能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法技术方案

本申请提出了一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法，该方法包括：获取分布式可再生能源系统的历史运行数据，并基于发电系统的发电功率与用电负荷功率的差值，对历史运行数据进行聚类；对每个待优化日的发电功率和用电负荷功率进行预测，并将预测值按照聚类的结果进行分类；在每个待优化日对应的SOC数据子集中遍历全部的日初SOC和日终SOC，获得每个待优化日对应的目标函数值序列，并对未来多日目标函数值序列进行加权相加，生成最终目标函数；求解最终目标函数，获得目标日的目标日终SOC作为目标日的后一日的日初SOC。该方法在长时间尺度下对多类型混合储能电池的日初SOC进行优化，有利于持续对能源系统的运行调度进行优化。统的运行调度进行优化。统的运行调度进行优化。

【技术实现步骤摘要】
能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法


[0001]本申请涉及电力系统储能
，尤其涉及一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法。

技术介绍

[0002]随着可再生能源技术的发展，风力发电和光伏发电在供电体系中的占比不断提高，而通过储能系统，比如，储能电池组，可以将可再生能源发电系统输出的电量进行存储，在合适的时间进行储能放电。基于此，含多类型储能电池的分布式能源系统的普及率逐渐提高，在实际应用中，需要对分布式能源系统的运行进行优化。
[0003]相关技术中，进行优化时，现有分布式可再生能源系统内储能设备的运行优化调度方法通常设定当日储能系统的日初SOC值等于前一日储能系统日终的SOC设定值，进而保证当天储能系统的安全运行。
[0004]然而，上述方式在实际应用中缺乏合理性。若在第N
‑
1天时可再生能源发电充足，但第N天可再生能源发电不足时采用该传统SOC设定方法，在第N
‑
1天设定较低的日终SOC会造成下一日风光可再生能源系统出力利用率低的问题，最终造成系统弃风弃光。
[0005]因此，如何合理的设置日初SOC，提高可再生能源系统出力利用率成为目前亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0007]为此，本申请的第一个目的在于提出一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法，该方法能够在长时间尺度下对多类型混合储能电池的日初SOC进行优化，合理设置日初SOC值，有利于保障能源系统的稳定、高效的运行。
[0008]本申请的第二个目的在于提出一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化系统；
[0009]本申请的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
[0010]为达上述目的，本申请的第一方面实施例在于提出一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法，该方法包括以下步骤：
[0011]获取分布式可再生能源系统的历史运行数据，并基于可再生能源发电系统的发电功率与用电负荷功率的差值，对所述历史运行数据进行聚类；
[0012]假设待优化的目标日的日初SOC，对包括所述目标日在内的每个待优化日的所述发电功率和所述用电负荷功率进行预测，并将预测值按照所述聚类的结果进行分类，生成每个待优化日对应的SOC数据子集；
[0013]在每个所述SOC数据子集中遍历全部的日初SOC日终SOC，获得每个待优化日对应的目标函数值序列，并对未来多个所述待优化日的所述目标函数值序列进行加权相加，生成最终目标函数；
[0014]求解所述最终目标函数，获得所述目标日的目标日终SOC，并将所述目标日终SOC作为所述目标日的后一日的日初SOC。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，将所述目标日终SOC作为所述目标日的后一日的日初SOC之后，还包括：基于所述后一日的日初SOC，对所述目标日之后预设天数内的每一日重复进行日初SOC优化。
[0016]可选地，在本申请的一个实施例中，对所述历史运行数据进行聚类，包括：通过K
‑
means聚类算法对所述历史运行数据进行聚类，确定最优的聚类簇数；对于每个聚类簇，对质心数据进行处理，获取所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率；根据所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率，在所述历史运行数据中选取对应的日初SOC和日终SOC。
[0017]可选地，在本申请的一个实施例中，在所述通过K
‑
means聚类算法对所述历史运行数据进行聚类时，通过以下公式表示每个所述聚类簇中的样本点分别到对应的质心的距离的平方和：
[0018][0019]其中，为第l个簇中的第j个样本的第i个特征，为第l个簇的质心的第i个特征；k为簇的数量，n是特征的数量，m
l
是第l个簇中的样本数量。
[0020]可选地，在本申请的一个实施例中，在所述待优化日包括：所述目标日、所述目标日的后一日和目标日的后两日时，通过以下公式表示对应的最终目标函数：
[0021]min f＝Obj
N
