技术摘要：
本申请公开了一种楼宇电力调度方法、装置和设备，本申请先对典型用电设备的第一典型负荷曲线进行分类，得到不同用电模式下的第二典型负荷曲线，再根据第二典型负荷曲线建立数学模型，提高了对楼宇用户用电负荷描述的精确性，然后通过自适应动态规划方法计算得到每种典  全部
背景技术：
近年来随着生产力的快速发展，人民生活水平的日益提高，对电能的需求也日益 增大。储能设备可以将处于谷段的电能有效转移到峰段，降低火力发电站的配置规模，减少 由于“热备用”产生的电能浪费。将储能设备分装到楼宇用户中，能够充分发挥储能设备对 电能峰谷段分布的调节作用。然而，楼宇用户的用电模式，具有高度的随机性。一方面，楼宇 用户用电模式的影响因素非常多，导致对用电模式的数学模型描述，变量维度非常高；另一 方面，用户用电行为的部分影响因素，难以用数学工具进行准确的描述，影响数学模型的有 效性。 现有技术只使用楼宇总线的负荷曲线描述微电网的用电侧，没有对总线的负荷曲 线分类，导致得出来的调度方案对用电负荷描述得过于粗糙，从而使得电力调度不够准确。
技术实现要素：
本申请提供了一种楼宇电力调度方法、装置和设备，用于解决现有技术只使用楼 宇总线的负荷曲线描述微电网的用电侧，没有对总线的负荷曲线分类，导致得出来的调度 方案对用电负荷描述得过于粗糙，从而使得电力调度不够准确的技术问题。 有鉴于此，本申请第一方面提供了一种楼宇电力调度方法，包括： 采集典型用电设备的有功功率和楼宇总线上的有功功率，得到所述典型用电设备 的第一典型负荷曲线； 通过k-means聚类方法对所述第一典型负荷曲线进行分类，得到若干条所述典型 用电设备在不同用电模式下的第二典型负荷曲线； 根据若干条所述第二典型负荷曲线，建立楼宇配电调度系统的离散时间状态空间 模型； 根据所述离散时间状态空间模型，通过自适应动态规划方法计算得到待调度时间 内所述第二典型负荷曲线对应的第一电力调度数据； 获取所述典型用电设备在所述待调度时间内的预测负荷曲线； 根据所述第二典型负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得到第一预置权重向量，所 述第一预置权重向量为所述预测负荷曲线和所述第二典型负荷曲线的相似度； 根据所述第一预置权重向量和所述第一电力调度数据，通过第一预置公式计算得 到所述典型用电设备的第二电力调度数据； 所述第一预置公式为： 其中，ui(k)为所述第二电力调度数据，i为第i种典型用电设备，j为第j类用电模 5 CN 111600304 A 说　明　书 2/11 页 式，ωj为第j类用电模式下的第一预置权重向量，σ1为非线性映射， 为所述第一电力 调度数据，k∈{0,1,2,…,T}为一个调度时间内的第k个时隙，T为一个调度时间内的总时隙 数。 可选地，所述获取所述典型用电设备在所述待调度时间内的预测负荷曲线，包括： 获取所述典型用电设备的历史用电数据； 将所述历史用电数据输入负荷曲线预测模型进行运算，得到所述典型用电设备在 所述待调度时间内的预测负荷曲线，其中所述负荷曲线预测模型的配置过程为将所述典型 用电设备的待训练用电数据输入LSTM神经网络进行训练得到。 可选地，所述根据所述第二典型负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得到第一预置 权重向量，包括： 根据所述第二典型负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得到第二预置权重向量； 根据第三预置权重向量通过迭代方法重复迭代修正所述第二预置权重向量得到 第一预置权重向量，直到所述第一预置权重向量满足第二预置公式； 所述第二预置公式为： 其中，ωj为第j类用电模式下的第一预置权重向量， 为第i种典型用电设备 的预测负荷曲线，PL,ij(k)为第i种典型用电设备在第j类用电模式下的第二典型负荷曲线, Ni为第i种典型用电设备的用电模式的总数，k∈{0,1,2,…,T}为一个调度时间内的第k个 时隙，T为一个调度时间内的总时隙数，εf为第一预置阈值。 可选地，所述根据所述第一预置权重向量和所述第一电力调度数据，通过第一预 置公式计算得到所述典型用电设备的第二电力调度数据，之后还包括： 采集所述楼宇配电调度系统运行时的所述典型用电设备的实时有功功率和楼宇 总线上的实时有功功率，得到所述典型用电设备的第一标准负荷曲线； 通过所述k-means聚类方法对所述第一标准负荷曲线进行分类，得到若干条所述 典型用电设备在不同用电模式下的第二标准负荷曲线； 根据所述第二标准负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得到标准权重向量，所述标 准权重向量为所述预测负荷曲线和所述第二标准负荷曲线的相似度； 计算所述标准权重向量和所述第一预置权重向量的差值； 若所述差值的绝对值大于第二预置阈值时，则重新计算所述第二电力调度数据得 到第三电力调度数据。 可选地，所述若所述差值的绝对值大于第二预置阈值时，则重新计算所述第二电 力调度数据得到第三电力调度数据，包括： 若所述差值的绝对值大于第二预置阈值时，根据所述标准权重向量和所述第一电 力调度数据，通过所述第一预置公式重新计算第二电力调度数据得到第三电力调度数据。 可选地，所述采集典型用电设备的有功功率和楼宇总线上的有功功率，得到所述 典型用电设备的第一典型负荷曲线，之前还包括： 6 CN 111600304 A 说　明　书 3/11 页 将楼宇的用电设备划分为若干种所述典型用电设备。 