面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法及系统

1.一种面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法，其特征在于，包括：根据电力系统的调频价格数据和调频功率需求量数据、以及参与调频的储能集群的调频功率量数据和报价数据，采用统计分析法分别计算确定时段电力系统的调频价格和调频功率需求量的采集误差的三维梯形模糊集、以及参与调频的储能集群的调频功率量和报价的采集误差的三维梯形模糊集；根据物联网监控数据中心的数据传输速率、数据带宽数据和数据存储共享规模数据，采用统计分析方法分别计算确定数据传输速率、数据带宽、以及数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集；根据调频功率需求量、调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差，根据调频价格和报价的采集误差的三维梯形模糊集计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差；根据数据传输速率、数据带宽和数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，以及物联网在感知层为储能集群、火电机组、核电机组、气电机组、储能集群和西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，计算电力物联网在调频交易中的信息收益值；根据参与调频储能集群调频功率量采集误差、以及参与调频储能集群调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向储能集群调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值；其中：所述根据调频功率需求量、调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差，具体包括：将电力系统的调频功率需求量、储能集群的调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集代入到参与储能集群的调频功率量采集误差计算公式中，计算得到电力物联网中形成的参与调频西电东送机组调频功率量采集误差 其中，所述调频功率量采集误差计算公式为：式中， 为调频功率需求量的采集误差的三维梯形模糊集， 为调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集， 表示模糊集的并集；所述根据数据传输速率、数据带宽和数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，以及物联网在感知层为储能集群、火电机组、核电机组、气电机组、储能集群和西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，计算电力物联网在调频交易中的信息收益值，具体包括：将数据传输速率、数据带宽和数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，以及物联网在感知层为储能集群、火电机组、核电机组、气电机组、储能集群和西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，代入到信息收益值计算公式中，计算得到电力物联网在调频交易中的信息收益值；其中，所述信息收益值计算公式为：式中，R RP 为在调频交易中电力物联网向用户提供数据采集传输存储和共享而形成的信息收益值； 为向用户提供数据传输为极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性速率而形成的信息收益值，k Dvi 为因电力物联网提供第i个速率的数据传输而给用户带来的单位收益值； 为向用户提供数据带宽为极低、很低、低、较低、中等、较高高很高极高9个模糊不确定性速率而形成的信息收益值，k DBi 为因电力物联网提供第i个速率的数据带宽而给用户带来的单位收益值； 为向用户提供数据存储共享为极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性规模而形成的信息收益值，k DSi 为因电力物联网提供第i个速率的数据存储共享而给用户带来的单位收益值；k Mi M H 为物联网在感知层为水电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M T 为物联网在感知层为火电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M N 为物联网在感知层为核电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M G 为物联网在感知层为气电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M ES 为物联网在感知层为储能集群提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M X 为物联网在感知层为西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi 为物联网在感知层为机组提供数据采集而而给用户带来的单位收益值；E[]为对[]求期望值， 表示9个模糊集的并集；所述根据参与调频储能集群调频功率量采集误差、以及参与调频储能集群调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值，具体包括：将参与调频储能集群调频功率量采集误差、以及参与调频储能集群调频报价采集误差，代入到信息损失值计算公式中，计算得到电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；其中，所述信息损失值计算公式为：式中，L RP 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值； 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差的影响系数或权重系数， 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差所带来的单位损失值； 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差的影响系数或权重系数， 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差所带来的单位损失值， 为参与调频储能集群调频功率量采集误差， 为参与调频储能集群调频报价采集误差。 2.根据权利要求1所述的面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法，其特征在于，所述根据所述信息损失和所述信息收益值，计算在面向储能集群调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值，之后还包括：根据电力物联网对所有用户信任度的平均值，对电力物联网的信任度等级进行评估。 3.根据权利要求1所述的面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法，其特征在于，根据参与调频的储能集群的调频功率量数据，采用统计分析法计算确定时段参与调频的储能集群的调频功率量，具体包括：利用物联网感知系统，从电力市场监控数据中心获取参与调频的储能集群的调频功率量的数据信息；根据参与调频的储能集群的调频功率量的数据信息，采用统计分析方法计算确定时段t，t＝1,2,...,N RP ，参与调频的储能集群的调频功率量采集误差的三维梯形模糊集 式中， 为时段t参与调频的储能集群的调频功率量采集误差三维梯形模糊集, 分别为时段t参与调频的储能集群的调频功率量采集误差三维梯形模糊集的下界、中界、上界模糊集的模糊数，j＝1,2,3,4， 分别为三维梯形模糊集的下界、中界、上界相对应的隶属度系数。 4.