，包括：