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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于区间预测的智能电网不确定性感知管理控制方法，所述方法包括：步骤1、基于云服务和雾计算的两层分布式架构，针对电力系统的不确定性感知的能源管理，每一层的现有组件都确定明确的任务分配；步骤2、利用LSTM方法局部预测光伏输出功率、小型风力涡轮机输出功率和负载需求的不确定性；步骤3、使用多代理预测区间为每个消费者获得“需求范围”，并由可调度的发电机自己获得下一个时间区间，以达到最大的社会福利；本发明提高了智能电网能源效率水平，抵抗智能电网不确定性问题。

主权项：1.一种基于区间预测的智能电网不确定性感知管理控制方法，其特征在于：所述方法包括：步骤1、建立基于云服务和雾计算的两层分布式架构，针对电力系统的不确定性感知的能源管理，建立每一层的现有组件都确定明确的任务分配；所述基于云服务和雾计算的两层分布式架构，包括：A雾层和B云层；所述A雾层实现功能包括：定价：可调度的消费者根据必须运行和可控的需求，在这一层用二次效用函数为自己指定能源价值；定价方法是基于信任的，根据电力对负荷需求的必要性和电厂的实际发电成本，可调度发电单元根据局部发电成本定义其二次成本函数；估计需求和产生：根据每个消费者过去消耗能源的记录量来预测需求，具有输出、WT和PV的生成单元，根据过去的先例来预测在下一个时间间隔内的生成；更新价格状态：代理在开始每个时间间隔之前，与匿名邻居交换状态后，使用共识协议更新状态；短时间数据存储：为雾层提供了短数据库，使本地单元能够在本地保存短期数据并使用；每个代理的存储在每个时间间隔内保存交换的状态；此外，还需要从随机时间单元的最后几个时间间隔中记录下来，作为时间序列模型的预测系统的输入；履行义务：单位达成一致后，按照所取得的发电和消费状态履行义务，否则，应在云层的监督下进行支出惩罚或其他类型的规则惩罚；B云层功能包括：长期数据存储和分析：实时数据保存在每个代理的数据库中，以供进一步分析；训练过程以离线方式部署，以更新预测模型；功率不匹配计算：为满足公共需求，功率不匹配为0是电力系统中各电网的职责；为了达到这个目的，在每次迭代中，在公共云中由电网所有者来监督功率不匹配参数；具有小型风力涡轮机输出功率的预测范围；负载需求的状态计算是基于光伏的预测间隔；上述数据是由该云服务以匿名的方式收集的，以保护各单位的隐私；在计算总功率失配后，这个量乘以一个系数作为惩罚因子传递给领导者；领导者由公共云中的服务随机完成；隔离和执法：公共云负责观察代理的适当表现；如果系统中出现任何不当行为或投诉，服务部门或当局跟进并修复故障；如果一个代理没有正确响应，则应该将其与其他代理隔离，并对其邻居重复进行社区选举；利用LSTM方法局部预测光伏输出功率、小型风力涡轮机输出功率和负载需求的不确定性是指：从记录的时间序列中预测负载需求、PV和WT输出功率；也就是通过计算之前的样本如何影响当前样本，从连续时间内的一系列样本点中预测每个随机源的未来状态；这个建模过程是通过LSTM方法来完成的，这是一种基于序列的方法，带有一个内存单元来保存来自过去的有用信息；步骤2、根据采集的相关数据信息利用LSTM方法局部预测光伏输出功率、小型风力涡轮机输出功率和负载需求的不确定性；步骤3、使用多代理预测区间为每个消费者获得需求范围，并由可调度的发电机自己获得下一个时间区间，以达到最大的社会福利。

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