本發明屬于虛擬電廠，尤其涉及一種虛擬電廠用戶側負荷聚合控制方法。
背景技術：
1、隨著電力系統向清潔化和智能化轉型，虛擬電廠作為整合分布式能源資源的關鍵技術，在提升電網靈活性和經濟性方面發揮著至關重要的作用。用戶側負荷聚合控制作為虛擬電廠的核心組成部分，能夠將海量分散的用戶負荷資源統一調度，實現電力供需平衡和系統優化運行。
2、當前的負荷聚合方法主要存在幾個顯著缺陷。傳統集中式控制方式難以適應大規模分布式負荷的復雜性和多樣性，缺乏對不同類型負荷特性的精準建模。現有協調機制在面對通信延遲和數據異常時響應能力不足，難以保證控制指令的可靠傳遞和執行。同時，大多數方案缺乏完善的安全保障體系和用戶友好的交互界面，限制了實際應用效果。
3、在虛擬電廠用戶側負荷聚合控制中，分散異構負荷資源的有效整合面臨重大技術挑戰。由于用戶側負荷類型繁多、特性各異，從空調、熱水器等溫控負荷到工業設備等可調負荷，每種負荷都具有獨特的動態響應特征和約束條件，這種異構性使得建立統一的聚合模型變得極其困難。負荷特性建模的復雜性直接影響了多層次協調控制架構的設計，因為缺乏精準的負荷模型，系統無法準確預測各類負荷的響應行為，導致協調指令與實際執行效果存在偏差。協調控制的不確定性進一步加劇了實時數據處理和分析的難度，海量多源異構數據的采集、存儲和實時分析對數據中心的處理能力提出了極高要求，而數據處理能力的不足又會影響負荷預案的制定和執行效果。
4、如何構建一種能夠有效整合異構負荷資源、實現多層次協調控制、支持海量數據實時處理，并具備完善安全保障和用戶友好交互的虛擬電廠用戶側負荷聚合控制方法，成為當前亟需解決的關鍵問題。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本發明提供了一種虛擬電廠用戶側負荷聚合控制方法，包括：
2、獲取分散負荷單元的實時功率數據和歷史運行記錄，采用時間序列分析算法對所述實時功率數據進行特征提取和模式識別，獲得負荷變化參數和用戶行為特征參數；
3、根據所述負荷變化參數建立負荷預測模型，若預測負荷需求量的偏差超過預設閾值，則通過參數調整機制生成修正后的負荷預測需求量；
4、采用分布式優化算法處理所述修正后的負荷預測需求量和電網調度參數，生成多時段負荷調度方案并計算各分散負荷單元的調控時序參數；
5、根據所述調控時序參數向分散負荷單元發送控制指令，若通信時延超過預設時間窗口則觸發本地存儲的備用指令集，生成指令執行記錄數據；
6、監控所述指令執行記錄數據并計算實際響應與預期調控目標的偏差值，若偏差值超出預設范圍則生成負荷響應修正參數；
7、采用漸進控制算法處理所述負荷響應修正參數和系統運行參數，生成動態調節曲線并更新調控幅度參數；
8、根據所述動態調節曲線建立可視化界面，生成負荷分布圖和實時負荷曲線數據集；
9、采用模型更新機制分析所述負荷分布圖和實時負荷曲線數據集，若偏差率超過預設目標則迭代更新所述負荷預測模型的參數集合，生成優化后的負荷聚合控制參數，應用于下一輪負荷調度計劃。
10、優選地，獲得負荷變化參數和用戶行為特征參數的過程包括：
11、獲取分散負荷單元的實時功率數據和歷史運行記錄，通過數據清洗去除異常值和噪聲，得到預處理后的功率數據集；
12、采用時間序列分析算法對預處理后的功率數據集進行特征提取，計算統計特征和周期性特征，得到負荷變化特征集；
13、通過聚類算法對負荷變化特征集進行模式識別，確定負荷變化趨勢和用戶行為模式分布；
14、若負荷變化趨勢的波動幅度超過預設的閾值，則對異常數據點進行標注，得到異常負荷模式集；
15、根據異常負荷模式集和用戶行為模式分布，采用決策樹算法進行分類，得到用戶行為特征參數；
16、根據負荷變化趨勢和用戶行為特征參數，生成包含峰值負荷和周期性變化規律的負荷變化參數集；
17、針對負荷變化參數集，采用時間序列預測模型，預測未來時段的負荷變化趨勢，得到預測負荷數據集。
18、優選地，若預測負荷需求量的偏差超過預設閾值，則通過參數調整機制生成修正后的負荷預測需求量的過程包括：
19、基于歷史負荷數據和實時負荷數據獲取負荷變化參數，構建初始負荷預測模型；
20、通過所述初始負荷預測模型對模型訓練數據進行處理，得到預測負荷需求量；
21、若所述預測負荷需求量與實際負荷數據的偏差超出偏差預設閾值，則啟動預測偏差分析，確定偏差來源；
22、根據預測偏差分析結果，從調整參數集合中獲取優化參數，更新參數調整機制；
