一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法技术

本发明专利技术公开了一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，包括如下步骤：S1、对用户侧储能进行评估，获得储能收益；S2、对合同能源管理进行评估，获得合同能源管理的预测收益；S3、建立投资回报测算模型，根据储能收益及预测收益确定投资回报率；能通过多维度测算提高收益预测准确性，提高用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算准确性；能够对合同能源管理进行一次测算，并通过滚动预测进行二次测算，减少随机值的影响，提高合同能源管理预测收益的准确性；能够通过双模型混合二次预测，减少随机值的影响，提高预测准确率，进而提高投资回报测算准确率。高投资回报测算准确率。高投资回报测算准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法


[0001]本专利技术涉及节能服务
，尤其涉及一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法。

技术介绍

[0002]合同能源管理是一种不同于传统的节能项目模式，：节能服务公司与用能单位以契约形式约定节能项目的节能目标，节能服务公司为实现节能目标向用能单位提供必要的服务，用能单位以节能效益支付节能服务公司的投入及其合理利润的节能服务机制。其实质就是以减少的能源费用来支付节能项目全部成本的节能业务方式。这种节能投资方式允许客户用未来的节能收益为工厂和设备升级，以降低运行成本；或者节能服务公司以承诺节能项目的节能效益、或承包整体能源费用的方式为客户提供节能服务。用户侧储能为通过用电峰谷差进行储能与供能来达到节能减排，用户侧基于合同能源管理的投资回报率测算往往不全面、准确性较差。
[0003]例如，一种在中国专利文献上公开的“一种用于电网合同能源管理项目的节能潜力评估方法”，其公告号：CN106557870B，公开了建立典型节能方案库，根据各个电网设备运行中的各项电力参数，对各个电网设备进行初步筛选，筛选出存在节能潜力的电网设备，并将筛选出的节能潜力大的电网设备代入典型节能方案库，生成节能量化诊断模型，最后根据节能量化诊断模型，对电网设备进行节能效益综合分析，但是该方案评估不全面，缺乏对于对于用户侧储能潜力的测算。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中对于用户侧储能的合同能源管理收益评估不全面、测算不准确的问题，本专利技术提供一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，能够多维度对用户侧储能的合同能源管理收益进行测算，测算准确性高。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，包括如下步骤：S1、对用户侧储能进行评估，获得储能收益；S2、对合同能源管理进行评估，获得合同能源管理的预测收益；S3、建立投资回报测算模型，根据储能收益及预测收益确定投资回报率。建立用户侧储能评估模型，对用户侧储能的储能容量及储能收益进行评估，分别确定用户侧储能在恒定功率与跟随负荷两种运行模式下的储能收益；建立合同能源管理评估模型，对合同能源管理的预期收益进行预测，预测包括使用机器学习算法进行滚动周期性预测得到预测收益；将储能收益与预测收益进行数据融合构成回报测算函数，对储能收益与预测收益分别计算协方差，根据协方差确定其置信权重，通过储能收益的置信权重、预测收益的置信权重确定回报测算函数的置信区间。能通过多维度测算提高收益预测准确性，提高用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算准确性。
[0006]作为优选的，S1中包括如下步骤：S11、对用户侧储能在恒定功率模式下的储能收益进行评估；S12、对用户侧储能在跟随负荷模式下的储能收益进行评估。建立用户侧储能收益的评估模型，拟合出用户侧的需求响应曲线与典型负荷曲线，改变用户侧储能运行方式，分别计算需求响应曲线与典型负荷曲线在不同运行模式下的变化率，得到用户侧储能的储能收益。
[0007]作为优选的，S11中包括建立恒定功率模型，以用户侧储能输出功率恒定计算用户侧储能收益与用户侧储能损耗。根据用户侧历史用电记录拟合出典型负荷曲线，根据用户侧储能容量及用户侧储能恒定输出功率拟合出需求响应曲线，根据需求响应曲线得到预测典型负荷曲线，引入回归函数，对典型负荷曲线及预测典型负荷曲线使用回归函数求差，得到典型负荷曲线的变化率，以预测典型负荷曲线的变化率及电价等信息得到用户侧储能收益；用户侧储能损耗为投资预算、储能充放电能耗等信息。
