本技术涉及电力系统自动化，尤其涉及微电网集群的能量调度方法及相关设备。
背景技术：
1、社区微电网作为分布式能源系统的一种形式，具有较小的尺度和更高的灵活性，为实现能源可持续性和经济性提供了有力的平台。为了更有效地管理社区微电网集群中多个社区微电网的能源流动并提高能量利用率，需要合适的进行社区微电网集群的能量调度。
2、在相关技术中，针对于社区微电网集群的能量调度，通常是提前利用社区微电网集群内多个社区微电网的一段较长时间的统计电网参数构建能量调度优化问题，然后通过求解能量调度优化问题以得到能量调度参数，从而利用能量调度参数对接下来一段较长时间的社区微电网集群进行能量调度。但由于这种方法得到的是较长时间的能量调度参数，而在实际应用中，社区微电网集群的电网参数通常是变化的，因此使用该方法得到的能量调度参数在进行社区微电网集群的能量调度时，将出现调度不精准，以造成能量使用成本较高的情况。
技术实现思路
1、本技术实施例的提供了一种微电网集群的能量调度方法及相关设备，能够提高微电网集群进行能量调度的精准度。
2、为实现上述目的，本技术实施例的第一方面提出了一种微电网集群的能量调度方法，所述方法包括：
3、获取微电网集群中至少一个微电网的电网参数；
4、将第一时间段的所述电网参数输入第一能量调度模型进行参数计算，得到所述第一时间段的第一优化变量值；
5、将所述第一优化变量值和第二时间段的所述电网参数输入第二能量调度模型进行参数计算，得到所述第二时间段的第二优化变量值；所述第二时间段为所述第一时间段的子区间；
6、基于所述第二优化变量值和第三时间段的所述电网参数输入第三能量调度模型进行参数计算，得到所述第三时间段的第三优化变量值；所述第一优化变量值、所述第二优化变量值和所述第三优化变量值对应，所述第三时间段为所述第二时间段的子区间；
7、基于所述第三优化变量值对所述微电网进行能量调度。
8、在一些实施例，所述微电网包括光伏发电器和储能电池，所述将第一时间段的所述电网参数输入第一能量调度模型进行参数计算，得到所述第一时间段的第一优化变量值之前，所述方法还包括：
9、确定所述微电网的电力负荷预测参数、能量交易参数、能量价值参数、所述光伏发电器的光伏发电预测参数、所述储能电池的电池使用参数和时间参数；
10、其中，所述电力负荷预测参数和所述光伏发电预测参数用于构建所述微电网的不确定性预测模型，所述电力负荷预测参数用于构建所述微电网的电力负荷模型，所述电池使用参数和所述时间参数用于构建所述储能电池的电池能量状态转移模型，所述能量交易参数和所述能量价值参数用于构建所述微电网的能量交易成本模型，所述电池使用参数、所述能量交易参数、所述电力负荷参数用于构建所述微电网的能量平衡约束条件，所述电池使用参数和所述能量交易参数用于构建所述微电网的能量成本函数；
11、基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型。
12、在一些实施例，所述第二能量调度模型包括第二可转移能量变量的第一约束函数、第二电池使用变量的第二约束函数、所述能量平衡约束条件、所述能量交易成本模型、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型，所述将所述第一优化变量值和第二时间段的所述电网参数输入第二能量调度模型进行参数计算，得到所述第二时间段的第二优化变量值，包括：
13、获取可转移能量松弛因子和电池能量状态松弛因子；
14、基于所述第一优化变量值确定第一可转移能量变量值和第一电池使用变量值，利用所述第一可转移能量变量值、所述第一电池使用变量值、所述可转移能量松弛因子以及所述电池能量状态松弛因子分别确定所述第二可转移能量变量的第一变量范围和所述第二电池使用变量的第二变量范围，根据所述第一变量范围更新所述第一约束函数，根据所述第二变量范围更新所述第二约束函数；
15、根据第二时间段的所述电网参数对所述第一约束函数、所述第二约束函数、所述能量平衡约束条件、所述能量交易成本模型、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型进行优化求解，得到所述第二优化变量值。
16、在一些实施例，所述第三能量调度模型包括目标稳定函数、所述能量平衡约束条件、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型，所述基于所述第二优化变量值和第三时间段的所述电网参数输入第三能量调度模型进行参数计算，得到所述第三时间段的第三优化变量值，包括：
17、基于所述第二优化变量值确定第二可转移能量变量值、第二电池使用变量值以及第二能量交易变量值，利用所述第二可转移能量变量值、第二电池使用变量值以及第二能量交易变量值更新所述目标稳定函数；
18、根据第三时间段的所述电网参数对所述目标稳定函数、所述能量平衡约束条件、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型进行优化求解，得到所述第三优化变量值。
19、在一些实施例，所述电力负荷预测参数包括不可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
20、确定每个所述微电网的不可转移电力负荷预测误差和光伏发电预测误差；
21、其中，所述可转移电力负荷预测误差和所述不可转移电力负荷预测参数用于构建不可转移电力负荷预测模型，所述光伏发电预测误差和所述光伏发电预测参数用于构建光伏发电预测模型；
22、基于所述不可转移电力负荷预测模型和所述光伏发电预测模型得到所述不确定性预测模型。
23、在一些实施例，所述电力负荷预测参数包括可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
24、确定每个所述微电网的满意指标参数、实际可转移电力负荷和可转移电力负荷总预测值，基于所述满意指标参数确定可转移电力负荷偏差值；
25、其中，所述可转移电力负荷偏差值、所述实际可转移电力负荷和所述可转移电力负荷总预测值用于构建可转移电力负荷预测模型；
26、基于所述可转移电力负荷预测模型和所述不可转移电力负荷预测模型得到所述电力负荷模型。
27、在一些实施例，所述电池使用参数包括电池充电参数和电池放电参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