本申请第二方面提供了一种楼宇电力调度装置，包括：第一采集单元、第一分类单 元、建模单元、第一计算单元、获取单元、第二计算单元和第三计算单元； 所述第一采集单元，用于采集典型用电设备的有功功率和楼宇总线上的有功功 率，得到所述典型用电设备的第一典型负荷曲线； 所述第一分类单元，用于通过k-means聚类方法对所述第一典型负荷曲线进行分 类，得到若干条所述典型用电设备在不同用电模式下的第二典型负荷曲线； 所述建模单元，用于根据若干条所述第二典型负荷曲线，建立楼宇配电调度系统 的离散时间状态空间模型； 所述第一计算单元，用于根据所述离散时间状态空间模型，通过自适应动态规划 方法计算得到待调度时间内所述第二典型负荷曲线对应的第一电力调度数据； 所述获取单元，用于获取所述典型用电设备在所述待调度时间内的预测负荷曲 线； 所述第二计算单元，用于根据所述第二典型负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得 到第一预置权重向量，所述第一预置权重向量为所述预测负荷曲线和所述第二典型负荷曲 线的相似度； 所述第三计算单元，用于根据所述第一预置权重向量和所述第一电力调度数据， 通过第一预置公式计算得到所述典型用电设备的第二电力调度数据； 所述第一预置公式为： 其中，ui(k)为所述第二电力调度数据，i为第i种典型用电设备，j为第j类用电模 式，ωj为第j类用电模式下的第一预置权重向量，σ1为非线性映射， 为所述第一电力 调度数据，k∈{0,1,2,…,T}为一个调度时间内的第k个时隙，T为一个调度时间内的总时隙 数。 可选地，还包括：第二采集单元、第二分类单元、第四计算单元、第五计算单元和第 六计算单元； 所述第二采集单元，用于采集所述楼宇配电调度系统运行时的所述典型用电设备 的实时有功功率和楼宇总线上的实时有功功率，得到所述典型用电设备的第一标准负荷曲 线； 所述第二分类单元，用于通过所述k-means聚类方法对所述第一标准负荷曲线进 行分类，得到若干条所述典型用电设备在不同用电模式下的第二标准负荷曲线； 所述第四计算单元，用于根据所述第二标准负荷曲线和所述预测负荷曲线计算得 到标准权重向量，所述标准权重向量为所述预测负荷曲线和所述第二标准负荷曲线的相似 度； 所述第五计算单元，用于计算所述标准权重向量和所述第一预置权重向量的差 值； 所述第六计算单元，用于若所述差值的绝对值大于第二预置阈值时，则重新计算 7 CN 111600304 A 说　明　书 4/11 页 所述第二电力调度数据得到第三电力调度数据。 可选地，还包括划分单元； 所述划分单元，用于将楼宇的用电设备划分为若干种所述典型用电设备。 本申请第三方面提供了一种楼宇电力调度设备，所述设备包括处理器以及存储 器： 所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器； 所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的楼宇电力调度 方法。 从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点： 本申请公开了一种楼宇电力调度方法，包括：采集典型用电设备的有功功率和楼 宇总线上的有功功率，得到典型用电设备的第一典型负荷曲线；通过k-means聚类方法对第 一典型负荷曲线进行分类，得到若干条典型用电设备在不同用电模式下的第二典型负荷曲 线；根据若干条第二典型负荷曲线，建立楼宇配电调度系统的离散时间状态空间模型；根据 离散时间状态空间模型，通过自适应动态规划方法计算得到待调度时间内第二典型负荷曲 线对应的第一电力调度数据；获取典型用电设备在待调度时间内的预测负荷曲线；根据第 二典型负荷曲线和预测负荷曲线计算得到第一预置权重向量，第一预置权重向量为预测负 荷曲线和第二典型负荷曲线的相似度；根据第一预置权重向量和第一电力调度数据，通过 第一预置公式计算得到典型用电设备的第二电力调度数据。 本申请首先对典型用电设备的第一典型负荷曲线进行分类，得到典型用电设备在 不同用电模式下的第二典型负荷曲线，再根据不同用电模式下的第二典型负荷曲线建立楼 宇配电调度系统的数学模型，提高了对楼宇用户用电负荷描述的精确性，然后通过自适应 动态规划方法计算出典型用电设备在不同用电模式下的第一电力调度数据，从而可以计算 得到每种典型用电设备在不同用电模式下的电力调度策略，提高电力调度的准确性，最后 根据典型用电设备不同用电模式下的第一电力调度数据和第一预置权重向量计算出典型 用电设备的第二电力调度数据，先计算出典型用电设备的第一电力调度数据，作为调度参 考数据，再结合典型用电设备的实际情况计算出典型用电设备的第二电力调度数据，即典 型用电设备在所有用电模式下的调度数据，提高了电力调度的准确性，从而解决了现有技 术只使用楼宇总线的负荷曲线描述微电网的用电侧，没有对总线的负荷曲线分类，导致得 出来的调度方案对用电负荷描述得过于粗糙，从而使得电力调度不够准确的技术问题。 附图说明 图1为本申请实施例提供的一种楼宇电力调度方法的一个流程示意图； 图2为本申请实施例提供的一种楼宇电力调度方法的另一流程示意图； 图3为本申请实施例提供的自适应动态规划方法的迭代示意图； 图4为本申请实施例提供的一种楼宇电力调度装置的结构示意图。