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| 61% | 低 || InformerMILP | 8.3% | 无 | 1.5倍 | 5分钟 | 78% | 中 || TimeGPT线性规划 | 4.1% | 支持 | 1.8倍 | 3分钟 | 85% | 中 || **TimeGPTSAC微分平坦** | **3.2%** | **支持** | **2.8倍** | **15秒** | **99.2%** | **中** |自研方案绝杀点时序大模型通用性TimeGPT同时预测负荷、电价、实际SOC无需三个模型SAC连续控制充放电功率是连续值0-2MWDDPG/SAC比离散DQN更优微分平坦约束把SOC不等式约束转化为平坦输出强化学习天然满足安全数字孪生预演策略在虚拟电厂跑100个场景验证无过放才下发避免事故三、核心实现两阶段闭环3.1 时序预测负荷电价SOC三合一# timeseries_forecaster.py from nixtla import TimeGPT import pandas as pd class MultiTaskForecaster: def __init__(self, api_key: str): self.timegpt TimeGPT(api_keyapi_key) # 多任务finetune负荷、电价、SOC同时预测 self.finetune_df self._prepare_multitask_data() # 微调 self.model self.timegpt.fit( self.finetune_df, id_coltask_id, time_coltimestamp, target_colvalue, finetune_steps100, learning_rate1e-4, loss_functionmase # 对SOC的绝对误差更敏感 ) def _prepare_multitask_data(self) - pd.DataFrame: 准备多任务数据 # 任务1: 负荷预测15分钟级 load_data pd.DataFrame({ timestamp: pd.date_range(2024-01-01, periods96, freq15min), value: self._load_historical_load(), task_id: load, exogenous: self._get_weather_forecast() # 天气外生变量 }) # 任务2: 电价预测实时市场价格 price_data pd.DataFrame({ timestamp: pd.date_range(2024-01-01, periods96, freq15min), value: self._load_historical_price(), task_id: price, exogenous: self._get_dayahead_clearing_price() }) # 任务3: SOC预测储能实际荷电状态 soc_data pd.DataFrame({ timestamp: pd.date_range(2024-01-01, periods96, freq15min), value: self._load_historical_soc(), task_id: soc, exogenous: self._get_scheduled_power() # 计划出力 }) return pd.concat([load_data, price_data, soc_data]) def predict(self, horizon: int 96) - dict: 预测未来96个15分钟24小时 future_exog self._get_future_exogenous(horizon) forecast self.model.predict( horizonhorizon, level[80, 90, 95], # 置信区间 exogenousfuture_exog ) # 返回三个任务的预测 return { load: forecast[forecast[task_id] load], price: forecast[forecast[task_id] price], soc: forecast[forecast[task_id] soc] } # 坑1新能源出力受云量影响大TimeGPT预测偏差15% # 解决加入风云4号卫星云图特征0可见光-1红外MAPE从8.3%降至3.2%3.2 储能调度带约束的SAC# energy_scheduler.py import torch import torch.nn as nn from torch.optim import Adam class SOCSafeLayer(nn.Module): 安全层把SOC约束编码进策略网络 SOC ∈ [0.1, 0.95] 物理约束 def __init__(self, capacity_mwh: float 40.0): super().__init__() self.capacity capacity_mwh self.soc_min 0.1 self.soc_max 0.95 def forward(self, action: torch.Tensor, current_soc: torch.Tensor) - torch.Tensor: action: 原始充放功率-2MW到2MW负充电正放电 返回: 安全裁剪后的功率 # 计算下一时刻SOC delta_soc action * 0.25 / self.capacity # 15分钟0.25小时 next_soc current_soc delta_soc # 如果会越界裁剪动作 if next_soc self.soc_min: # 只能充电 max_discharge (self.soc_min - current_soc) * self.capacity / 0.25 action torch.clamp(action, minmax_discharge, max0) if next_soc self.soc_max: # 只能放电 max_charge (self.soc_max - current_soc) * self.capacity / 0.25 action torch.clamp(action, min0, maxmax_charge) return action class EnergySchedulerSAC(nn.Module): def __init__(self, state_dim: int 10, action_dim: int 1): super().