+k
×
Obj
N+1
+k2×
Obj
N+2
[0022]其中，Obj
N
是目标日的目标函数值序列，Obj
N+1
是目标日的后一日的目标函数值序列，Obj
N+2
是目标日的后两日的目标函数值序列，k是加权系数，0<k<1。
[0023]可选地，在本申请的一个实施例中，该方法还包括：确定对多类型混合储能电池的日初SOC进行滚动优化的优化模型；根据在日初SOC和日终SOC变化时所述优化模型的最优值的演变情况，获取SOC数据集。
[0024]为达上述目的，本申请的第二方面实施例还提出了一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化系统，包括以下模块：
[0025]聚类模块，用于获取分布式可再生能源系统的历史运行数据，并基于可再生能源发电系统的发电功率与用电负荷功率的差值，对所述历史运行数据进行聚类；
[0026]第一生成模块，用于假设待优化的目标日的日初SOC，对包括所述目标日在内的每个待优化日的所述发电功率和所述用电负荷功率进行预测，并将预测值按照所述聚类的结果进行分类，生成每个待优化日对应的SOC数据子集；
[0027]第二生成模块，用于在每个所述SOC数据子集中遍历全部的日初SOC和日终SOC，获得每个待优化日对应的目标函数值序列，并对未来多个所述待优化日的所述目标函数值序列进行加权相加，生成最终目标函数；
[0028]求解模块，用于求解所述最终目标函数，获得所述目标日的目标日终SOC，并将所述目标日终SOC作为所述目标日的后一日的日初SOC。
[0029]可选地，在本申请的一个实施例中，求解模块，还用于：基于所述后一日的日初
SOC，对所述目标日之后预设天数内的每一日重复进行日初SOC优化。
[0030]可选地，在本申请的一个实施例中，聚类模块，具体用于：通过K
‑
means聚类算法对所述历史运行数据进行聚类，确定最优的聚类簇数；对于每个聚类簇，对质心数据进行处理，获取所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率；根据所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率，在所述历史运行数据中选取对应的日初SOC和日终SOC。
[0031]为了实现上述实施例，本申请第三方面实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法。
[0032]本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本申请通过对当地历史运行数据进行选择聚本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能源系统内多类型混合储能电池的日初SOC滚动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取分布式可再生能源系统的历史运行数据，并基于可再生能源发电系统的发电功率与用电负荷功率的差值，对所述历史运行数据进行聚类；假设待优化的目标日的日初SOC，对包括所述目标日在内的每个待优化日的所述发电功率和所述用电负荷功率进行预测，并将预测值按照所述聚类的结果进行分类，生成每个待优化日对应的SOC数据子集；在每个所述SOC数据子集中遍历全部的日初SOC和日终SOC，获得每个待优化日对应的目标函数值序列，并对未来多个所述待优化日的所述目标函数值序列进行加权相加，生成最终目标函数；求解所述最终目标函数，获得所述目标日的目标日终SOC，并将所述目标日终SOC作为所述目标日的后一日的日初SOC。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标日终SOC作为所述目标日的后一日的日初SOC之后，还包括：基于所述后一日的日初SOC，对所述目标日之后预设天数内的每一日重复进行日初SOC优化。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述历史运行数据进行聚类，包括：通过K
‑
means聚类算法对所述历史运行数据进行聚类，确定最优的聚类簇数；对于每个聚类簇，对质心数据进行处理，获取所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率；根据所述质心数据对应的可再生能源发电功率和用电负荷功率，在所述历史运行数据中选取对应的日初SOC和日终SOC。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述通过K
‑
means聚类算法对所述历史运行数据进行聚类时，通过以下公式表示每个所述聚类簇中的样本点分别到对应的质心的距离的平方和：其中，为第l个簇中的第j个样本的第i个特征，为第l个簇的质心的第i个特征；k为簇的数量，n是特征的数量，m
l
是第l个簇中的样本数量。5.根据权利要1所述的方法，其特征在于，在所述待优化日包括：所述目标日、所述目标日的后一日和目标日的后两日时，通过以下公式表示对应的最终目标函数：minf＝Obj
N
+k
×
Obj
N+1
+k2×
Obj
N+2
其中，O...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜智霖，郝峰杰，袁志昌，潘海宁，郭佩乾，周兴达，项淼毅，张若愚，张释中，王耀武，尹立坤，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：