本發明涉及儲能調頻指令預測領域，尤其涉及一種優勢互補的儲能調頻指令預測方法及系統。

背景技術：

1、隨著電力系統的不斷發展，對電網頻率穩定性的要求日益提高。儲能系統在輔助火電機組調頻方面發揮著重要作用，其中混合儲能（超容?+?鋰電池）輔助火電機組調頻是一種常見的技術手段。在傳統的混合儲能輔助火電機組調頻方法中，將調頻指令和火電機組的差值傳遞給混合儲能，低頻部分由電池承擔，高頻部分由超容承擔。然而，該方法存在一定的局限性。信號從調頻指令傳輸到超容或鋰電池需要時間，同時超容或鋰電池本身的響應也需要時間，這就導致了響應時間差的問題。這種響應時間差會對調頻效果產生負面影響，進而影響電廠的收益。

2、為了解決響應時間差的問題，出現了一些預測調頻指令大小的方法。傳統的預測方法通常利用諸如變分模態分解（vmd）或者自適應噪聲的完備經驗模態分解（ceemdan）等技術，將原始序列分解為一系列子序列，然后分別對這些子序列進行預測，最后將預測結果疊加得到最終的預測值。但是，這些傳統的分解方法存在各自固有的缺點。vmd?分解存在模態混疊和端部混亂的問題，這會影響分解結果的準確性。而?ceemdan?算法在處理含有噪聲的信號時，分解結果容易受到噪聲的影響。由于噪聲與信號頻率相近，可能導致有用信號被誤認為是噪聲，從而降低分解效果。此外，ceemdan?算法受初始條件的影響較大，可能導致不同次分解的結果存在差異。

技術實現思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發明。

2、因此，本發明解決的技術問題是：如何提高調頻指令預測的精確度，減少響應時間差對電廠收益的影響。

3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發明實施例提供了一種優勢互補的儲能調頻指令預測方法，包括：

5、將待預測的調頻指令進行vmd分解和ceemdan分解，分別得到第一子序列集和第二子序列集；

6、基于第一子序列集和第二子序列集進行序列穿插，并進行第一判斷；

7、所述基于第一子序列集和第二子序列集進行序列穿插包括：

8、設第一子序列集中的某個子序列，即某個vmd分解的子序列為imfi=[xi1,xi2,xi3,...,xii,...,xin]，設該序列的試驗組誤差是wi；

9、設第二子序列集中的某個子序列，即某個ceemdan分解的子序列imfj、=[xj1、,xj2、,xj3、,...,xji、,...,xjn、]，設該序列的試驗組誤差是wj、；

10、將兩個子序列進行序列穿插，表示為[xi1,xj1、,xi2,xj2、，xi3,xj3、,...,xii,xji、,...,xin,xjn、]，產生的試驗組誤差為wij，wij=（wi+wj、）/2；

11、所述進行第一判斷包括：

12、對進行序列穿插的兩個子序列產生的試驗組誤差進行判斷,若且

13、，則認為進行序列穿插的兩個子序列相互匹配，其中avg()表示取平均值；

14、基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換；對于不匹配的子序列，不進行序列片段交換操作；所述的相互匹配是指完整的子序列相互匹配；

15、所述基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換包括：

16、設任意一對相互匹配的子序列為：vmd分解的子序列imfi=[xi1,xi2,xi3,...,xii,...,xin]和ceemdan分解的子序列imfj、=[xj1、,xj2、,xj3、,...,xji、,...,xjn、]，對這對子序列進行長度為q的序列片段交換；

17、所述進行長度為q的序列片段交換包括：

18、q的長度隨機范圍表示為：

19、，其中，n為進行序列片段交換的子序列的長度，[?]表示向下取整；

20、所述基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換還包括：

21、對于每一對相互匹配的子序列，在確定交換序列片段長度q的情況下，在子序列中不同起始位置選取長度為q的片段進行交換操作；每一次在不同起始位置選取片段進行的交換操作后，計算對應的誤差平均值，將誤差平均值最小的一次交換作為序列片段交換的最終結果；

