本技术公开了一种风光储调度规则挖掘技术与系统,该技术通过分析风光储调度历史数据构建知识图谱,并运用关系路径编码模型结合逻辑规则演绎性,实现调度规则的高效挖掘。
背景技术
随着全球能源转型的加速推进,风能和太阳能等可再生能源在电力系统中的占比不断上升。然而,风能和太阳能的间歇性和波动性较强,其不确定性对电网的稳定性构成了巨大的挑战。为充分利用风光资源并保障电网的安全运行,风光储互补技术逐渐成为电力调度研究的重点。通过将风能、太阳能与储能系统进行联合调度,该技术可以有效缓解可再生能源发电波动对电网的影响,增强系统的灵活性和可靠性。然而,风光储联合发电系统依然面临诸多挑战,如输出功率的不可控、电价的时变性以及新能源出力的随机波动等。传统的调度方法通常依赖固定的调度计划,难以灵活应对新能源出力的随机性,导致调度效率低下,未能充分发挥新能源的潜力。
知识图谱是一种以图结构形式表示实体及其相互关系的知识表达方式,能够帮助机器更好地理解和处理复杂数据。知识图谱规则挖掘是从图谱中自动发现潜在的逻辑规则的过程,通常通过分析实体之间的路径、逻辑推理或表示学习等方法生成高质量的规则。在风光储调度领域,知识图谱可以通过图结构形式表示风、光、储能系统中的实体及其相互关系,帮助智能系统理解和处理复杂的调度数据。通过对风光储调度知识图谱进行规则挖掘,可以自动发现风光储系统中的潜在调度规则。这些潜在调度规则能够有效整合风能、太阳能及储能系统的特性,动态应对能源输出的波动性与不确定性。这有助于提高风光储调度人员调度决策的效率,减少了对传统经验的依赖。同时,挖掘出的规则有助于实现智能化调度优化,使系统能够在变化的能源需求和发电条件下自动调整调度计划,确保能源资源的最大化利用和电网的稳定运行。
然而,现有的基于知识图谱的规则挖掘方法忽视了逻辑规则的演绎特性,直接在知识图谱中搜索规则实例,导致搜索空间庞大,进而降低了规则挖掘的效率。此外,这些方法难以挖掘缺乏实例支持的规则,限制了其在复杂场景中的应用。
实现思路