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申请/专利权人：中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司

摘要：本发明涉及一种用于采煤沉陷区水面漂浮式光伏厂区的零碳化集控瞭望塔及其定容调控方法，与现有技术相比解决了尚无针对零碳化集控瞭望塔能源自供给系统进行容量配置及调控的缺陷。本发明包括以下步骤：集控瞭望塔能源自供给系统出力模型的构建；基于联盟博弈的集控瞭望塔能源自供给系统的容量配置；基于生成对抗网络GAN的零碳化集控瞭望塔调控优化方法。本发明提出基于GAN网络的零碳化集控瞭望塔调控优化方法，根据所配置瞭望塔能源自供给系统容量，计算瞭望塔发电系统在各时段的弃电成本，构建瞭望塔系统日前日内运行调控函数，使用生成对抗GAN网络求解瞭望塔两阶段运行调控优化模型，得到瞭望塔运行调控优化结果。

主权项：1.一种用于采煤沉陷区水面漂浮式光伏厂区的零碳化集控瞭望塔的定容调控方法，包括瞭望塔能源自供给系统和集控中心，所述的瞭望塔能源自供给系统包括光伏发电系统、道路压电发电系统以及储能系统，所述的光伏发电系统包括屋顶光伏发电系统、墙面光伏发电系统和水面漂浮式光伏发电系统，集控中心对屋顶光伏发电系统、墙面光伏发电系统，水面漂浮式光伏发电系统、道路压电发电系统以及储能系统进行集中零碳化电力支撑控制；其特征在于，所述定容调控方法，包括以下步骤：11集控瞭望塔能源自供给系统出力模型的构建；所述集控瞭望塔能源自供给系统出力模型的构建，包括以下步骤：111确定集控瞭望塔总用电负荷量数据；112获取集控瞭望塔所在地的日平均辐照度历史数据，通过聚类获取典型日辐照数据；获取道路压电相应路段路面类型、路面温度、承载力、压能转换效率数据；113构建集控瞭望塔能源自供给系统出力模型；1131利用式1构建光伏发电系统出力模型； 式1中：PPV表示光伏系统的最大可出力容量；PSTC表示光伏机组在STC下最大输出功率；GA表示实时光照强度；GSTC表示STC下的光照强度，取1000Wm2；k表示温度系数；Tp_c表示设备工作温度；Tr表示标准环境温度25℃，STC标准条件为周围气温25℃、光照强度1000Wm2；1132利用式2构建道路压电发电系统出力模型； 式2中：PPZ表示压电系统的最大可出力容量；d33表示压电应变常数；α表示应力衰减系数；F表示轴载应力；h表示压电材料厚度；n表示压电片堆叠数量；Ap表示压电材料的电极面积；εr表示压电相对介电常数；1133利用式3、4构建储能系统出力模型； 式3、4中：PES,t、PES,t+1分别表示储能在t时段和t+1时段储存的电量；PES表示储能的额定容量；ηES表示储能的充放电功率；δ表示储能的充放电时长；Pch,t、Pdis,t分别表示储能在t时段的充电和放电功率；at表示储能充放电的状态变量，充电时at＝0，放电时at＝1；K为一个正约束常数；12基于联盟博弈的集控瞭望塔能源自供给系统的容量配置：设计瞭望塔自供给系统的光伏发电系统容量满足日间瞭望塔用电需求并保留足够容量余度为储能系统进行充电，储能系统出力支撑瞭望塔夜间用电需求；所述基于联盟博弈的集控瞭望塔能源自供给系统的容量配置包括以下步骤：121构建瞭望塔容量配置联盟博弈模型，包括联盟参与者集合、参与者策略集、出力约束以及博弈目标函数：1211利用式5建立联盟博弈模型中参与者集合N，包括光伏系统的最大可出力容量、道路压电发电系统最大可出力容量以及储能系统容量：N＝{PPV,PPZ,PES}5式5中：PPV表示光伏系统的最大可出力容量；PPZ表示道路压电系统的最