(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211470191.9 (22)申请日 2022.11.22 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司 地址 310063 浙江省杭州市西湖区黄龙路8 号 申请人 浙江大学 (72)发明人 陈蕾　董树锋　杨强　徐玮韡　 孙益辉　徐重酉　黄俊　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 卫三娟 (51)Int.Cl. H02J 3/46(2006.01) H02J 3/28(2006.01) H02J 3/00(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种微电网群的控制方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种微电网群的控制方法及 装置， 可应用于微电网技术领域。 该方法包括： 连 续获取微电网群测量信息， 根据测量信息得到微 电网群的瞬时功率； 当瞬时功率与预设的离散触 发表达式中的瞬时功率相同时， 确定发生离散事 件； 利用预设的预测模型， 对未来预设的时间段 内微电网群中的各个微电网内可再生能源出力 和负荷出力进行预测， 得到预测结果； 通过预设 的优化模型对 预测结果进行计算， 并根据首个计 算结果生成微电网群控制指令对微电网群中的 各个微电网进行控制。 本技术方案提高了优化控 制器对于底层微电网群连续动态过程的感知能 力， 克服了传统优化调度策略优化结果不准确的 缺陷， 提高了控制的实时性， 提高新能源的利用 率和供电可靠性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115528752 A 2022.12.27 CN 115528752 A 1.一种微电网群的控制方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 连续获取微电网群测量信息， 根据所述测量信息得到微电网群的瞬时功率； 当所述瞬时功率与预设的离 散触发表达式 中的瞬时功率相同时， 确定发生离 散事件； 利用预设的预测模型， 对未来预设的时间段内微电网群中的各个微电网内可再生能源 出力和负荷出力进行 预测， 得到预测结果； 通过预设的优化模型对所述预测结果进行计算， 并根据 首个计算结果生成微电网群控 制指令对微电网群中的各个微电网进行控制。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设的预测模型的具体建立方式包 括： 获取微电网群的历史数据； 其中， 所述历史数据包括微电网群历史可再生能源发电和 区域负荷数据； 将所述历史数据按照预设的比例分为训练集和 测试集； 通过训练集完成神经网络预测模型的初步训练， 并通过测试集测试， 得到预测模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设的优化模型的具体建立方式包 括： 将发电机功率和储能功率的向量形式作为决策向量； 根据所述决策向量、 第一多项式和第 二多项式构建优化模型； 其中， 所述第 一多项式为 关于当前时刻的微电网的发电机有功功 率和燃料成本系数的多项式； 所述第二多项式为关 于当前时刻的微电网的储能功率和储能运行维护成本和寿命损耗等效替换成本系数的多 项式。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述对未来预设的时间段内微电网群中 的各个微电网内可 再生能源出力和负荷出力进行 预测前， 还 包括： 获取前一次确定发生离 散事件时的可 再生能源出力和负荷出力作为测试 数据； 根据所述测试 数据， 判断预设的预测模型精度是否满足要求。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在所述预设的预测模型精度不满足要求 时， 还包括： 将所述测试数据和历史数据混合后， 随机分解为新的测试集和新的训练集， 并利用新 的训练集重新训练所述预测模型， 再通过测试集测试， 将新得到的预测模型作为预设的预 测模型。 6.根据权利要求1 ‑5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述通过预设的优化模型对所述 预测结果进行计算， 具体包括： 将所述预测结果代入优化模型进行求解， 得到各个微电网内可控发电设备运行曲线和 储能充放电功率曲线。 7.一种微电网群的控制装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 信息获取模块， 用于连续获取微电网群测量信息， 根据所述测量信息得到微电网群的 瞬时功率； 离散事件确定模块， 用于当所述瞬时功率与预设的离散触发表达 式中的瞬时功率相同 时， 确定发生离 散事件； 预测模块， 用于利用预设的预测模型， 对未来预设的时间段内微电网群中的各个微电权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115528752 A 2网内可再生能源出力和负荷出力进行 预测， 得到预测结果； 控制模块， 用于通过预设的优化模型对所述预测结果进行计算， 并根据首个计算结果 生成微电网群控制指令对微电网群中的各个微电网进行控制。 8.根据权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 所述预测模块具体用于： 在所述对未来预设的时间段内微电网群中的各个微电网内可再生能源出力和负荷出 力进行预测前， 获取前一次确定发生离散事件时的可再生能源出力和负荷出力作为测试数 据； 根据所述测试 数据， 判断预设的预测模型精度是否满足要求。 9.根据权利要求8所述的装置， 其特征在于， 在所述预设的预测模型精度不满足要求 时， 所述预测模块具体用于： 将所述测试数据和历史数据混合后， 随机分解为新的测试集和新的训练集， 并利用新 的训练集重新训练所述预测模型， 再通过测试集测试， 将新得到的预测模型作为预设的预 测模型。 10.根据权利要求7 ‑9任一项所述的装置， 其特 征在于， 所述控制模块具体用于： 将所述预测结果代入优化模型进行求解， 得到各个微电网内可控发电设备运行曲线和 储能充放电功率曲线。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115528752 A 3