淺談虛擬電廠儲能數據的應用

hth下载地址 陳聰

摘要：虛擬電廠儲(chu) 能係統的智能調度尤為(wei) 關(guan) 鍵，因此提出了一種基於(yu) 深度Q網絡（deepQnetwork，DQN）的虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘方法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價(jia) ，進行虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘仿真研究。仿真實驗證實，在光伏發電功率大於(yu) 負荷功率時，虛擬電廠儲(chu) 能係統可以根據電價(jia) 情況進行充放電操作，能調度收益，從(cong) 而實現了對虛擬電廠儲(chu) 能係統的智能化管理。該方法有效提升了虛擬電廠儲(chu) 能係統的智能化水平和能源調度效率，為(wei) 未來虛擬電廠智能化運行提供了新的方法。

關(guan) 鍵詞：深度學習(xi) ；神經網絡；數據挖掘；虛擬電廠；儲(chu) 能

0引言

隨著可再生能源的迅速增長和能源轉型的推進，虛擬電廠（virtualpowerplant，VPP）已成為(wei) 實現能源智能化管理和提高係統靈活性的關(guan) 鍵解決(jue) 方案。在虛擬電廠中，儲(chu) 能係統被視為(wei) 重要的能量存儲(chu) 設施，其運行的優(you) 化對於(yu) 平衡電力係統的供需、提高係統的可靠性至關(guan) 重要。然而，隨著儲(chu) 能係統規模的不斷擴大和運行複雜性的增加，如何有效利用儲(chu) 能數據進行深度分析和挖掘，成為(wei) 優(you) 化虛擬電廠運行的關(guan) 鍵挑戰之一。

人工智能是一種模擬人類智能行為(wei) 的技術，其核心在於(yu) 利用計算機係統模擬人類的思維過程以及學習(xi) 能力，從(cong) 而執行各種任務。在人工智能領域，深度Q網絡（deepQnetwork，DQN）是一種基於(yu) 深度學習(xi) 和強化學習(xi) 的方法，已在解決(jue) 複雜的決(jue) 策問題時展現出驚人的性能。DQN結合了深度神經網絡的表征學習(xi) 能力和Q學習(xi) （Q-learning）的強化學習(xi) 框架，能夠自動從(cong) 環境中學習(xi) 並優(you) 化決(jue) 策策略，適用於(yu) 探索和解決(jue) 具有高度不確定性和複雜性的問題。DQN在視頻遊戲、機器人控製、交通規劃等領域的成功應用，表明了其在決(jue) 策製定和優(you) 化方麵的巨大潛力。在虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘中，利用DQN可以有效地對儲(chu) 能數據進行分析和建模，實現智能化的儲(chu) 能係統管理，優(you) 化係統的運作效能與(yu) 經濟效益。本文旨在探討基於(yu) DQN的虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘方法，以加速能源智能化管理的實現，並為(wei) 能源係統的持久發展提供理論與(yu) 技術支持。

1相關(guan) 技術

1.1虛擬電廠儲(chu) 能

虛擬電廠是一個(ge) 創新性的能源管理係統，其通過整合多樣的分布式能源資源和電力設備，實現對電力係統的智能化協調。在虛擬電廠中，通過統一調度太陽能光伏電池、風力渦輪機、小型燃氣發電機組等分散的能源資源，實現了多能源的整合。智能化控製係統能夠實時監測電力需求、能源生產(chan) 狀況以及市場價(jia) 格，從(cong) 而實現對能源資源的智能調度、提高係統的工作效率和降低成本。虛擬電廠的靈活能源調度能夠使其適應不同地區和能源的可用性，而且通過參與(yu) 電力市場，其還能提供調頻、備用能量等服務。更為(wei) 重要的是，虛擬電廠通過整合儲(chu) 能技術，解決(jue) 了可再生能源波動性的問題，實現在高產(chan) 能時儲(chu) 存過剩能量，在需求高峰期釋放儲(chu) 存的能量，從(cong) 而提高可再生能源的可靠性。

儲(chu) 能技術用於(yu) 將電能轉化為(wei) 其他形式的能量，並在需要時將其重新轉換為(wei) 電能，旨在增強電力係統的穩定性與(yu) 適應性。常見的儲(chu) 能方法包括利用電池進行能量存儲(chu) 、壓縮空氣儲(chu) 能、水泵儲(chu) 能、電容器和熱能儲(chu) 能。電池儲(chu) 能係統被廣泛用於(yu) 移動設備和電動汽車，而壓縮空氣、水泵和熱能儲(chu) 能技術則在大規模電力係統中應用廣泛，這些技術的使用有助於(yu) 平衡供需，提高電力係統的可靠性。

1.2數據挖掘

數據挖掘技術是利用統計學、機器學習(xi) 和數據庫技術等方法，從(cong) 大規模數據中發現模式、關(guan) 聯和趨勢的計算過程。數據挖掘技術包括多種方法，如聚類分析、分類技術、關(guan) 聯規則發現、異常識別等，通過數據挖掘，可以幫助組織和企業(ye) 從(cong) 大量數據中挖掘出有用的信息，進行預測性分析、決(jue) 策支持以及優(you) 化業(ye) 務流程，從(cong) 而實現運營和更好的業(ye) 務決(jue) 策。