28、确定每个所述储能电池的上一时刻电池能量状态、充电效率、放电效率和电池容量；
29、其中，所述充电效率、所述电池充电参数、所述电池容量以及所述时间参数用于构建充电模型，所述放电效率、所述电池放电参数、所述电池容量以及所述时间参数用于构建放电模型；
30、基于所述上一时刻电池能量状态、所述充电模型以及所述放电模型得到所述电池能量状态转移模型。
31、在一些实施例中，所述微电网集群还包括社区主电网，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
32、基于所述能量交易参数确定每个所述微电网与所述社区主电网之间的主网售出能量参数和主网购入能量参数，以及确定每个所述微电网与其他所述微电网之间的微电网售出能量参数和微电网购入能量参数；
33、基于所述能量价值参数确定每个所述微电网与所述社区主电网之间的主网售出价值和主网购入价值，以及确定每个所述微电网与其他所述微电网之间的微电网售出价值和微电网购入价值；
34、基于所述主网售出能量参数、所述主网购入能量参数、所述微电网售出能量参数、所述微电网购入能量参数、所述主网售出价值、所述主网购入价值、所述微电网售出价值和所述微电网购入价值得到所述能量交易成本模型。
35、为实现上述目的，本技术实施例的第二方面提出了一种微电网集群的能量调度装置，所述装置包括：
36、参数获取模块，用于获取微电网集群中至少一个微电网的电网参数；
37、第一参数计算模块，用于将第一时间段的所述电网参数输入第一能量调度模型进行参数计算，得到所述第一时间段的第一优化变量值；
38、第二参数计算模块，用于将所述第一优化变量值和第二时间段的所述电网参数输入第二能量调度模型进行参数计算，得到所述第二时间段的第二优化变量值；所述第二时间段为所述第一时间段的子区间；
39、第三参数计算模块，用于基于所述第二优化变量值和第三时间段的所述电网参数输入第三能量调度模型进行参数计算，得到所述第三时间段的第三优化变量值；所述第一优化变量值、所述第二优化变量值和所述第三优化变量值对应，所述第三时间段为所述第二时间段的子区间；
40、能量调度模块，用于基于所述第三优化变量值对所述微电网进行能量调度。
41、为实现上述目的，本技术实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的微电网集群的能量调度方法。
42、为实现上述目的，本技术实施例的第四方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的微电网集群的能量调度方法。
43、本技术实施例提出的微电网集群的能量调度方法及相关设备，该方法通过首先，获取微电网集群中至少一个微电网的电网参数；然后，将第一时间段的电网参数输入第一能量调度模型进行参数计算，得到第一时间段的第一优化变量值；接下来，将第一优化变量值和第二时间段的电网参数输入第二能量调度模型进行参数计算，得到第二时间段的第二优化变量值；第二时间段为第一时间段的子区间；再基于第二优化变量值和第三时间段的电网参数输入第三能量调度模型进行参数计算，得到第三时间段的第三优化变量值；第一优化变量值、第二优化变量值和第三优化变量值对应，第三时间段为第二时间段的子区间；最后，基于第三优化变量值对微电网进行能量调度。本技术实施例从较长时间的第一时间段开始，利用第一优化变量值和第二时间段的电网参数作为第二时间段的参数计算输入，生成第二优化变量值，再利用第二优化变量值和第三时间段的电网参数作为第三时间段的参数计算的输入，以生成短时间的第三时间段的第三优化变量值，从而利用第三优化变量在短时间范围内对多个微电网的能量进行调度控制，进而提高在微电网集群中能量调度的精准度以电网集群中多个微电网的降低能量使用成本。
44、本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.一种微电网集群的能量调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述微电网包括光伏发电器和储能电池，所述将第一时间段的所述电网参数输入第一能量调度模型进行参数计算，得到所述第一时间段的第一优化变量值之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述第二能量调度模型包括第二可转移能量变量的第一约束函数、第二电池使用变量的第二约束函数、所述能量平衡约束条件、所述能量交易成本模型、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型，所述将所述第一优化变量值和第二时间段的所述电网参数输入第二能量调度模型进行参数计算，得到所述第二时间段的第二优化变量值，包括：
4.根据权利要求3所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述第三能量调度模型包括目标稳定函数、所述能量平衡约束条件、所述电力负荷模型以及所述电池能量状态转移模型，所述基于所述第二优化变量值和第三时间段的所述电网参数输入第三能量调度模型进行参数计算，得到所述第三时间段的第三优化变量值，包括：
5.根据权利要求2所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括不可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述电池使用参数包括电池充电参数和电池放电参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求2所述的微电网集群的能量调度方法，其特征在于，所述微电网集群还包括社区主电网，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述第一能量调度模型之前，所述方法还包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的微电网集群的能量调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的微电网集群的能量调度方法。
