一种分布式储能协同调度方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式储能协同调度方法，包括以下步骤：S1：获取储能单元数据和接入单元数据，储能单元数据包括储能设备、储能量、储能容量、运行时间、储能地点和储能效率，接入单元数据包括地点、用户量、用能量和用电时间；S2：基于储能单元数据建立储能模型，得到储能模型的预测储能量，基于接入单元数据建立用能模型，得到用能模型的预测用能量；S3：基于储能单元的预测储能量、接入单元的预测用能量和储能单元与接入单元的距离对储能单元进行调度。本发明专利技术的有益效果是：能预测用户用电量进行能源调度。源调度。源调度。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式储能协同调度方法


[0001]本专利技术涉及能源调度方法
，特别涉及一种分布式储能协同调度方法。

技术介绍

[0002]能源调度主要用于解决分布式储能的能源调度，能源调度如果不能进行有效控制而出现供需失衡，可能引起系统大范围的事故，能源调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类能源生产工作有序进行而采用的一种有效管理手段，在对能源进行调度时，需要采用指定的调度方法对其进行调度处理。
[0003]现有技术中，传统的能源调度都是在内部设定指定值，并通过指定值向指定用户输送能源值，但有些用户却不需要大量的能源值，便会造成能源值的大量浪费，而有些用户需要大于指定值的能源值，便容易造成能源值的不足，需要一种能预测用户用电量并进行能源调度的方法。
[0004]例如，一种在中国专利文献上公开的“一种大容量电力输送方法及其电力输送系”，其公告号：CN113541203A，其申请日：2021年07月26日，该专利技术包括发电设备、调度中心、整流器、电力传输、逆变器、远程控制平台、预警平台和负载设备，发电设备通过设备来进行发电，调度中心通过不同地区的电力负荷来进行调度，整流器通过对产生交流电转换为直流电，电力传输通过高压线输送塔对电力进行传输，以此来减少电力在传输过程中的损耗，但是存在不能预测用户用电量进行能源调度的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术不能预测用户用电量进行能源调度的不足，本专利技术提出了一种分布式储能协同调度方法，能预测用户用电量进行能源调度。
[0006]以下是本专利技术的技术方案，一种分布式储能协同调度方法，包括以下步骤：
[0007]S1：获取储能单元数据和接入单元数据，储能单元数据包括储能设备、储能量、储能容量、运行时间、储能地点和储能效率，接入单元数据包括地点、用户量、用能量和用电时间；
[0008]S2：基于储能单元数据建立储能模型，得到储能模型的预测储能量，基于接入单元数据建立用能模型，得到用能模型的预测用能量；
[0009]S3：基于储能单元的预测储能量、接入单元的预测用能量和储能单元与接入单元的距离对储能单元进行调度。
[0010]本方案中，获取储能单元数据和接入单元数据，基于储能单元数据建立储能模型，得到储能模型的预测储能量，基于接入单元数据建立用能模型，得到用能模型的预测用能量，储能单元的预测储能量、接入单元的预测用能量和储能单元与接入单元的距离对储能单元进行调度，根据不同地区的用电量来对能源作出更合理的调配，从而避免一些用电量大的地区出现能源不足的情况，同时也避免一些用电量小的地区出现能源过剩的情况，避免出现能源分配不均的情况，同时根据距离进行调度，降低了能源传输损耗，使能源能够得
到充分地利用。
[0011]作为优选，储能单元包括蓄电池、锂电池、碱性电池和干电池。
[0012]作为优选，储能单元数据按照储能设备划分成若干个设备数据集，将设备数据集随机划分成若干个数据集，对数据集进行异常值处理和缺失值处理。
[0013]本方案中，将储能单元数据按照储能设备划分成若干个设备数据集，每个设备数据集仅包括同一型号的储能设备，将设备数据集随机划分成若干个数据集，对同一设备数据集建立若干个模型，避免模型的偶然性提高模型预测的准确性，对数据集进行异常值处理和缺失值处理，异常值处理的方法为：对连续数据中的异常峰值进行平滑处理，将异常峰值替换为异常峰值前一个数据和后一个数据的均值，缺失值的处理方法为：将缺失值前一个数据和后一个数据的均值插入缺失值，保证模型预测的准确性。
[0014]作为优选，储能模型和用能模型的数据集划分为训练集、测试集和验证集，训练集、测试集和验证集的比例为8:1:1，储能模型和用能模型的均方误差小于0.001。
[0015]本方案中，将数据集划分为训练集、测试集和验证集，训练集、测试集和验证集的比例为8:1:1，保证训练集的数据量足够大提高模型训练的有效性，验证集用于验证模型的精度，模型训练100至120次，当模型的均方误差小于0.001视为模型达到精度要求。