數據挖掘流程通常涵蓋數據預處理、選擇特征、模型構建和評估等環節，通過這些環節可以從(cong) 初始數據中提取有價(jia) 值的信息，並將其轉化為(wei) 可理解的知識，為(wei) 決(jue) 策提供支持。隨著數據量的不斷增長和算法的不斷發展，數據挖掘技術在各個(ge) 領域的應用前景也變得越來越廣闊。

虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘是利用數據挖掘技術對虛擬電廠中儲(chu) 能係統的運行數據進行分析與(yu) 深入挖掘，以發現儲(chu) 能係統的運行模式、優(you) 化策略和潛在問題。通過對儲(chu) 能數據進行預處理、模式識別和建模分析，可以實現對儲(chu) 能係統充放電行為(wei) 、效率、壽命等方麵的深入理解，並提供決(jue) 策支持和優(you) 化建議，進而增進虛擬電廠的操作效率、經濟效益及可靠性。

2基於(yu) DQN的虛擬電廠儲(chu) 能技術

2.1DQN

DQN融合了深度學習(xi) 和強化學習(xi) ，旨在處理具有離散行為(wei) 空間的決(jue) 策問題[4-5]。其核心思想是采用深度神經網絡對Q函數進行近似估計，即狀態—動作值函數，從(cong) 而使智能體(ti) 在其所處環境中做出選擇。在DQN中，智能體(ti) 的目標是學習(xi) 一個(ge) 策略，使得在給定狀態下選擇能累積獎勵的動作。

DQN的核心是Q-learning的更新規則，其中Q值的更新通過貝爾曼方程實現。其Q值的更新公式如下：

其中，α為(wei) 學習(xi) 率，a為(wei) 動作，s為(wei) 狀態，Q（s，a）為(wei) 在狀態s下采取動作a的Q值，r為(wei) 在狀態s下采取動作a後獲得的即時獎勵，γ為(wei) 折扣因子，s'為(wei) 采取動作a後轉移到的下一個(ge) 狀態，maxa'Q（s'，a'）則表示在狀態s'下選擇動作所對應的Q值。

DQN通過使用深度神經網絡來逼近Q函數，將狀態s作為(wei) 輸入，輸出各個(ge) 動作的Q值。通過不斷與(yu) 環境交互、收集數據和更新網絡參數，DQN能夠學習(xi) 到逼近Q函數的策略，從(cong) 而實現智能體(ti) 在複雜環境中的決(jue) 策。

2.2基於(yu) DQN的儲(chu) 能交互模型

智能能源管理係統由4個(ge) 核心部分構成，包括仿真模塊、經驗池模塊、神經網絡模塊以及動作搜索模塊，這些模塊共同在虛擬電廠儲(chu) 能交互模型中發揮作用。虛擬電廠的仿真模塊模擬了光伏、儲(chu) 能、負載以及主電網，展示了在動態電價(jia) 條件下光儲(chu) 型虛擬電廠進行能量交易的過程。為(wei) 了大限度地利用光伏發電，負荷電能首先由光伏發電和儲(chu) 能係統聯合滿足，剩餘(yu) 需求則由主電網供應。經驗池模塊負責在係統運作過程中收集虛擬電廠仿真模塊生成的交互數據，為(wei) 模型的後續訓練提供堅實基礎。神經網絡模塊的職責是訓練神經網絡的參數，目的是提升係統的決(jue) 策效能。動作搜索模塊在模型運行過程中實現了狀態—動作的選擇，采用貪心策略等方法，使係統能夠在不斷學習(xi) 的過程中做出更為(wei) 智能和優(you) 化的決(jue) 策。基於(yu) DQN的儲(chu) 能交互模型如圖1所示，該模型的結構旨在使虛擬電廠更好地適應動態電價(jia) 、靈活應對光伏發電波動性，實現能源的調度和利用。其中，時間差分誤差是強化學習(xi) 中用於(yu) 衡量預測的誤差的一種指標。在強化學習(xi) 框架中，智能體(ti) 通過與(yu) 環境互動來學習(xi) 決(jue) 策策略，時間差分誤差通常用於(yu) 評估當前策略的預測值與(yu) 實際值之間的差異。