根据权利要求1所述的面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法，其特征在于，根据物联网监控数据中心的数据带宽数据，采用统计分析方法计算确定数据带宽不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，具体包括：在电力物联网的网络层，通过物联网监控数据中心获取数据带宽的数据信息，采用统计分析方法计算确定数据带宽极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性的三维梯形模糊集v Di ，i＝1,2,...,9：B Di ＝(B DiL ,B DiM ,B DiU )＝[(B DiL1 ,B DiL2 ,B DiL3 ,B DiL4 ；k DBiL ),(B DiM1 ,B DiM2 ,B DiM3 ,B DiM4 ；k DBiM ),(B DiU1 ,B DiU2 ,B DiU3 ,B DiU4 ；k DBiU )]；式中，B Di 为日发电量第i个三维梯形模糊集，B DiL 、B DiM 、B DiU 及k DBiL 、k DBiM 、k DBiU 分别为数据带宽第i个三维梯形模糊集下界、中界、上界的模糊集及隶属度系数,B DiLj 、B DiMj 、B DiUj ，j＝1,2,3,4，分别为数据带宽第i个三维梯形模糊集下界、中界、上界模糊集的模糊数。 5.根据权利要求1所述的面向储能集群调频交易的物联网信任度分析方法，其特征在于，所述根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向储能集群调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值，具体包括：将所述信息损失值和所述信息收益值代入到平均值计算式中，计算得到在面向储能集群调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值；其中，所述平均值计算式为：式中，B I 为电力物联网对所有用户信任度的平均值，R RP 为所述信息收益值，L RP 为所述信息损失值。 6.一种面向储能集群调频交易的物联网信任度分析系统，其特征在于，包括：第一计算单元，用于根据电力系统的调频价格数据和调频功率需求量数据、以及参与调频的储能集群的调频功率量数据和报价数据，采用统计分析法分别计算确定时段电力系统的调频价格和调频功率需求量的采集误差的三维梯形模糊集、以及参与调频的储能集群的调频功率量和报价的采集误差的三维梯形模糊集；第二计算单元，用于根据物联网监控数据中心的数据传输速率、数据带宽数据和数据存储共享规模数据，采用统计分析方法分别计算确定数据传输速率、数据带宽、以及数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集；第三计算单元，用于根据调频功率需求量、调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差，根据调频价格和报价的采集误差的三维梯形模糊集计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差；第四计算单元，用于根据数据传输速率、数据带宽和数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，以及物联网在感知层为储能集群、火电机组、核电机组、气电机组、储能集群和西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，计算电力物联网在调频交易中的信息收益值；第五计算单元，用于根据参与调频储能集群调频功率量采集误差、以及参与调频储能集群调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；第六计算单元，用于根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向储能集群调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值；其中：所述第三计算单元，具体用于：将电力系统的调频功率需求量、储能集群的调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集代入到参与储能集群的调频功率量采集误差计算公式中，计算得到电力物联网中形成的参与调频西电东送机组调频功率量采集误差 其中，所述调频功率量采集误差计算公式为：式中， 为调频功率需求量的采集误差的三维梯形模糊集， 为调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集， 表示模糊集的并集；所述第四计算单元，具体用于：将数据传输速率、数据带宽和数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，以及物联网在感知层为储能集群、火电机组、核电机组、气电机组、储能集群和西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，代入到信息收益值计算公式中，计算得到电力物联网在调频交易中的信息收益值；其中，所述信息收益值计算公式为：式中，R RP 为在调频交易中电力物联网向用户提供数据采集、传输、存储和共享而形成的信息收益值； 为向用户提供数据传输为极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性速率而形成的信息收益值，k Dvi 为因电力物联网提供第i个速率的数据传输而给用户带来的单位收益值； 为向用户提供数据带宽为极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高极高9个模糊不确定性速率而形成的信息收益值，k DBi 为因电力物联网提供第i个速率的数据带宽而给用户带来的单位收益值； 为向用户提供数据存储共享为极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性规模而形成的信息收益值，k DSi 为因电力物联网提供第i个速率的数据存储共享而给用户带来的单位收益值；k Mi M H 为物联网在感知层为水电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M T 为物联网在感知层为火电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M N 为物联网在感知层为核电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M G 为物联网在感知层为气电机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M ES 为物联网在感知层为储能集群提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi M X 为物联网在感知层为西电东送机组提供数据采集而形成的信息收益值，k Mi 为物联网在感知层为机组提供数据采集而而给用户带来的单位收益值；E[]为对[]求期望值， 表示9个模糊集的并集所述第五就算单元，具体用于：将参与调频储能集群调频功率量采集误差、以及参与调频储能集群调频报价采集误差，代入到信息损失值计算公式中，计算得到电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；其中，所述信息损失值计算公式为：式中，L RP 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值； 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差的影响系数或权重系数， 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频功率量采集误差所带来的单位损失值； 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差的影响系数或权重系数， 为电力物联网中形成的参与调频储能集群调频报价采集误差所带来的单位损失值， 为参与调频储能集群调频功率量采集误差， 为参与调频储能集群调频报价采集误差。 7.根据权利要求6所述的面向储能集群调频交易的物联网信任度分析系统，其特征在于，还包括：评估单元；所述评估单元，用于根据电力物联网对所有用户信任度的平均值，对电力物联网的信任度等级进行评估。