__init__() # 安全层 self.safe_layer SOCSafeLayer() # Actor网络策略 self.actor nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, action_dim), nn.Tanh() # 输出[-1,1]对应功率系数 ) # Critic网络Q值 self.critic nn.Sequential( nn.Linear(state_dim action_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 1) ) # 自动温度系数α self.log_alpha nn.Parameter(torch.tensor(0.0)) def select_action(self, state: dict) - float: 选择充放动作 state: { soc: 0.45, load_forecast: 15.3, # MW price_forecast: 0.82, # 元/kWh current_price: 0.75, time_to_peak: 3.2 # 距离晚高峰小时数 } # 编码状态 state_tensor torch.tensor([ state[soc], state[load_forecast] / 50, # 归一化 state[price_forecast] / 2.0, state[current_price] / 2.0, state[time_to_peak] / 12 ]).unsqueeze(0) # Actor输出[-1,1] action_raw self.actor(state_tensor) * 2.0 # 缩放到[-2,2]MW # 安全层裁剪 safe_action self.safe_layer(action_raw, torch.tensor([[state[soc]]])) return safe_action.item() def calculate_reward(self, action: float, state: dict, next_state: dict) - float: 奖励函数套利收益-调度成本-约束惩罚 # 1. 套利收益放电卖高价充电买低价 if action 0: # 放电 revenue action * 0.25 * state[current_price] # 放电15分钟 else: # 充电 revenue action * 0.25 * state[current_price] * 1.2 # 充电有20%损耗 # 2. 调度成本频繁充放惩罚 switching_penalty abs(action - state[last_action]) * 0.01 # 3. 约束惩罚SOC越界 soc_penalty 0 if next_state[soc] 0.1 or next_state[soc] 0.95: soc_penalty -100 # 重罚 # 4. 晚高峰准备SOC80%奖励 peak_bonus 0 if state[time_to_peak] 1 and next_state[soc] 0.8: peak_bonus 50 return revenue - switching_penalty soc_penalty peak_bonus # 训练循环 def train_scheduler(env, scheduler, episodes1000): optimizer Adam(scheduler.parameters(), lr3e-4) for ep in range(episodes): state env.reset() episode_reward 0 for step in range(96): # 24小时×4个15分钟 action scheduler.select_action(state) next_state, reward, done, _ env.step(action) # 存储到replay buffer replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) # SAC更新 if len(replay_buffer) 1000: batch replay_buffer.sample(64) update_sac(scheduler, batch, optimizer) state next_state episode_reward reward print(fEpisode {ep}: Reward {episode_reward:.2f}) # 坑2SAC训练时动作值震荡SOC频繁触及边界 # 解决在Critic里加入约束惩罚项提前惩罚危险动作稳定性提升3.3 微分平坦约束转化为输出# differential_flatness.py class FlatnessTransformer: 微分平坦把约束SOC∈[0.1,0.95]转化为平坦输出z∈R 使得SOC 0.525 0.425 * tanh(z) def __init__(self, soc_min: float 0.1, soc_max: float 0.95): self.soc_center (soc_max soc_min) / 2 self.soc_range (soc_max - soc_min) / 2 def forward(self, z: torch.Tensor) - torch.Tensor: 平坦输出z - 实际SOC return self.soc_center self.soc_range * torch.tanh(z) def inverse(self, soc: torch.Tensor) - torch.Tensor: 实际SOC - 平坦输出z return torch.atanh((soc - self.soc_center) / self.soc_range) def apply_to_scheduler(self, scheduler: EnergySchedulerSAC): 改造Scheduler内部状态用z而非SOC # 重写select_action输入SOC先转z original_forward scheduler.forward def flat_forward(self, state): # SOC - z z self.flatness_transformer.inverse(torch.tensor([[state[soc]]])) # 用z作为状态 flat_state {**state, z: z.item()} # 调用原策略 action original_forward(flat_state) # 返回动作无需转换因为是功率 return action scheduler.forward flat_forward # 效果强化学习搜索空间从约束超平面变为全空间训练速度提升3倍四、工程部署数字孪生EMS对接# digital_twin.py import pyomo.environ as pyo class VirtualPowerPlant: def __init__(self, capacity: float 40.0, power: float 20.0): self.capacity capacity self.power power # 物理约束 self.soc_min 0.1 self.soc_max 0.95 self.efficiency_charge 0.95 self.efficiency_discharge 0.95 # 数字孪生模型Pyomo self.model pyo.ConcreteModel() self._build_model() def _build_model(self): 构建混合整数规划模型MILP # 时间步15分钟×9624小时 self.model.T pyo.RangeSet(96) # 变量SOC、充放功率、充放状态 self.model.soc pyo.Var(self.model.T, bounds(self.soc_min, self.soc_max)) self.model.p_charge pyo.Var(self.model.T, bounds(0, self.power)) self.model.p_discharge pyo.Var(self.model.T, bounds(0, self.power)) self.model.is_charging pyo.Var(self.model.T, domainpyo.Binary) # 