一种城市分布式储能的配置方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式储能系统的优化配置方法，包括以下步骤：获取城市历史数据，并对所述数据进行整理；初始化模糊矩阵，计算聚类中心并根据聚类中心计算出聚类结果；根据所述聚类结果生成多个典型日；对于城市中每个地区根据分布式储能系统的配置方案按照所述多个典型日进行经济性评估。本发明专利技术的方法综合考虑了未来用电趋势、储能系统的安装成本、电网运行成本等，能够合理判断分布式储能系统在城市中的配置，提高全社会的经济效益。提高全社会的经济效益。提高全社会的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种城市分布式储能的配置方法


[0001]本专利技术涉及分布式储能系统配置
，特别涉及一种城市分布式储能的配置方法。

技术介绍

[0002]随着社会对于新能源、低碳等理念的愈加重视，新能源汽车已经在社会生活中占据了重要的地位。随着人们所拥有的新能源汽车的增多，大量的充电桩等配套设施出现在了城市的各个角落。这些新增的充电桩并不在原本的城市规划当中，虽然短时间内不会造成问题，但是一旦新安装的充电桩在同一个时间段内被大量使用，势必会对该地区的电网造成巨大冲击并产生经济损失。为了解决新增的用电需求，考虑到分布式电源的出力受到天气和季节等多种客观因素的影响，具有间歇性和不稳定的特点，需要在城市中一部分地区加入分布式储能系统来解决供需不平衡的问题，以满足配电网在安全性和经济性方面的要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题。
[0004]为此，本专利技术的目的在于提出一种城市分布式储能的配置方法，该方法综合考虑了分布式储能系统的未来需求与安装成本，能够在城市中合理地配置分布式储能系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市分布式储能的配置方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、获取城市历史数据，并对所述数据进行整理；获取城市的历史用电数据，去除无用数据与噪声，并以天为单位对数据进行分类得到原始数据集。步骤二、设计神经网络，根据所述数据集预测将来一段时间内的用电情况；根据所述数据特征设计神经网络，训练神经网络并利用所述网络预测出接下来一段时间内城市各地区的用电情况。步骤三、初始化模糊矩阵，计算聚类中心并根据聚类中心计算出聚类结果；随机初始化模糊矩阵U作为衡量不同数据隶属于不同类的隶属度，并通过聚类原则不断修正聚类中心，最终得到聚类中心并计算出聚类。步骤四、；根据所述聚类结果生成多个典型日；统计所述聚类结果，并将其整合为多个典型日。步骤五、；对于城市中每个地区根据分布式储能系统的配置方案按照所述多个典型日进行经济性评估；利用所述多个典型日对分布式储能方案进行经济性评估，以判断该地区是否需要接入城市分布式储能系统。2.如权利要求1所述的一种对城市历史数据整理方法，其特征在于，所述方法包括：获取城市的历史用电数据，以天为单位对数据进行分类，将数据规范化，去除重复项，得到原始数据集。其中，缺失的数据利用统计值替代或进行手动补充。3.如权利要求1所述的一种未来时间段内城市用电量预测方法，其特征在于，所述方法包括：搭建循环神经网络模型，利用所述原始数据集训练循环神经网络，当损失函数达到最低时停止训练，得到训练好...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵旭，杨莎莎，王晓庆，
申请(专利权)人：联想新视界南昌人工智能工研院有限公司，
类型：发明
国别省市：