虚拟电厂用户储能调度方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种虚拟电厂的用户储能调度方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括，在所述虚拟电厂的用户中获取运行日日前用电特征数据；根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线；根据所述运行日用电负荷预测优化曲线和预设用户收益模型，获取用户储能调度策略；在运行日日内，根据所述用户储能调度策略在非邀约响应时段内执行充放电。本申请在日前获取负荷预测优化曲线，为用户侧储能提供优化调度计划，确保用户侧储能的峰谷价差获利与需求侧响应收益得到有效统筹，实现整体收益最大化，积极发挥用户侧储能在虚拟电厂需求侧响应中的作用。的作用。的作用。

【技术实现步骤摘要】
虚拟电厂用户储能调度方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及储能
，尤其涉及一种虚拟电厂的用户储能调度方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着“双碳”目标的提出，高比例新能源装机容量日益增大，传统电力系统的波动性也随之增加。为增加新型电力系统的灵活调节能力，发挥用户侧资源的调频调峰作用，虚拟电厂概念应运而生。
[0003]需求侧响应属于虚拟电厂的行为载体，是指用户侧含源、网、荷、储等多种类型资源在内的电力用户主体，根据市场价格信号或激励机制做出响应，主动改变常规用电消费模式的行为，形成虚拟电厂，为电网提供电能量与辅助服务。
[0004]需要说明的是，这里的陈述仅提供与本申请有关的背景信息，而不必然地构成现有技术。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本申请提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的储能调度方法、装置、电子设备及存储介质。
[0006]本申请实施例采用下述技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种虚拟电厂的用户储能调度方法，包括，在所述虚拟电厂的用户中获取运行日日前用电特征数据；根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线；根据所述运行日用电负荷预测优化曲线和预设用户收益模型，获取用户储能调度策略；在运行日日内，根据所述用户储能调度策略在非邀约响应时段内执行充放电。
[0008]优选地，所述运行日日前用电特征数据至少包括如下之一：负荷运行历史数据、响应时段负荷削减能力、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据；所述根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线，包括：根据所述负荷运行历史数据、所述天气信息历史数据以及所述天气信息运行日预测数据，并结合所述响应时段负荷削减能力，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线。
[0009]优选地，所述根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线，包括：根据所述负荷运行历史数据、历史需求侧响应的日前邀约响应时段的负荷削减信息，获取不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线；根据所述不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据，获取运行日负荷预测初步曲线；根据所述运行日负荷预测初步曲线以及用户在运行日响应时段的负荷削减能力，获取运行日负荷预测优化曲线。
[0010]优选地，所述根据所述不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据，获取运行日负荷预测初步曲线，包括：将运行日离散为N个点
（N≥1），利用预设方法，对所述N个点的负荷进行预测，获取所述运行日负荷预测初步曲线，其中，所述预设方法包括统计学方法、神经网络模型方法；所述根据所述运行日负荷预测初步曲线以及用户在运行日响应时段的负荷削减能力，获取运行日负荷预测优化曲线，包括：根据用户的负荷削减意愿，对所述运行日负荷预测初步曲线进行修正，获取运行日负荷预测优化曲线。
[0011]优选地，所述负荷预测优化曲线，公式如下：
[0012][0013]其中，为用户t时段的预测初步负荷，为用户t时段的负荷削减系数，为用户t时段的预测优化负荷。
[0014]优选地，所述方法还包括：在运行日日内，在邀约响应时段内根据用户实际负荷情况执行充放电。
[0015]优选地，所述在运行日日内，在邀约响应时段内根据用户实际负荷情况执行充放电，包括：
[0016]将用户侧储能作为被动调控资源，在需求侧响应时段内，将用户侧关口电表计量点功率降至预设的需量控制线上，公式如下：
[0017][0018]其中，为用户t时段的关口电表功率，为用户t时段的实际负荷，为用户t时段的实际储能出力，为用户t时段的负荷基线，为用户t时段的中标电量。
[0019]第二方面，本申请实施例还提供一种虚拟电厂的用户储能调度装置，所述装置包括：特征数据获取单元，在所述虚拟电厂的用户中获取运行日日前用电特征数据；优化曲线获取单元，根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线；调度策略获取单元，根据所述运行日用电负荷预测优化曲线和预设用户收益模型，获取用户储能调度策略；调度策略执行单元，在运行日日内，根据所述用户储能调度策略在非邀约响应时段内执行充放电。
[0020]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：储能调度装置、处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述第一方面之任一所述方法。
[0021]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述第一方面之任一所述方法。
[0022]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0023]相较于用户侧储能现有的依靠峰谷价差获利的单一模式，本专利技术通过建立储能的数学模型，在日前对运行日储能的峰谷价差获利与需求侧响应进行统筹优化，可有效避免储能在运行日进行峰谷价差获利进行储能调度，导致没有足够电量参与需求侧响应的情况。同时，由于本专利技术同时考虑了虚拟电厂中的需求侧响应模式，拓宽了用户侧储能收益渠道。
[0024]由上述可知，本申请的技术方案，上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0025]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0026]图1为本申请实施例中储能调度方法流程示意图；
[0027]图2为本申请实施例中储能调度装置示意图；
[0028]图3为本申请实施例中储能调度方法效果图；
[0029]图4为本申请实施例中传统峰谷价差获利储能调度方法效果图；
[0030]图5为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0032]本申请的构思在于，针对现有技术中用户侧储能依靠峰谷价差获利进行储能调度，无法兼顾虚拟电厂需求侧响应，对电网需求高峰的响应可能不足的问题，本专利技术公开了一种基于虚拟电厂的用户侧储能调度控制方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂的用户储能调度方法，其特征在于，所述方法包括：在所述虚拟电厂的用户中获取运行日日前用电特征数据；根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线；根据所述运行日用电负荷预测优化曲线和预设用户收益模型，获取用户储能调度策略；在运行日日内，根据所述用户储能调度策略在非邀约响应时段内执行充放电。2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述运行日日前用电特征数据至少包括如下之一：负荷运行历史数据、响应时段负荷削减能力、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据；所述根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线，包括：根据所述负荷运行历史数据、所述天气信息历史数据以及所述天气信息运行日预测数据，并结合所述响应时段负荷削减能力，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线。3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据所述运行日日前用电特征数据，在运行日日前计算出运行日用电负荷预测优化曲线，包括：根据所述负荷运行历史数据、历史需求侧响应的日前邀约响应时段的负荷削减信息，获取不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线；根据所述不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据，获取运行日负荷预测初步曲线；根据所述运行日负荷预测初步曲线以及用户在运行日响应时段的负荷削减能力，获取运行日负荷预测优化曲线。4.如权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述不主动削减负荷的历史等效净负荷曲线、天气信息历史数据、天气信息运行日预测数据，获取运行日负荷预测初步曲线，包括：将运行日离散为N个点（N≥1），利用预设方法，对所述N个点的负荷进行预测，获取所述运行日负荷预测初步曲线，其中，所述预设方法包括统计学方法、神经网络模型方法；所述根据所述运行日负荷预测初步曲线以及用户在运行日响应时段...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文浩，芮冬阳，王卫宏，郭洋，张继元，孙建旸，
申请(专利权)人：智光研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：