[發明專利]儲能電站調峰輔助決策方法

有效

• 申請號: 202210041710.3
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN114362220B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 杜洋;楊心剛;蘇磊;孫沛;郭靈瑜;梁偉朋;劉琦;曹博源;楊忠光;王沁;袁和林
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;華東電力試驗研究院有限公司;南京聯迪信息系統股份有限公司
• 主分類號: H02J3/28
• 分類號: H02J3/28;H02J3/38;H02J3/00
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 徐曉鷺

1.儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，所述輔助決策方法包括以下過程：

建立用電負荷模型、新能源發電模型、儲能釋放模型，采用蒙特卡洛模擬進行預測；

根據所述用電負荷模型、新能源發電模型、儲能釋放模型的預測結果，得到儲能電站調峰輔助決策；

所述儲能電站調峰輔助決策通過預測未來設定時間內的用電負荷情況及新能源發電情況，得到將電能存儲用到電負荷處于峰值階段時策略；

第一步，判斷當前用電負荷數據判斷是否大于設定閾值；

第二步，在小于所述設定閾值的范圍內，釋放儲備，總釋放量定義為前一日的總新能源存儲量，每小時釋放量可根據本小時負荷占比來計算，其計算公式為：

式中S_upload為儲能上網電量，為前一日存儲的新能源總電量，E_f為預測的當前時段負荷值，是指從定義為峰值的時段預測負荷值求和；

所述建立用電負荷模型、新能源發電模型、儲能釋放模型具體過程為：

獲取新能源電站與儲能電站發電、用電的歷史數據，所述歷史數據包含用電負荷數據、新能源發電數據、新能源場站發電設備信息及實時監測數據、儲能場站儲能設備信息及實時監測數據；

對所述歷史數據進行分割分析，得到影響用電負荷數的第一制約條件，再根據所述第一制約條件以及獲取用電負荷數據，使用時間序列法和離散數據采樣法得到所述用電負荷模型；

對所述歷史數據進行分割分析，得到影響新能源發電的第二制約條件，再根據所述第二制約條件以及獲取新能源發電量數據，使用時間序列法和離散數據采樣法得到所述新能源發電模型；

根據儲能類型的特性進行聚類分析，確定在設定時刻，儲能場站能夠接收存儲的電量以及可向電網釋放的電量，建立儲能釋放模型；

建立所述用電負荷模型的過程為：

按時間序列將所述歷史數據分割為以設定時長為單位時間的時間片，并給分隔后的數據加入設定的附加屬性，得到處理后的歷史數據；

對所述歷史數據進行分割分析，得到影響用電負荷數的第一制約條件，再根據所述第一制約條件以及獲取用電負荷數據，使用時間序列法和離散數據采樣法得到所述用電負荷模型；

其中X為按照附加屬性條件從數據庫中檢索到的用電量數據序列，f_i為用電負荷權重值，α為增長系數，s、t、w為附加屬性。

2.根據權利要求1所述的儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，建立所述新能源發電模型為：

按時間序列將所述歷史數據分割為以設定時長為單位時間的時間片，并給分隔后的數據加入設定的附加屬性，得到處理后的歷史數據；

對所述處理后的歷史數據按照不同的屬性進行數據提取，分析其分布情況，得到影響新能源發電的第二制約條件，再根據所述第二制約條件以及獲取新能源發電量數據，得到所述新能源發電模型：

其中X'為按照附加屬性條件從數據庫中檢索到的發電量數據序列，f′_i為發電量權重值，β為冗余系數，l、s、t、w為附加屬性。

3.根據權利要求2所述的儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，建立所述儲能釋放模型為：

按儲能類型將發電過程分為抽水蓄能、電池儲能、氫儲能、壓縮空氣儲能；

根據儲能類型的特性進行聚類分析，確定在設定時刻，儲能場站能夠接收存儲的電量以及可向電網釋放的發電量，建立儲能釋放模型。

4.根據權利要求1所述的儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，所述附加屬性為s:季節，t:氣溫，w:所處時段。

5.根據權利要求1所述的儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，所述附加屬性為l:經緯度坐標，s:季節，t:氣溫，w:所處時段。

6.根據權利要求1所述的儲能電站調峰輔助決策方法，其特征在于，采用蒙特卡洛模擬進行預測具體為：使用蒙特卡洛模擬分析第一制約條件變化對用電負荷產生的影響，繪制變化趨勢曲線；使用蒙特卡洛模擬分析第二制約條件變化對新能源發電產生的影響，繪制變化趨勢曲線。