(19)中华 人民共和国 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 202111655649.3 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 山东浪潮科 学研究院有限公司 地址 250101 山东省济南市高新区浪潮路 1036号S02号楼 (72)发明人 罗清彩　孙善宝　蒋梦梦　张晖　 于晓艳　张鑫　于玲　 (74)专利代理 机构 北京君慧知识产权代理事务 所(普通合伙) 11716 代理人 董延丽 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/06(2012.01) H02J 3/06(2006.01) (54)发明名称 一种基于GAN模型的电力调度计划生成方 法、 设备及 介质 (57)摘要 本申请公开了一种基于GAN模型的电力调度 计划生成方法、 设备及介质， 方法包括： 采集电网 运行数据； 根据电网运行数据训练调度计划生成 模型， 其中， 调度计划生成模型通过GAN模型训练 得到； 通过调度计划生成模型以及电网运行数 据， 实时生成电力调度计划； 实时更新电网运行 数据， 得到更新后的电网运行数据， 并通过更新 后的电网运行数据对调度计划生成模型进行更 新训练， 得到更新后的调度计划生成模型。 充分 考虑电网的电网运行数据， 以及综合考虑影响电 厂运行的各类数据， 设计相应的计划生成模型， 并生成相应的计划， 相比于人工生成的计划， 具 备更高的经济效益， 以及具 备更高的合理性。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 114330563 A 2022.04.12 CN 114330563 A 1.一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特 征在于， 包括： 采集电网运行数据， 其中， 所述电网运行数据至少包括以下一种： 机组发电数据、 交流 联络线数据、 直 流联络线数据、 柔 性负荷数据、 储能调度数据； 根据所述电网运行数据训练调度计划生成模型， 其中， 所述调度计划生成模型至少包 括以下一种： 机组发电计划生成模型、 交流联络线计划生成模型、 直流联络线计划生成模 型、 柔性负荷计划生成模型、 储能调度计划生成模型， 所述调度计划生成模型通过GAN模型 训练得到； 通过所述调度计划生成模型以及所述电网运行数据， 实时生成电力调度计划， 其中， 所 述电力调度计划至少包括以下一种： 机组发电计划、 交流联络线计划、 直流联络线计划、 柔 性负荷计划、 储能调度计划； 实时更新所述电网运行数据， 得到更新后的 电网运行数据， 并通过所述更新后的 电网 运行数据对所述调度计划生成模型进行 更新训练， 得到更新后的调度计划生成模型。 2.根据权利要求1所述的一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特征在于， 通 过所述调度计划 生成模型以及所述电网运行数据， 实时生成电力调度计划之后， 所述方法 还包括： 采集设备检修数据； 根据所述设备检修数据、 所述电力调度计划、 所述电网运行数据， 训练调整优化模型， 其中， 所述调整优化模型通过 所述GAN模型训练得到； 通过所述调整优化模型， 实时生成与所述电力调度计划对应的优化后的电力调度计 划， 其中， 所述优化后的电力调度计划至少包括以下一种： 优化后的机组发电计划、 优化后 的交流联络线计划、 优化后的直流联络线计划、 优化后的柔性负荷计划、 优化后的储能调度 计划。 3.根据权利要求2所述的一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特征在于， 实 时更新所述电网运行数据， 得到更新后的电网运行数据， 并通过所述更新后的电网运行数 据对所述调度计划进行 更新训练， 得到更新后的调度计划生成模型之后， 所述方法还 包括： 通过所述更新后的调度计划生成模型， 实时生成更新后的电力调度计划， 其中， 所述更 新后的电力调度计划至少包括以下一种： 更新后的机组发电计划、 更新后的交流联络线计 划、 更新后的直 流联络线计划、 更新后的柔 性负荷计划、 更新后的储能调度计划； 根据所述更新后的电力调度计划对所述调整优化模型进行更新训练， 得到更新后的调 整优化模型。 4.根据权利要求1所述的一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特征在于， 根 据所述电网运行 数据训练调度生成模型， 具体包括： 获取机组发电数据， 所述机组发电数据包括： 机组发电初始计划、 机组发电运行数据、 机组发电历史计划； 将所述机组发电初始计划以及所述机组发电运行数据输入至第 一生成器中， 以通过所 述第一生成器模拟生成机组发电模拟计划； 将所述机组发电初始计划、 所述机组发电运行数据以及所述机组发电模拟计划或所述 机组发电历史计划输入至第一判别器中， 并确定所述第一判别器的输入量为所述机组发电 初始计划、 所述机组发电运行数据、 所述机组发电模拟计划时， 输出量判定为低电平， 所述权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114330563 A 2输入量为所述机组发电初始计划、 所述机组发电运行数据以及所述机组发电历史计划时， 所述输出量判定为高电平； 固定所述第一判别器的参数， 并通过梯度下降法训练所述第一生成器， 直至所述第一 判别器无法根据所述输入量做出判定； 固定所述第一生成器的参数， 并通过所述梯度下降法训练所述第一判别器， 直至所述 第一判别器能够根据所述输入量做出判定； 生成机组发电计划生成模型。 5.根据权利要求1所述的一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特征在于， 根 据所述电网运行 数据训练调度生成模型， 具体包括： 获取交流联络线数据， 所述交流联络线数据包括： 交流联络线初始计划、 交流联络线运 行数据、 交流联络线历史计划； 将所述交流联络线初始计划以及所述交流联络线运行数据输入至第 二生成器中， 以通 过所述第二 生成器模拟生成交流联络线模拟计划； 将所述交流联络线初始计划、 所述交流联络线运行数据以及所述交流联络线模拟计划 或所述交流联络线历史计划输入至第二判别器中， 并确定所述第二判别器的输入量为所述 交流联络线初始计划、 所述交流联络线运行数据、 所述交流联络线模拟 计划时， 输出量判定 为低电平， 所述输入量为所述交流联络线初始计划、 所述交流联络线运行数据以及所述交 流联络线历史计划时， 所述输出量判定为高电平； 固定所述第二判别器的参数， 并通过梯度下降法训练所述第二生成器， 直至所述第二 判别器无法根据所述输入量做出判定； 固定所述第二生成器的参数， 并通过所述梯度下降法训练所述第二判别器， 直至所述 第二判别器能够根据所述输入量做出判定； 生成交流联络线计划生成模型。 6.根据权利要求1所述的一种基于GAN模型的电力调度计划生成方法， 其特征在于， 根 据所述电网运行 数据训练调度生成模型， 具体包括： 获取直流联络线数据， 所述直流联络线数据包括： 直流联络线初始计划、 直流联络线运 行数据、 直流联络线历史计划； 将所述直流联络线初始计划以及所述直流联络线运行数据输入至第 三生成器中， 以通 过所述第三 生成器模拟生成直 流联络线模拟计划； 将所述直流联络线初始计划、 所述直流联络线运行数据以及所述直流联络线模拟计划 或所述直流联络线历史计划输入至第三判别器中， 并确定所述第三判别器的输入量为所述 直流联络线初始计划、 所述直流联络线运行数据、 所述直流联络线模拟 计划时， 输出量判定 为低电平， 所述输入量为所述直流联络线初始计划、 所述直流联络线运行数据以及所述直 流联络线历史计划时， 所述输出量判定为高电平； 固定所述第三判别器的参数， 并通过梯度下降法训练所述第三生成器， 直至所述第三 判别器无法根据所述输入量做出判定； 固定所述第三生成器的参数， 并通过所述梯度下降法训练所述第三判别器， 直至所述 第三判别器能够根据所述输入量做出判定； 生成直流联络线计划生成模型。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114330563 A 3