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具体实施:
如图1所示,其为本发明一种实施方式的微电网能量管理系统的结构示意图。该微 电网能量管理系统10包括预测子系统101、经济调度子系统103等。经济调度子系统103调用 预测子系统101,以启停所述预测子系统101,并基于所述预测子系统101的预测值而生成相 应的经济调度指令而进行下发。在该实施方式中,预测子系统101包括:数据模块102、形成 模块104、预测模块106、通信模块108等。
在一种实施方式中,该微电网能量管理系统10可以实现为一种多智能体系统 (Multi-Agent System,MAS);其中的各个模块可以实现为该多智能体系统中的智能体 (Agent),例如数据Agent、通信Agent等,各个Agent均可独立完成其工作,从而使得该MAS系 统具有智能性和分布式特性。
数据模块102用于储存和/或获取历史数据与当前数据。具体地,该数据模块102可 以存储或者获取微电网能量管理系统所下发的历史指令,以及该历史指令相对应的历史数 据、天气情况等。数据模块102还可以存储或者获取当前的数据,包括预测数据和天气数据 等,以提供给预测模块106。数据模块102可以自身具有存储功能,亦可以是作为微电网能量 系统10与数据库之间的连接平台,从而通过该数据模块102来保证微电网能量系统与数据库之间的连接,减少平台与数据库因为频繁交互所造成的冗余操作。
形成模块104与数据模块102相连,用于根据数据模块102所提供的历史数据,以及 与之相应的历史天气数据,来生成预测模型。在一种可选的实施方式中,该形成模块104可 以实现为训练Agent,其根据预测算法,在输入系统历史数据和天气数据时,求出训练模型。
预测模块106与数据模块102及形成模块104相连,用于根据数据模块102所提供的 当前数据,基于形成模块104的预测模型,而生成相应的预测值。在一种可选的实施方式中, 预测模块106可以实现为预测Agent,其根据相应的预测模型,例如形成模块104( 训练 Agent)的训练模型,在数据模块102(数据库Agent)输入的预测数据与天气数据下,求出相 对应的预测值。
通信模块108与预测模块106相连,用于将预测模块106所生成的预测值送至经济 调度子系统103。在一种实施方式中,通信模块108实现为通讯Agent,其将预测模块106(预 测Agent)所得到的预测值送出。可以理解的是,基于前述的根据预测数据和天气数据而预 测得到的预测值,可以由经济调度模块来运行人工智能算法,以生成相应的经济调度指令。
根据该实施方式的微电网能量管理系统,可以基于MAS分布式平台来搭建,能够使 得该微电网能量管理系统的各个模块具有分布特性,使模型训练与预测可以独立运行。
如图2所示,其为本发明另一实施方式的微电网能量管理系统的结构框图。与图1 所示的类似地,该微电网能量管理系统20也包括预测子系统201、经济调度子系统203等。其 中预测子系统201包括数据模块202、形成模块204、预测模块206、通信模块208等,并且具有 与图1中所示的各对应标号的模块相类似的功能,从而在此对该部分内容不予赘述。
该微电网经济调度系统20还包括误差补偿模块205,其与所述经济调度子系统203 相连,用于根据逆变器所发出的实际操作指令与经济调度子系统203所发出的经济调度指 令之间的误差而生成补偿信号,以对经济调度子系统203生成经济调度指令进行补偿。
在一种实施方式中,在形成模块204根据历史数据和历史天气数据而得到训练模 型后,预测模块206在该训练模型的基础上,基于预测数据和天气数据而生成相对应的预测 值,经济调度子系统203从而通过运行人工智能算法优化来得到相对应的经济调度指令,以 提供下发。在实际操作中,由于逆变器所下发的实际操作指令与经济调度子系统203的调度 指令之间不可避免地存在一定的误差,该误差补偿模块205可以利用该误差来进行反馈控 制,使在生成调度指令时就将该误差考虑进去,从而提升调度指令的精度。在一种可选的实施方式中,该误差补偿模块205基于该误差进行比例积分(PI)控制,以进行反馈补偿。
通过在该微电网能量管理系统中包括误差补偿,使得整体的能量管理系统中引入误差开环控制思想,从而提升精度,并且有助于提高系统的可控性。
如图3所示,其为本发明一种实施方式的微电网能量管理方法的流程。以下将参考 图1、图2中所示的微电网能量管理系统来对该微电网能量管理方法进行说明。
步骤302,形成模块根据历史数据生成预测模型。
具体地,形成模块104、204根据历史数据,如历史调度数据与相对应的历史天气数 据,来生成预测模型。该过程可以参考前述的形成模块104、204(训练Agent)的工作过程。
步骤304,预测模块根据所述预测模型以及当前数据而生成相应的预测值。
具体地,预测模块106、206根据形成模块所生成的预测模型,以及当前数据,如当 前预测数据以及相对应的天气数据,来生成相应的预测值。进一步地,该生成预测值的过程 可以参考以上所述的预测模块106、206(预测Agent)的工作过程。
步骤306,下发所述预测值。
具体地,通信模块108、208将预测模块106、206所生成的预测值发送到经济调度子 系统103、203。
步骤308,经济调度子系统基于预测值,通过运行人工智能算法优化来生成相应的 经济调度指令,并下发所生成的经济调度指令。在一种可选的实施方式中,可以由经济调度 子系统103、203在需要的时候调用预测Agent所得到的预测值,并通过运行人工智能算法优 化来生成经济调度指令并下发。
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