[发明专利]一种基于神经网络的多微电网调度机制的优化方法及系统

说明书

本发明公开了基于神经网络的多微电网调度机制的优化方法和系统，其中方法包括：构建第一神经网络，将第一神经网络的神经网络映射作为多微电网调度机制的出力调度函数；使用第一输入节点表示微电网的能源类型和输出功率，第一输出节点表示出力调度结果；根据优化目标配置优化目标函数；使用已知能源类型以及已知输出功率，生成微电网出力训练样本；根据优化目标函数，使用微电网出力训练样本训练第一神经网络；将每个微电网的能源类型和输出功率赋值给第一神经网络的第一输入节点，使用第一神经网络计算得到每个微电网的出力调度结果。本发明的技术方案能解决现有技术中当电网应用场景改变时，新的调度机制难以被迅速优化出的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于神经网络的多微电网调度机制的优化方法及系统，属于微电网技术领域。

背景技术

机制优化是博弈论的一个分支学科，与其他理论相结合产生多种分支学科，其中，多微电网调度机制优化通常表示为采用类工程的方法决定现实电网生产活动中对每个微电网进行调度的方案优化；通常，多微电网调度机制优化的目的在于找到一种最优的出力调度的规则，使得在这种规则下所有微电网理性地追求个体利益最大化的行为结果可以达到一些机制优化者所期望达到的目标；例如：解策略均衡、个体理性、激励相容、预算平衡、分配效率、利润最大化、社会最优、公平和/或抗合谋等目标。

电力系统中机制优化被广泛应用，尤其是电网技术逐渐普及的今天，大量微电网能够通过各种机制接入到配电网中，在补充电能的同时，还能够获取一定收益。微电网是一种新型网络结构，包括分布式电源、负荷和储能系统等组成。微电网既能够与外部电网并网运行，也能够孤立运行。对于多微电网的情况，通常需要对多微电网进行调度机制的优化。

传统上，多微电网调度机制通常由专业工程师进行人工优化，这样进行多微电网调度机制优化就要求艰深的博弈论专业知识与敏锐的电学直觉，是一个既复杂又困难的任务。然而，每当新增一个应用场景时，电网工程师都要针对性地调整原有激励机制并优化新的、能够适用于新应用场景的激励机制。因为上述矛盾，使得微电网应用场景改变后新的激励机制很难被迅速优化出来。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于神经网络的多微电网调度机制的优化方法及系统，旨在解决现有技术中多微电网调度机制的优化复杂且困难，当应用场景改变时新的激励机制很难被迅速优化出来的问题。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面，本发明提供了一种基于神经网络的多微电网调度机制的优化方法，包括：

构建第一神经网络，将所述第一神经网络的神经网络映射作为多微电网调度机制的出力调度函数，其中，所述第一神经网络包括第一输入节点和第一输出节点，所述神经网络映射为所述第一输入节点至所述第一输出节点的计算关系；

使用所述第一输入节点表示微电网的能源类型和输出功率，所述第一输出节点表示根据所述出力调度函数计算的出力调度结果；

根据所述多微电网调度机制的优化目标配置所述第一神经网络的优化目标函数，其中，所述优化目标函数依赖于所述第一输出节点；

使用所述第一输入节点中已知能源类型以及已知输出功率的先验分布，生成用于所述第一神经网络训练的微电网出力训练样本；

根据所述优化目标函数，使用所述微电网出力训练样本训练所述第一神经网络；

当所述第一神经网络训练完成时，将每个微电网的能源类型和输出功率赋值给所述第一神经网络的第一输入节点，使用所述第一神经网络计算得到每个所述微电网的出力调度结果。

优选地，所述第一神经网络被配置为计算图的一部分；所述目标函数的优化目标值对应于所述计算图的第一计算图节点；所述根据多微电网调度机制的优化目标配置所述第一神经网络的优化目标函数的步骤，包括：