大可出力容量；PES表示储能系统容量；1212利用式6建立联盟博弈模型中t时段的策略集Xt：Xt＝{xj,t|j＝1,2,3}6式6中：xj,t表示参与者集合N中第j类电源在t时段的出力系数；1213根据各类电源的出力系数，结合光伏系统的最大可出力容量PPV、道路压电系统的最大可出力容量PPZ、储能系统容量PES，利用式7计算在策略集Xt下能源自供给系统应满足的出力约束，PPVx1,tηPV+PPZx2,tηPZ+PESx3,tηES≥PL,t7式7中：PL,t表示瞭望塔系统t时段总负荷功率；ηPV和ηPZ分别表示光伏和道路压电的发电效率；x1,t、x2,t、x3,t分别表示储能系统、光伏系统和道路压电系统在t时段的出力系数；1214储能系统在t时段的荷电状态由SOCBt来表示，利用式8表示其荷电状态约束；SOCBmin≤SOCBt≤SOCBmax8；1215利用式9计算瞭望塔容量联盟博弈模型中的目标函数： 式9中：ζ表示瞭望塔能源自供给系统的消纳系数；122通过智能优化算法NSGA-II求解上述步骤121的联盟博弈模型，得到瞭望塔能源自供给系统的最优容量配置，该配置结果满足瞭望塔功率需求且可保证瞭望塔能源自供给系统的消纳系数最高；13基于生成对抗网络GAN的零碳化集控瞭望塔调控优化方法：结合集控瞭望塔能源自供给系统出力模型和容量配置，基于生成对抗网络GAN对零碳化集控瞭望塔进行能源调控优化；所述基于生成对抗网络GAN的零碳化集控瞭望塔调控优化方法包括以下步骤：131结合步骤121-122所得光伏系统的最大可出力容量PPV、道路压电系统的最大可出力容量PPZ、储能系统容量PES，利用式10定义瞭望塔发电系统在t时段的弃电成本、利用式11表示光伏和道路压电的出力约束：CDP,t＝[PPV,t+PPZ,t-PL,t-1-μtPES]×cp10 式10、11中：CDP,t表示瞭望塔发电系统在t时段的弃电成本；PPV,t和PPZ,t分别表示t时段的光伏出力和道路压电出力；μt表示储能系统在t时段电量比例系数；cp表示瞭望塔系统发电成本；132设定日前优化调控周期为24h，调控时间间隔为1h，利用式12表示瞭望塔系统日前运行调控目标函数： 式12中：Fq表示瞭望塔系统日前运行调控周期T内总运行成本；CDB,t表示储能运行退化成本；133设定日内滚动周期为1h，滚动时间间隔为5min，利用式13表示瞭望塔系统日内优化调控目标函数： 式13中：Fn表示瞭望塔系统日内优化运行调控周期T内总运行成本；CB,t表示储能功率在日前与日内两阶段调控误差的惩罚成本；CPV,t和CPZ,t分别表示光伏与压电功率在日前与日内两阶段调控误差的惩罚成本；θB、θPV和θPZ分别表示储能、光伏和道路压电调控误差惩罚成本的权重系数；134使用生成对抗网络GAN求解瞭望塔两阶段运行调控优化模型，利用式14表示生成对抗网络GAN的极大极小化博弈模型： 式14中：Eg表示分布函数的期望值；Pdatex表示真实日前样本的分布；Pzz表示生成的日内样本的分布；FqFnZ表示生成的数据FnZ在Fq中判别为真的概率；135利用式15表示生成对抗网络GAN的生成器损失函数与鉴别器损失函数： 式15中：表示生成器损失函数，的值越小，说明生成的数据越接近真实数据；表示鉴别器损失函数，的值越小，说明鉴别器判断数据是否真实的能力越强；136经过整个网络不断训练迭代，生成器持续调整权重使其生成的数据接近真实数据，而鉴别器也在增强判断能力，直到鉴别器无法精确判断数据是否为真实，得到瞭望塔运行调控优化结果。

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