(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 202210881202.6 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 中国人民解 放军海军勤务学院 地址 300450 天津市滨 海新区河北路1号 申请人 中国人民解 放军陆军工程大 学 (72)发明人 王洪达　焦志鹏　邢建春　杨启亮　 赵九冰　杨曼　周煜韬　 (74)专利代理 机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 金含 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 113/04(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 微电网能量管理方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种微电网能量管理方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 该方法包括： 获取能量 优化问题模型的目标函数、 优化变量和约束条 件； 根据所述目标函数、 所述优化变量和所述约 束条件构建初始能量管理学习模 型； 根据所述初 始能量管理学习模型通过元学习框架得到能量 管理学习模型； 获取训练集， 其中， 所述训练集中 的样本包括微电网中多个历史时段的负荷功率、 配电网电价、 发电功率参数； 基于所述训练集训 练所述能量管理学习模型， 得到能量管理模型； 将微电网中当前时段的负荷功率、 配电网电价、 发电功率参数输入所述能量管 理模型， 将能量管 理模型的输出作为能量管理策略。 权利要求书3页 说明书15页 附图6页 CN 115358138 A 2022.11.18 CN 115358138 A 1.一种微电网能量管理方法， 其特 征在于， 包括： 获取能量优化问题模型的目标函数、 优化变量和约束条件； 根据所述目标函数、 所述优化变量和所述约束条件构建初始能量管理学习模型； 根据所述初始能量管理学习模型通过 元学习框架得到能量管理学习模型； 获取训练集， 其中， 所述训练集中的样本包括微电网中多个历史时段的负荷功率、 配电 网电价、 发电功率 参数； 基于所述训练集训练所述能量管理学习模型， 得到能量管理模型； 将微电网中当前时段的负荷功率、 配电网电价、 发电功率参数输入所述能量管理模型， 将能量管理模型的输出作为能量管理策略。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述初始能量管理学习 模型通过 元学习框架得到能量管理学习模型， 包括： 采用所述元 学习框架确定所述初始能量管理学习模型对应的评分模型； 根据所述评分模型通过所述元学习框架对所述初始能量管理学习模型进行迭代计算 并记录迭代指标， 得到每次迭代中所述初始能量管理学习模型对应的评 分值， 其中， 所述迭 代指标包括所述目标函数、 求 解速度和求 解占用内存； 响应于确定所述评分值满足预定条件， 将所述评分值最大的所述初始能量管理策略作 为所述能量管理学习模型， 其中， 所述预定条件为所述评分值与上次迭代的评分值的差小 于等于预定范围或所述评分值 等于预定值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述采用所述元学习框架确定所述初始能 量管理学习模型对应的评分模型， 包括： 将所述初始能量管理学习模型中的柴油发电机出力、 储能充放电功率、 配电网交互功 率作为元 学习参数； 采用所述元 学习框架确定所述元 学习参数对应的评分模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述训练集训练所述能量管理学 习模型， 得到能量管理模型， 包括： 所述样本集还包括验证集， 其中， 所述验证集中的样本包括微电网不同的运行场景下 的负荷功率、 配电网电价、 发电功率 参数； 基于所述训练集训练所述能量管理学习模型， 得到训练模型； 将所述验证集输入所述训练模型， 得到能量管理验证策略； 响应于确定所述能量管理验证策略对应的负荷率大于目标负荷率或所述能量管理验 证策略对应的储能寿命小于目标储能寿命， 重新对所述能量管理学习模型进行训练， 直到 所述能量管理验证策略对应的负荷率小于目标负荷率且所述能量管理验证策略对应的储 能寿命大于目标储能寿命； 响应于确定所述能量管理验证策略对应的负荷率小于目标负荷率且所述能量管理验 证策略对应的储能寿命大于目标储能寿命， 将所述训练模型作为所述能量管理模型。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取能量优化问题模型的目标函数、 优化变量和约束条件， 包括： 所述目标函数包括经济成本最小、 负荷率 最低、 储能寿命最长； 所述优化变量包括柴油发电机出力、 储能充放电功率、 配电网交 互功率；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115358138 A 2所述约束条件 包括微电网的拓扑 结构和功率约束， 其中， 所述功率约束包括： 其中， Pde(t)为所述柴油发电机出力， 分别为所述柴油发电机出力的最大值、 最小值， 为所述储能充放电功率中的充电功率， PLoad(t)为微电网负荷功率， 为所述储能充放电功率中的放电功率， PArea12(t)、 PArea13(t)、 PArea23(t)分别为微电网中的第 一区域和 第二区域对应的第一区域间交互功 率、 第一区域和 第三区域对应的第二区域间交 互功率、 第二区域和第三区域对应的第三区域间交互功率， 分别为第 一区域间交互功率的第一交互功率最大值、 第二交互功率最大值、 第三交互功率最大值， 分别为微电网向配电网购电功率、 售电功率， 为所述配电网交互 功率的最大值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述 微电网的拓扑 结构的获取流 程包括： 获取微电网的末端设备运行状态、 传输线功率、 母线电压、 变换器容量、 储能容量作为 拓扑参数； 通过卷积神经网络对所述拓扑参数进行 结构辨识， 得到所述 微电网的拓扑 结构。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述储能寿命的计算 流程包括： S1、 获取电池的充放电深度和充放电次数； S2、 根据式(1)计算所述充放电深度对应的第一循环次数： Nmax,DOD＝a·DODb        (1) 其中， Nmax,DOD为所述第一循环次数， a为第一循环参数， b为第二循环参数， DOD为所述充 放电深度； S3、 基于所述第一循环次数根据式(2)计算 等效循环系数： αDOD＝Nmax,100/Nmax,DOD    (2) 其中， αDOD为所述等效循环系数， Nmax,100为第二循环次数， 所述第二循环次数用于表示 100％充放电深度对应的循环次数； S4、 基于所述 等效循环次数和所述充放电次数根据式(3)计算储能寿命： Nan＝1/Σm i＝1αDODi          (3) 其中， Nan为所述储能寿命， Σm i＝1αDODi为累计充放电次数， i为所述充放电次数， m为累计 充放电次数， 1≤i≤m。 8.一种微电网能量管理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 被 配置为获取能量优化问题模型的目标函数、 优化变量和约束条件；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115358138 A 3