一种基于熵权法的最优储能方式确定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，包括：筛选特征变量；基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式。本发明专利技术的上述方法能够减少资源浪费和经济损耗。

【技术实现步骤摘要】
一种基于熵权法的最优储能方式确定方法
本专利技术涉及储能系统评价领域，特别是涉及一种基于熵权法的最优储能方式确定方法。
技术介绍
由于考虑了环境污染、合理利用现有资源等问题，储能系统在我国近几年来得到了很高的重视，国家发布的政策也都在支持储能的发展。在新能源发电中，风能、太阳能发电具有间歇性、不稳定性的特点。储能设备可以和新能源进行配套，跟踪计划出力，减少弃风弃光对发电企业影响；优化新能源电站出力，平抑波动；解决微电网系统可靠供电保证问题。可以发现，储能系统的应用现如今扮演着越来越重要的作用，通过储能系统快速充放电能力，可以快速响应电网系统对新能源系统出力的要求，在新能源限发时储能系统进行充电，解除限发后储能系统放电，减少弃风弃光对发电企业影响。通过储能系统快速充放电的能力，实现大功率动态调节，减少外部条件对新能源发电系统影响，实现新能源电力的可控性，减少对电网的冲击。光伏、风电等新能源发电单元通过与储能系统结合，可以可靠的解决很多偏远无电地区的供电问题。储能技术主要分为物理储能，电化学储能，电磁储能三种。电化学储能可应用于可再生能源并网，用户侧分布式以及微电网系统支撑。随着分布式光伏统筹上网电价逐年下降以及储能系统成本降低，建设分布式+储能系统实现分布式电源全部就地消纳具有较好的经济效益，同时利用储能系统每天“两充两放”的特点，合理利用阶梯电价，提高系统效益。通过能量管理系统控制分布式电源+储能系统平滑输出，减小外部气象条件对分布式电源输出的影响，提高供电电能质量。通过分布式电源+储能系统组成并网型微电网系统，当电网故障时，自动切换至独立运行模式，保持重要负荷连续供电/或者利用储能系统代替企业原有设计起到后备电源(UPS)的作用。随着储能方式的增加和部分偏远地区就地消纳能力的提出，越来越多的单位和企业考虑到储能方式在部分地区的适用性，包括资源适用性和经济适用性，合理地利用储能方式可以减少资源浪费和经济损耗。因此，制定一个储能方式利用的评判方法是十分有必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，减少资源浪费和经济损耗。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，所述方法包括：筛选特征变量；基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式。可选的，所述筛选特征变量包括：利用互信息选择变量的方法，计算出光储发电系统各测量信号和物性参数与系统供电质量之间的互信息值；选取互信息值高于预先设定阈值的变量作为特征变量。可选的，基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率、光照强度计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率具体采用以下公式：其中，c为光储发电系统的弃光率，Pg为光伏出力，W为电力系统中的最大传输量，E为负荷消纳电量；其中，a为供电损失率，PL(t)为t时刻负荷功率，Pc(t)为t时刻储能功率；其中，b为光储互补率，为负荷的平均功率，Pg为光伏出力，PL(t)为t时刻负荷功率。可选的，基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式具体包括：确定样本指标数值Xij；其中Xij表示第i个样本中第j个指标的数值，i＝1,2,…,m，m表示样本个数，j＝1,2,…,n；对所述样本指标数值进行标准化处理；计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重；基于所述比重计算第j项指标的熵值；基于所述熵值计算信息熵冗余度；基于所述信息熵冗余度计算各项指标的权值；基于所述权值计算样本的综合得分；基于所述样本的综合得分对不同储能方式下的供电质量排序，确定最优储能方式。可选的，对所述样本指标数值进行标准化处理具体采用以下公式：可选的，计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重具体采用以下公式：可选的，基于所述比重计算第j项指标的熵值具体采用以下公式：其中，k＝1/ln(n)＞0，pij表示第j项指标下第i个样本占该指标的比重。可选的，基于所述熵值计算信息熵冗余度具体采用以下公式：dj＝1-ej，其中，ej为第j项指标的熵值。可选的，基于所述信息熵冗余度计算各项指标的权值具体采用以下公式：其中，dj表示信息熵冗余度。可选的，基于所述权值计算样本的综合得分具体采用以下公式：其中，ωj表示第j项指标的权值。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术中的上述方法通过筛选特征变量；基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式，合理的利用储能方式，减少了资源浪费和经济损耗。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一种基于熵权法的最优储能方式确定方法流程图；图2为本专利技术实施例互信息值数据图；图3为本专利技术实施例中国某地区全年光照强度预测数据图；图4为本专利技术实施例光储发电系统结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，减少资源浪费和经济损耗。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例一种基于熵权法的最优储能方式确定方法流程图，如图1所示，所述方法包括：步骤101：筛选特征变量。利用互信息选择变量的方法对电池系统的特征进行筛本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n筛选特征变量；/n基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；/n基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；/n基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；/n基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；/n基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，其特征在于，所述方法包括：
筛选特征变量；
基于不同的储能方式建立光储发电系统的仿真模型；
基于所述仿真模型对光储发电系统的光照强度、t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率进行预测；
基于所述预测得到的光照强度计算确定光伏出力；
基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率以及光伏出力计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率；
基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式。


2.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，其特征在于，所述筛选特征变量包括：
利用互信息选择变量的方法，计算出光储发电系统各测量信号和物性参数与系统供电质量之间的互信息值；
选取互信息值高于预先设定阈值的变量作为特征变量。


3.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，其特征在于，基于所述特征变量和预测得到的t时刻的负荷功率、t时刻的储能功率、光照强度计算光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率具体采用以下公式：



其中，c为光储发电系统的弃光率，Pg为光伏出力，W为电力系统中的最大传输量，E为负荷消纳电量；



其中，a为供电损失率，PL(t)为t时刻负荷功率，Pc(t)为t时刻储能功率；



其中，b为光储互补率，为负荷的平均功率，Pg为光伏出力，PL(t)为t时刻负荷功率。


4.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的最优储能方式确定方法，其特征在于，基于所述光储发电系统的弃光率、供电损失率以及光储互补率采用熵权法确定最优储能方式具体包括：
确定样本指标数值Xij；其中Xij表...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建林，王哲，马速良，王含，王力，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11