[0008]作为优选的，S12中包括建立跟随负荷模型，以用户侧储能输出功率跟随负荷计算用户侧储能收益与用户侧储能损耗。根据用户侧历史用电记录拟合处电典型负荷曲线，根据用户侧储能容量及用户侧储能输出功率跟随负荷拟合出需求响应曲线，根据需求响应曲线预测典型负荷曲线，引入回归函数，对典型负荷曲线使用回归函数求差，得到典型负荷曲线的变化率，以预测典型负荷曲线的变化率及分时电价等信息得到用户侧储能收益；用户侧储能损耗为储能充放电能耗等信息。
[0009]作为优选的，S2中包括如下步骤：S21、建立合同能源管理评估模型，通过机器学习进行预测；S22、建立滚动周期模型，进行二次经济性测算。能够对合同能源管理进行一次测算，并通过滚动预测进行二次测算，减少随机值的影响，提高合同能源管理预测收益的准确性。
[0010]作为优选的，S21中包括以用户侧历史数据集进行训练，得到根据时间预测的合同能源管理的一次预测收益。用户侧历史数据集包括用户侧历史运行数据、用户侧历史负荷数据、用户侧历史能耗数据，以一个时间段的历史数据集进行训练得到训练模型，对下一个等长时间段利用训练模型进行预测，得到用户侧的预测负荷数据、预测能耗数据、预测运行数据，其中训练模型包括时间序列预测模型。能够对用户侧合同能源管理的收益进行初步预测，得到基于用户侧历史数据的时间预测数据，提高对于用户侧合同能源管理收益的预测准确性。
[0011]作为优选的，S22中包括建立日内滚动周期模型与实时滚动周期模型，以合同能源管理的预测收益值作为输入，以不同时间的分时负荷作为影响因素，对合同能源管理的预测收益进行优化。日内滚动模型中包括以日内分时负荷作为变量输入，日内分时负荷包括对24h内的负荷曲线进行以时间为基础分区，根据每区内负荷变动计算偏差值，将偏差值与合同能源管理的预测值进行数据融合，数据融合包括特征融合，得到日内融合值；实时周期滚动模型中包括将用户侧实时生产计划调整信息作为变量输入，将实时生产调整信息与合同能源管理的预测收益值进行数据融合，数据融合包括特征融合，得到实时融合值；计算日内分区的全部实时融合值，将全部实时融合值与日内融合值进行决策融合。能够通过双模型混合二次预测，减少随机值的影响，提高预测准确率，进而提高投资回报测算准确率。
[0012]作为优选的，S3中包括将储能收益与预测收益作为输入，构建回报测算函数，对储能收益与预测收益分别设置置信权重，确定回报测算函数的置信区间，确定投资回报率。获
取储能收益的数据集、合同能源收益的数据集并分别计算协方差，对储能收益和合同能源收益的数据集计算置信区间，根据协方差对其分别设置置信权重，以权重计算后的两个置信区间求和得到投资回报测算的置信区间，对投资回报置信区间根据投入产出及时间进行投资回报测算。能够对投资回报测算中的收益部分进行准确测算，提高投资回报测算可信度。
[0013]本专利技术具有如下优点：（1）能通过多维度测算提高收益预测准确性，提高用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算准确性；（2）能够建立用户侧储能收益的评估模型，拟合出用户侧的需求响应曲线与典型负荷曲线，改变用户侧储能运行方式，分别计算需求响应曲线与典型负荷曲线在不同运行模式下的变化率，得到用户侧储能的储能收益；（3）能够对合同能源管理进行一次测算，并通过滚动预测进行二次测算，减少随机值的影响，提高合同能源管理预测收益的准确性；（4）能够通过双本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对用户侧储能进行评估，获得储能收益；S2、对合同能源管理进行评估，获得合同能源管理的预测收益；S3、建立投资回报测算模型，根据储能收益及预测收益确定投资回报率。2.根据权利要求1所述的一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，其特征在于，S1中包括如下步骤：S11、对用户侧储能在恒定功率模式下的储能收益进行评估；S12、对用户侧储能在跟随负荷模式下的储能收益进行评估。3.根据权利要求2所述的一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，其特征在于，S11中包括建立恒定功率模型，以用户侧储能输出功率恒定计算用户侧储能收益与用户侧储能损耗。4.根据权利要求2所述的一种用户侧储能基于合同能源管理的投资回报测算方法，其特征在于，S12中包括建立跟随负荷模型，以用户侧储能输出功率跟随负荷计算用户侧储能收益与用户侧储能损耗。5.根据权利要求1或4...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹小明，刘海峰，董国平，陈力，李跃华，陈福如，崔嫒璐，章宙文，蒋勇，刘鑫丽，王晟，曾晓炜，沈文琪，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司长兴县供电公司，
类型：发明
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