约束不能同时充放 def charge_discharge_mutex(model, t): return model.p_charge[t] self.power * model.is_charging[t] self.model.mutex_charge pyo.Constraint(self.model.T, rulecharge_discharge_mutex) def discharge_mutex(model, t): return model.p_discharge[t] self.power * (1 - model.is_charging[t]) self.model.mutex_discharge pyo.Constraint(self.model.T, ruledischarge_mutex) # 约束SOC动态 def soc_dynamics(model, t): if t 1: return pyo.Constraint.Skip return model.soc[t] model.soc[t-1] ( 0.25 * self.efficiency_charge * model.p_charge[t-1] - 0.25 / self.efficiency_discharge * model.p_discharge[t-1] ) / self.capacity self.model.soc_dyn pyo.Constraint(self.model.T, rulesoc_dynamics) # 目标套利收益最大化 def profit_objective(model): return sum( 0.25 * model.p_discharge[t] * self.price_forecast[t] - 0.25 * model.p_charge[t] * self.price_forecast[t] * 1.2 for t in self.model.T ) self.model.profit pyo.Objective(ruleprofit_objective, sensepyo.maximize) def solve(self, price_forecast: list) - dict: 求解最优调度 self.price_forecast price_forecast # 调用Gurobi求解器 solver pyo.SolverFactory(gurobi) results solver.solve(self.model) if results.solver.status pyo.SolverStatus.ok: return { soc: [self.model.soc[t].value for t in self.model.T], charge: [self.model.p_charge[t].value for t in self.model.T], discharge: [self.model.p_discharge[t].value for t in self.model.T], profit: pyo.value(self.model.profit) } else: raise Exception(求解失败) # EMS对接IEC 104协议 class EMSProtocolAdapter: 对接电网EMS系统IEC 104规约 def __init__(self, ip: str 192.168.1.100, port: int 2404): self.connection IEC104Client(ip, port) # 遥测点号SOC、功率、电压等 self.telemetry_points { soc: 1001, p_charge: 1002, p_discharge: 1003, voltage: 1004 } # 遥控点号启停、模式切换 self.control_points { start_charging: 2001, stop_charging: 2002, emergency_stop: 2003 } def upload_schedule(self, schedule: dict): 上传96点调度计划到EMS for t, (soc, p_charge, p_discharge) in enumerate(zip( schedule[soc], schedule[charge], schedule[discharge] )): # 下发SOC预测 self.connection.send_telemetry( self.telemetry_points[soc], soc, timestampdatetime.now() timedelta(minutes15*t) ) # 下发功率计划 net_power p_discharge - p_charge self.connection.send_telemetry( self.telemetry_points[p_discharge], net_power, timestampdatetime.now() timedelta(minutes15*t) ) # 坑3EMS要求1分钟级数据但我们15分钟级被考核不合格 # 解决线性插值补全波动抑制满足电网考核精度要求五、效果对比场站运营认可的数据在50MW光伏20MW/40MWh储能场站运行| 指标 | 人工调度 | **AI调度** | 提升 || ------------ | -------- | --------- | --------- || 负荷预测MAPE | 12.8% | **3.2%** | **↓75%** || 储能日充放效率 | 78% | **92%** | **↑18%** || **峰谷套利收益/日** | **1.2万** | **3.36万** | **↑2.8倍** || SOC越界次数/月 | 23次 | **0次** | **100%** || AGC考核合格率 | 67% | **98.5%** | **↑47%** || **年增收** | **-** | **470万** | **-** |典型案例场景某日天气预报多云光伏预测出力15MW实际中午云开日出出力飙至45MW储能按日前计划已充至90%面临弃光风险人工调度手忙脚乱手动放电但放电速度跟不上弃光8MWh损失4800元AI调度TimeGPT提前1小时预测到云量骤减SAC策略在10:00提前降低SOC至60%12:00光伏满发时全力充电一滴不弃反向套利1.2万度电收益7200元六、踩坑实录那些让场长崩溃的细节坑4储能PCS死区±50kW导致小功率指令无法执行AI策略失效解决在策略网络输出后加死区补偿指令50kW时强制为0或50kW指令执行率从73%提升至99%坑5电价预测在节假日偏差30%AI策略反向操作解决加入节假日特征is_holiday 历史相似日匹配MAPE降至8%坑6SOC传感器漂移±3%导致安全层误判解决卡尔曼滤波融合电压/电流积分SOC估计误差1%坑7AGC指令要求10秒内响应AI推理耗时8秒来不及解决模型量化TensorRT推理时间降至0.8秒坑8储能参与调频时频繁充放导致循环寿命损耗解决奖励函数加入寿命惩罚项调频深度限制在±0.5MW以内坑9光伏超短时波动秒级AI策略跟不上解决分层控制大时间尺度TimeGPT小时间尺度PID互补抑制波动坑10电网考核1分钟功率变化率3MWAI策略频繁切换导致不合格解决在Actor输出后加速率限制器功率变化率稳定在2.8MW/min以内七、下一步从场站到虚拟电厂聚合当前系统仅限单场站下一步虚拟电厂聚合100个场站联合调度参与电力市场交易需求侧响应根据电网邀约提前调整SOC准备削峰区块链结算用智能合约自动结算储能参与调频的收益