23、通過參數調整機制對所述初始負荷預測模型進行優化，生成修正負荷需求量；
24、采用預測結果驗證對修正負荷需求量進行評估，并通過修正負荷需求量更新模型訓練數據，優化獲得目標負荷預測模型。
25、優選地，采用分布式優化算法處理所述修正后的負荷預測需求量和電網調度參數，生成多時段負荷調度方案并計算各分散負荷單元的調控時序參數的過程包括：
26、獲取修正后的負荷預測需求量和電網調度參數，通過數據預處理生成標準化輸入數據集；
27、采用分布式優化算法處理所述標準化輸入數據集，得到多時段負荷分配結果；
28、根據所述多時段負荷分配結果進行判斷，若分配結果滿足預設的電網穩定性閾值，則生成初步負荷調度方案；
29、分析所述初步負荷調度方案，采用線性規劃算法優化各單元的調控時序，得到調控時序參數；
30、若所述調控時序參數與電網調度參數存在偏差，則通過迭代調整分布式優化算法的參數，得到更新后的負荷調度方案；
31、根據所述更新后的負荷調度方案，采用時間序列分析算法驗證多時段負荷分配的穩定性，確定最終負荷調度方案；
32、通過最終負荷調度方案，生成各單元的目標調控時序參數。
33、優選地，生成指令執行記錄數據的過程包括：
34、若調控時序參數發生調整，則獲取通信時延數據，判斷通信時延是否超出預設時間窗口；
35、若所述通信時延超出預設時間窗口，則從本地存儲中獲取備用指令集，確定觸發機制的激活狀態；
36、根據所述觸發機制的激活狀態，向負荷單元發送備用指令集中的控制指令，得到指令執行的初步結果；
37、通過所述指令執行的初步結果，獲取負荷單元的響應數據，判斷響應數據是否與調控時序參數相符；
38、若響應數據與調控時序參數相符，則對指令執行數據進行結構化處理，得到格式化的執行數據；
39、根據格式化的執行數據生成詳細的指令記錄，并采用支持向量機算法對指令記錄進行分類分析，判斷執行數據的異常情況，得到分類結果。
40、優選地，監控所述指令執行記錄數據并計算實際響應與預期調控目標的偏差值，若偏差值超出預設范圍則生成負荷響應修正參數的過程包括：
41、獲取指令執行記錄數據，采用時間序列分析方法，得到實際響應數據的特征值；
42、通過特征值與預設調控目標的比較，計算偏差值；
43、若所述偏差值超出預設閾值范圍，則采用線性回歸算法，生成負荷響應修正參數；
44、根據所述負荷響應修正參數，調整指令執行記錄數據的輸入，得到更新后的指令序列；
45、通過更新后的指令序列，重新計算實際響應數據與預設調控目標的偏差值，判斷偏差值是否仍在預設閾值范圍內；
46、若偏差值仍超出預設閾值范圍，則采用梯度下降算法優化負荷響應修正參數，得到優化的修正參數；
47、根據優化的修正參數，調整指令執行記錄數據，生成最終的負荷響應調控序列。
48、優選地，采用漸進控制算法處理所述負荷響應修正參數和系統運行參數，生成動態調節曲線并更新調控幅度參數的過程包括：
49、獲取負荷響應修正參數和系統運行參數，并從負荷管理系統和運行狀態數據庫中提取實時數據，得到初始參數集；
50、采用漸進控制算法處理所述初始參數集，若負荷響應修正參數超出預設閾值，則對參數進行歸一化處理，得到標準化參數集；
51、根據標準化參數集，結合系統運行參數，通過動態曲線生成模型計算調節曲線的關鍵點，得到動態調節曲線；
52、分析動態調節曲線的變化趨勢，若變化趨勢偏離預設的系統穩定性范圍，則通過二次優化算法調整曲線參數，得到優化調節曲線；
53、從所述優化調節曲線中提取調控幅度參數，采用參數映射方法更新系統調控幅度，得到更新后的調控幅度參數；
54、獲取更新后的系統運行狀態數據，結合負荷響應數據進行比對分析，得到調控效果數據集；
55、根據所述調控效果數據集，若系統運行狀態未達到預設性能指標，則通過梯度下降算法迭代優化調控幅度參數，得到最終調控參數集。
56、與現有技術相比，本發明具有如下優點和技術效果：
57、本發明公開了一種分散負荷單元的智能調控方法，通過獲取實時功率數據和歷史運行記錄，采用時間序列分析算法提取特征并識別模式，建立負荷預測模型。當預測偏差超過閾值時，通過參數調整機制修正預測結果。利用分布式優化算法生成多時段負荷調度方案，并向負荷單元發送控制指令。若通信延遲，則觸發本地備用指令。本發明還監控指令執行情況，計算實際響應與預期目標的偏差，并采用漸進控制算法生成動態調節曲線。最后通過可視化界面展示負荷分布和實時曲線，并根據偏差率迭代更新預測模型。該方法實現了分散負荷單元的精準預測和智能調控，提高了電網調度的靈活性和可靠性。