光伏电源的下垂控制方法、装置、计算机设备及介质

1.一种光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，所述下垂控制方法包括：采集上一次下垂控制的调节时刻至当前时刻之间并网节点的用电参数序列，所述用电参数序列至少包括电压序列和频率序列；将所述用电参数序列输入训练完毕的下垂控制模型，预测未来时刻是否为所述调节时刻，其中所述未来时刻为当前时刻的下一个相邻时刻；响应于所述未来时刻为所述调节时刻，在所述未来时刻依据训练完毕的所述下垂控制模型输出的下垂系数完成下一次下垂控制；其中，所述下垂控制模型的训练方法包括：采集控制周期内所述并网节点的用电参数样本序列，并对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻，所述分割时刻对应的调节时刻标签为预设值；依据所述相邻样本子序列设定所述相邻样本子序列之间分割时刻的下垂系数，并将所述下垂系数作为所述分割时刻至下一个分割时刻之前所有时刻的下垂系数标签；将任意一个样本子序列输入初始下垂控制模型，对所述样本子序列进行时序特征提取以预测所述样本子序列中每个时刻的时刻类别和调节时刻的下垂系数，所述时刻类别包括调节时刻和非调节时刻；基于所述调节时刻标签、所述下垂系数标签以及所述样本子序列中每个时刻的时刻类别和调节时刻的下垂系数构建损失函数，进而更新所述初始下垂控制模型，以完成一次迭代；基于所述多个样本子序列进行多次迭代，直至所述损失函数的数值小于预设值或迭代次数大于设定次数，得到训练完毕的所述下垂控制模型；对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻包括：设置初始聚类数；依据所述初始聚类数对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到所述初始聚类数对应的初始聚类结果和初始聚类损失，其中所述初始聚类结果中样本子序列的数量等于所述初始聚类数；对比所述初始聚类损失与损失阈值，响应于所述初始聚类损失大于所述损失阈值，将所述初始聚类数加一，并重复执行所述有序样品聚类，以更新所述初始聚类结果和所述初始聚类损失；迭代地更新所述初始聚类结果和所述初始聚类损失，直至更新后的初始聚类损失不大于所述损失阈值时，将初始聚类结果作为目标聚类结果，所述目标聚类结果包括多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻。 2.根据权利要求1所述的光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，所述下垂控制模型包括时序处理层、回归层和分类层；所述时序处理层对输入的用电参数序列进行时序特征提取，得到时序状态向量；所述分类层对所述时序状态向量进行维度变换，并将维度变换后的结果经分类函数处理后，输出所述用电参数序列的下一个相邻时刻的时刻类别，所述分类函数是Softmax函数；响应于所述用电参数序列的下一个相邻时刻的时刻类别为调节时刻，所述回归层将所述时序状态向量回归为所述用电参数序列的下一个相邻时刻的下垂系数。 3.根据权利要求1所述的光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，依据所述相邻样本子序列设定所述相邻样本子序列之间分割时刻的下垂系数包括：按照所述相邻样本子序列配置虚拟环境中并网节点的状态信息；在虚拟环境中，对所述相邻样本子序列之间的分割时刻施加初始下垂系数后，将所述分割时刻之后的用电参数序列作为虚拟样本子序列；基于所述虚拟样本子序列与所述相邻样本子序列中前一个样本子序列之间的DTW距离计算初始下垂系数的得分，所述得分与所述DTW距离呈负相关；以设定步长在设定范围内更新所述初始下垂系数，并将所述得分的最大值对应的初始下垂系数作为所述相邻样本子序列之间分割时刻的下垂系数。 4.