[0016]作为优选，储能模型以储能容量、运行时间和储能效率作为储能模型的输入，输出预测储能量，用能模型以用户量、用能量和用电时间作为用能模型输入，输出预测用能量。
[0017]本方案中，根据储能容量、运行时间和储能效率预测储能量，根据用户量、用能量和用电时间预测用能量，能够基于时间维度预测储能量和用能量，根据预测储能量和预测用能量进行能源调度。
[0018]作为优选，储能模型和用能模型的预测值进行加权处理，加权平均计算后的预测值为最终预测值，
[0019]其中，储能模型和用能模型的均方误差的比值等于加权系数的比值。
[0020]本方案中，将来自各个模型的预测值进行加权处理，将加权平均值计算后的预测预测值作为最终预测预测值，以各模型的均方误差比值为加权的系数比值，此时最终预测值将具有更低的方差和更高的通用性。
[0021]作为优选，S3包括以下步骤：
[0022]S31：以用户量最多的接入单元为第一接入单元，以第一接入单元的距离最近的储能单元为第一储能单元；
[0023]S32：若第一储能单元的预测储能量大于第一接入单元的预测用能量裕度，则将第一储能单元富余的预测储能量传输至第二接入单元，第二接入单元和第一储能单元的距离仅大于第一接入单元和第一储能单元的距离，若第一储能单元的预测储能量小于预测用能量裕度，则第二储能单元将第一储能单元缺乏的预测储能量传输至第一接入单元，第一接入单元和第二储能单元的距离仅大于第一接入单元和第一储能单元的距离，完成第一储能单元和第一接入单元的调度且第一储能单元和第一接入单元不再参与调度，按照该方法对第二储能单元进行调度；
[0024]S33：按照步骤S32的调度方法顺次对所有储能单元进行调度。
[0025]本方案中，以用户量最多的接入单元为第一接入单元，以第一接入单元的距离最近的储能单元为第一储能单元，能保证用户集中区的能源输送，根据储能单元和接入单元
的距离进行优先调度，减小能源调度过程中能源的损耗。
[0026]作为优选，接入单元的预测用能量裕度为接入单元的预测用能量的1.2倍。
[0027]本方案中，设置接入单元的预测用能量裕度，避免偶然用能过高的情况，从而避免一些用电量大的地区出现能源不足的情况。
[0028]作为优选，距离为输电线的长度。
[0029]本方案中，优先选择和接入单元的距离最短的储能单元进行调度，距离为输电线的长度，根据距离进行调度，降低了能源传输损耗，使能源能够得到充分地利用。
[0030]作为优选，步骤S33还包括：若最后一个储能单元预测储能量小于最后一个接入单元预测用能量裕度，主电网调度缺乏的预测储能量至最后一个接入单元。
[0031]本专利技术的有益效果是：获取储能单元数据和接入单元数据，基于储能单元数据建立储能模型，得到储能模型的预测储能量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取储能单元数据和接入单元数据，储能单元数据包括储能设备、储能量、储能容量、运行时间、储能地点和储能效率，接入单元数据包括地点、用户量、用能量和用电时间；S2：基于储能单元数据建立储能模型，得到储能模型的预测储能量，基于接入单元数据建立用能模型，得到用能模型的预测用能量；S3：基于储能单元的预测储能量、接入单元的预测用能量和储能单元与接入单元的距离对储能单元进行调度。2.根据权利要求1所述的一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，储能单元包括蓄电池、锂电池、碱性电池和干电池。3.根据权利要求1所述的一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，储能单元数据按照储能设备划分成若干个设备数据集，将设备数据集随机划分成若干个数据集，对数据集进行异常值处理和缺失值处理。4.根据权利要求3所述的一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，储能模型和用能模型的数据集划分为训练集、测试集和验证集，训练集、测试集和验证集的比例为8:1:1，储能模型和用能模型的均方误差小于0.001。5.根据权利要求1所述的一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，储能模型以储能容量、运行时间和储能效率作为储能模型的输入，输出预测储能量，用能模型以用户量、用能量和用电时间作为用能模型输入，输出预测用能量。6.根据权利要求5所述的一种分布式储能协同调度方法，其特征在于，储能模型和用能模型的预测值进行加权处理，加...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海峰，尹小明，董国平，姜涛，季国良，王晟，章宙文，陈力，卢峰，周佩祥，郑松松，项镭，李跃华，崔嫒璐，
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
国别省市：