圖1基於(yu) DQN的儲(chu) 能交互模型

3實驗過程與(yu) 結果

3.1DQN參數設置

本文使用DQN進行儲(chu) 能交互，DQN參數細節如表1所示。

3.2實驗結果

本文中使用Python進行儲(chu) 能策略的挖掘與(yu) 仿真分析，利用的數據涵蓋了光伏發電的功率、負載需求的功率，以及電力市場上的實時變化電價(jia) 。將訓練好的DQN用於(yu) 測試。根據DQN測試結果可知，在時間段內(nei) ，儲(chu) 能係統根據電價(jia) 情況進行充放電操作，以調度收益。具體(ti) 而言，當電價(jia) 超過平均水平時，儲(chu) 能進行充電以獲取正獎勵；相反，當電價(jia) 低於(yu) 平均水平時，係統會(hui) 向用戶的電負荷釋放電能。而在光伏發電功率超過負載需求的情況下，根據棄光懲罰約束，儲(chu) 能在一些時間段選擇充電，而在另一些時間段則不進行充電，以避免發生過充現象。綜上，DQN算法能夠有效地挖掘出儲(chu) 能係統的操作策略，使其能夠適應不同電價(jia) 情況下的充放電需求。

4hth下载地址Acrel-2000MG微電網能量管理係統

4.1概述

Acrel-2000MG儲(chu) 能能量管理係統是hth下载地址專(zhuan) 門針對工商業(ye) 儲(chu) 能電站研製的本地化能量管理係統，可實現了儲(chu) 能電站的數據采集、數據處理、數據存儲(chu) 、數據查詢與(yu) 分析、可視化監控、報警管理、統計報表、策略管理、曆史曲線等功能。其中策略管理，支持多種控製策略選擇，包含計劃曲線、削峰填穀、需量控製、防逆流等。該係統不僅(jin) 可以實現下級各儲(chu) 能單元的統一監控和管理，還可以實現與(yu) 上級調度係統和雲(yun) 平台的數據通訊與(yu) 交互，既能接受上級調度指令，又可以滿足遠程監控與(yu) 運維，確保儲(chu) 能係統安全、穩定、可靠、經濟運行。

4.2應用場景

適用於(yu) 工商業(ye) 儲(chu) 能電站、新能源配儲(chu) 電站。

4.3係統結構

4.4係統功能

（1）實時監管

對微電網的運行進行實時監管，包含市電、光伏、風電、儲(chu) 能、充電樁及用電負荷，同時也包括收益數據、天氣狀況、節能減排等信息。

（2）智能監控

對係統環境、光伏組件、光伏逆變器、風電控製逆變一體(ti) 機、儲(chu) 能電池、儲(chu) 能變流器、用電設備等進行實時監測，掌握微電網係統的運行狀況。

（3）功率預測

對分布式發電係統進行短期、超短期發電功率預測，並展示合格率及誤差分析。

（4）電能質量

實現整個(ge) 微電網係統範圍內(nei) 的電能質量和電能可靠性狀況進行持續性的監測。如電壓諧波、電壓閃變、電壓不平衡等穩態數據和電壓暫升/暫降、電壓中斷暫態數據進行監測分析及錄波展示，並對電壓、電流瞬變進行監測。

（5）可視化運行

實現微電網無人值守，實現數字化、智能化、便捷化管理;對重要負荷與(yu) 設備進行不間斷監控。

（6）優(you) 化控製

通過分析曆史用電數據、天氣條件對負荷進行功率預測，並結合分布式電源出力與(yu) 儲(chu) 能狀態，實現經濟優(you) 化調度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量，降低企業(ye) 綜合用電成本。

（7）收益分析

用戶可以查看光伏、儲(chu) 能、充電樁三部分的每天電量和收益數據，同時可以切換年報查看每個(ge) 月的電量和收益。

（8）能源分析

通過分析光伏、風電、儲(chu) 能設備的發電效率、轉化效率，用於(yu) 評估設備性能與(yu) 狀態。

（9）策略配置

微電網配置主要對微電網係統組成、基礎參數、運行策略及統計值進行設置。其中策略包含計劃曲線、削峰填穀、需量控製、新能源消納、逆功率控製等。

5硬件及其配套產(chan) 品

6結論

在當前能源轉型的背景下，儲(chu) 能技術作為(wei) 一種重要的能源存儲(chu) 手段，受到了廣泛關(guan) 注。本文采用DQN算法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價(jia) 等因素，進行了虛擬電廠儲(chu) 能策略挖掘仿真研究。結果顯示，在光伏發電功率大於(yu) 負荷功率時，儲(chu) 能根據電價(jia) 情況進行充放電操作，以調度收益，從(cong) 而實現了對虛擬電廠儲(chu) 能係統的智能化管理。未來的研究可以進一步探討不同約束條件下的儲(chu) 能調度策略，並考慮更多的環境因素和實際應用場景。

【參考文獻】

[1]田壁源，常喜強，戚紅燕，等.基於(yu) 混合博弈的園區虛擬電廠廣義(yi) 儲(chu) 能共享與(yu) 協同優(you) 化調度[J].電力需求側(ce) 管理，2023，25（4）：8-14

[2]李鵬程.基於(yu) 混合博弈和虛擬電廠的電力市場運行優(you) 化研究[D].蘭(lan) 州：蘭(lan) 州理工大學，2023.

[3]hth下载地址企業(ye) 微電網設計與(yu) 應用手冊(ce) .2022年05版

[4]高琳，劉甲林，李靜.基於(yu) 深度Q網絡的虛擬電廠儲(chu) 能數據挖掘