根据权利要求2所述的光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，所述损失函数包括分类损失和回归损失，所述分类损失用于更新所述时序处理层和所述分类层，所述回归损失用于更新所述时序处理层和所述回归层；其中，所述分类损失满足关系式： ；其中， 为样本子序列中时刻t的调节时刻标签， 表示样本子序列中时刻t为调节时刻， 表示样本子序列中时刻t为非调节时刻； 为时刻t的时刻类别中属于调节时刻的概率，B为样本子序列的长度，B 1 和B 0 分别为样本子序列中调节时刻和非调节时刻的数量， 为分类损失的取值；其中，在相邻两个样本子序列中，只有分割时刻的调节时刻标签为1，其他时刻的调节时刻标签均为0；所述回归损失满足关系式： ；其中， ，D t 为初始下垂控制模型输出的调节时刻t的下垂系数， 为所述调节时刻t的下垂系数标签， 为所述回归损失的取值。 5.根据权利要求4所述的光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，所述损失函数的数值包括分类损失数值和回归损失数值，所述损失函数的数值小于预设值包括：所述分类损失数值和所述回归损失数值均小于所述预设值。 6.根据权利要求1至5任一项所述的光伏电源的下垂控制方法，其特征在于，在所述未来时刻依据训练完毕的所述下垂控制模型输出的下垂系数完成下一次下垂控制后，所述下垂控制方法还包括：基于所述下一次下垂控制之前的两组参考序列计算下垂控制的控制误差，所述两组参考序列为所述下一次下垂控制以及所述下一次下垂控制之前相邻两次下垂控制之间所述并网节点的用电参数序列；响应与所述下垂控制的控制误差大于误差阈值，将所述下一次下垂控制之前的两组参考序列按照时间的先后顺序进行拼接以获取一组用电参数样本序列，以对训练完毕的下垂控制模型进行再次训练；所述下垂控制的控制误差满足关系式： ；其中， 和 分别为第一组参考序列 和第二组参考序列 中每种用电参数的平均方差； 为第一组参考序列 和第二组参考序列 的DTW距离， 为下垂控制的控制误差。 7.一种光伏电源的下垂控制装置，其特征在于，所述下垂控制装置包括：采集模块，用于采集上一次下垂控制的调节时刻至当前时刻之间并网节点的用电参数序列，所述用电参数序列至少包括电压序列和频率序列；预测模块，用于将所述用电参数序列输入训练完毕的下垂控制模型，预测未来时刻是否为调节时刻，其中所述未来时刻为当前时刻的下一个相邻时刻；控制模块，用于响应于所述未来时刻为调节时刻，在所述未来时刻依据训练完毕的所述下垂控制模型输出的下垂系数完成下一次下垂控制；训练模块，用于采集控制周期内所述并网节点的用电参数样本序列，并对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻，所述分割时刻对应的调节时刻标签为预设值；依据所述相邻样本子序列设定所述相邻样本子序列之间分割时刻的下垂系数，并将所述下垂系数作为所述分割时刻至下一个分割时刻之前所有时刻的下垂系数标签；将任意一个样本子序列输入初始下垂控制模型，对所述样本子序列进行时序特征提取以预测所述样本子序列中每个时刻的时刻类别和调节时刻的下垂系数，所述时刻类别包括调节时刻和非调节时刻；基于所述调节时刻标签、所述下垂系数标签以及所述样本子序列中每个时刻的时刻类别和调节时刻的下垂系数构建损失函数，进而更新所述初始下垂控制模型，以完成一次迭代；基于所述多个样本子序列进行多次迭代，直至所述损失函数的数值小于预设值，得到训练完毕的所述下垂控制模型；对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻包括：设置初始聚类数；依据所述初始聚类数对所述用电参数样本序列进行有序样品聚类，得到所述初始聚类数对应的初始聚类结果和初始聚类损失，其中所述初始聚类结果中样本子序列的数量等于所述初始聚类数；对比所述初始聚类损失与损失阈值，响应于所述初始聚类损失大于所述损失阈值，将所述初始聚类数加一，并重复执行所述有序样品聚类，以更新所述初始聚类结果和所述初始聚类损失；迭代地更新所述初始聚类结果和所述初始聚类损失，直至更新后的初始聚类损失不大于所述损失阈值时，将初始聚类结果作为目标聚类结果，所述目标聚类结果包括多个样本子序列以及相邻样本子序列之间的分割时刻。 8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的光伏电源的下垂控制方法。 9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的光伏电源的下垂控制方法。