22、將所有經過序列片段交換操作的子序列輸入到?gru?網絡進行預測，并對預測結果進行修正，得到最終的儲能調頻指令預測結果。

23、作為優勢互補的儲能調頻指令預測方法的一種優選方案，其中：

24、所述將所有經過序列片段交換操作的子序列輸入到?gru?網絡進行預測，并對預測結果進行修正包括：

25、將進行序列片段交換后的子序列通過gru網絡進行預測，設得到的預測組的預測結果序列為c1,c2,c3,...,ck和c1、，c2、,c3、,...,ck、。

26、作為優勢互補的儲能調頻指令預測方法的一種優選方案，其中：

27、所述將所有經過序列片段交換操作的子序列輸入到?gru?網絡進行預測，并對預測結果進行修正還包括：

28、設某個經過序列片段交換后的序列的預測結果為：cr=[xn+1,xn+2,xn+3,...,xn+i,...,xn+0.1n]；

29、將對應的結果修正為：，其中，是對應的序列進行片段交換時dna片段的長度。

30、作為優勢互補的儲能調頻指令預測方法的一種優選方案，其中：

31、所述將所有經過序列片段交換操作的子序列輸入到?gru?網絡進行預測，并對預測結果進行修正還包括：

32、最終的儲能調頻指令預測結果表示為0.5（c1+c2+c3+...+ck+c1、+c2、+c3、+...+ck、）。

33、第二方面，本發明實施例提供了一種優勢互補的儲能調頻指令預測系統，包括：

34、初始分解模塊，用于將待預測的調頻指令進行vmd分解和ceemdan分解，分別得到第一子序列集和第二子序列集；

35、匹配判斷模塊，用于基于第一子序列集和第二子序列集進行序列穿插，并進行第一判斷；

36、所述基于第一子序列集和第二子序列集進行序列穿插包括：

37、設第一子序列集中的某個子序列，即某個vmd分解的子序列為imfi=[xi1,xi2,xi3,...,xii,...,xin]，設該序列的試驗組誤差是wi；

38、設第二子序列集中的某個子序列，即某個ceemdan分解的子序列imfj、=[xj1、,xj2、,xj3、,...,xji、,...,xjn、]，設該序列的試驗組誤差是wj、；

39、將兩個子序列進行序列穿插，表示為[xi1,xj1、,xi2,xj2、，xi3,xj3、,...,xii,xji、,...,xin,xjn、]，產生的試驗組誤差為wij，wij=（wi+wj、）/2；

40、所述進行第一判斷包括：

41、對進行序列穿插的兩個子序列產生的試驗組誤差進行判斷,若且

42、，則認為進行序列穿插的兩個子序列相互匹配，其中avg()表示取平均值；

43、片段交換模塊，用于基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換；對于不匹配的子序列，不進行序列片段交換操作；所述的相互匹配是指完整的子序列相互匹配；

44、所述基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換包括：

45、設任意一對相互匹配的子序列為：vmd分解的子序列imfi=[xi1,xi2,xi3,...,xii,...,xin]和ceemdan分解的子序列imfj、=[xj1、,xj2、,xj3、,...,xji、,...,xjn、]，對這對子序列進行長度為q的序列片段交換；

46、所述進行長度為q的序列片段交換包括：

47、q的長度隨機范圍表示為：

48、，其中，n為進行序列片段交換的子序列的長度，[?]表示向下取整；

49、所述基于第一判斷的結果，對所有相互匹配的子序列進行序列片段交換還包括：

50、對于每一對相互匹配的子序列，在確定交換序列片段長度q的情況下，在子序列中不同起始位置選取長度為q的片段進行交換操作；每一次在不同起始位置選取片段進行的交換操作后，計算對應的誤差平均值，將誤差平均值最小的一次交換作為序列片段交換的最終結果；

51、預測模塊，用于將所有經過序列片段交換操作的子序列輸入到?gru?網絡進行預測，并對預測結果進行修正，得到最終的儲能調頻指令預測結果。

52、第三方面，本發明實施例提供了一種計算設備，包括：

53、存儲器和處理器；

54、所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如本發明任一實施例所述的優勢互補的儲能調頻指令預測方法。

55、第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機可執行指令，該計算機可執行指令被處理器執行時實現所述的優勢互補的儲能調頻指令預測方法。

56、本發明的有益效果：傳統vmd分解存在模態混疊和端部混亂問題，本發明通過優勢互補的預測方法，能有效抑制vmd分解的這些缺點，使信號分解更加準確；ceemdan算法處理含噪聲信號時，分解結果易受噪聲影響，且受初始條件影響較大，不同次分解結果可能存在差異。本發明綜合了vmd和ceemdan分解方法的優點，降低了噪聲和初始條件對分解效果的影響，提高了分解的穩定性和可靠性；本發明將vmd和ceemdan分解方法結合，通過序列匹配和dna交換操作，充分發揮兩種方法的優勢，綜合處理調頻指令序列，從而提高了對調頻指令的預測精確度；對交換后的子序列進行預測，并對預測結果進行修正，進一步減少了預測誤差，使預測結果更接近實際值；能提前預測調頻指令的大小，讓超容/電池提前動作，減少響應時間差，進而提高電廠的收益值。