【技术实现步骤摘要】
本申请涉及能源调控，特别涉及一种基于云边端协同的多类型储能分级调控系统及方法。
技术介绍
1、新型储能是构建新型电力系统的重要技术和基础装备，是实现碳达峰碳中和目标的重要支撑，而新型储能规模扩大将产生海量数据分散接入、各级储能无序自主运行的问题，可通过建立三级调度工作流程以管理新型储能调度。
2、然而，相关技术中，三级调控模式中各级新型储能调控协同机理较为模糊，且各级储能间信息交互流程复杂，难以适应新型储能调度中庞大的数据规模及结构，且因多类型新型储能自身存在异构性、位置分布的广泛性及网络环境的复杂性等性质，导致调控数据的及时传递和电网的安全运行的风险性提高，使现有调控模式无法保障在频率突变、断面越限等紧急情况下及时处理电网运行的安全问题，稳定性与抗风险性不足，亟待解决。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于云边端协同的多类型储能分级调控系统及方法，以解决相关技术中，三级调控模式中各级新型储能调控协同机理较为模糊，且各级储能间信息交互流程复杂，难以适应新型储能调度中庞大的数据规模及结构，且因多类型新型储能自身存在异构性、位置分布的广泛性及网络环境的复杂性等性质，导致调控数据的及时传递和电网的安全运行的风险性提高，使现有调控模式无法保障在频率突变、断面越限等紧急情况下及时处理电网运行的安全问题，稳定性与抗风险性不足等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种基于云边端协同的多类型储能分级调控系统，所述系统包括端侧控制组件、边缘侧服务器和云端服务器，其中：所述端侧
3、可选地，在本申请的一个实施例中，所述端侧控制组件包括：端侧计算单元，用于利用预先构建的规模化调控模型计算所述所有终端储能设备集群的调控指数，以根据所述调控指数执行所述实际调控指令。
4、可选地，在本申请的一个实施例中，所述边缘侧服务器包括：边缘聚合单元，用于聚合所述当前储能设备运行数据和所述当前频率电压调节需求数据，得到边缘聚合数据，并将所述边缘聚合数据发送至所述云端服务器；边缘计算单元，用于基于预设约束条件计算所述所有地调储能设备集群的互补指数，根据所述互补指数分解所述目标调控指令。
5、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设约束条件为：
6、
7、其中，xq,j,i为云端服务器调度任务分配决策集的决策取值，yn为所述云端服务器的目标调控指令，为边缘侧储能协调总站j的计算能力上限，dj,y为所述目标调控指令的计算需求，为边缘侧储能协调总站j的数据存储能力上限，ej,y为所述目标调控指令的数据存储需求，i表示第i个终端地调调管储能集群，q为云端储能协调总站。
8、可选地，在本申请的一个实施例中，所述云端服务器包括：云端聚合单元，用于聚合所述边缘聚合数据，得到云端聚合数据，并利用所述云端聚合数据优化所述预设储能调控任务；云端计算单元，用于基于预设目标函数计算所述目标调控指令的调控成本最小化结果，以根据所述调控成本最小化结果更新所述目标调控指令。
9、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设目标函数为：
10、
11、其中，z1为新能源电网整体储能运行调控成本；ce表示各预设地域间的区域电网与大电网的电能交互单位成本；pj,t表示各预设地域间的区域电网与大电网的电能交互功率；ce，ch，cg分别表示各预设地域间的区域电网与大电网的电能、热能、天然气交互单位成本；分别表示各预设地域电网之间的电能、热能、天然气交换功率；ωa为各预设地域调控计算任务的优先级；z2为边缘侧储能调控主站的运行总成本；i表示第i个终端地调调管储能集群；j为边缘侧储能协调总站；q为云端储能协调总站。
12、可选地，在本申请的一个实施例中，所述云端服务器还包括：迭代单元，用于获取所述端侧控制组件的实际调控指令，以基于所述实际调控指令对所述预设储能调控任务进行迭代，并利用迭代后的预设储能调控任务生成所述实际调控指令对应的下一次调控的目标调控指令。
13、本申请第二方面实施例提供一种基于云边端协同的多类型储能分级调控方法，包括以下步骤：获取端侧控制组件覆盖的所有终端储能设备集群的当前储能设备运行数据和当前频率电压调节需求数据；基于所述当前储能设备运行数据和所述当前频率电压调节需求数据优化预设储能调控任务，由优化后的预设储能调控任务生成目标调控指令；将所述目标调控指令分解至边缘侧服务器覆盖的所有地调储能设备集群，生成实际调控指令，以基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节。
14、可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节，包括：利用预先构建的规模化调控模型计算所述所有终端储能设备集群的调控指数，以根据所述调控指数执行所述实际调控指令。
15、可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述目标调控指令分解至边缘侧服务器覆盖的所有地调储能设备集群，包括：聚合所述当前储能设备运行数据和所述当前频率电压调节需求数据，得到边缘聚合数据；基于预设约束条件计算所述所有地调储能设备集群的互补指数，根据所述互补指数分解所述目标调控指令。
16、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设约束条件为：
17、
18、其中，xq,j,i为云端服务器调度任务分配决策集的决策取值，yn为所述云端服务器的目标调控指令，为边缘侧储能协调总站j的计算能力上限，dj,y为所述目标调控指令的计算需求，为边缘侧储能协调总站j的数据存储能力上限，ej,y为所述目标调控指令的数据存储需求，i表示第i个终端地调调管储能集群，q为云端储能协调总站。
19、可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节，包括：聚合所述边缘聚合数据，得到云端聚合数据，并利用所述云端聚合数据优化所述预设储能调控任务；基于预设目标函数计算所述目标调控指令的调控成本最小化结果，以根据所述调控成本最小化结果更新所述目标调控指令。
20、可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设目标函数为：
21、
22、其中，z1为新能源电网整体储能运行调控成本；ce表示各预设地域间的区域电网与大电网的电能交互单位成本；pj,t表示各本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云边端协同的多类型储能分级调控系统，其特征在于，所述系统包括端侧控制组件、边缘侧服务器和云端服务器，其中：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述端侧控制组件包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘侧服务器包括：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述预设约束条件为：
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云端服务器包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述预设目标函数为：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云端服务器还包括：
8.一种基于云边端协同的多类型储能分级调控方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述目标调控指令分解至边缘侧服务器覆盖的所有地调储能设备集群，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述预设约束条件为：
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述预设目标函数为：
14.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节之后，还包括：
15.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求8-14任一项所述的基于云边端协同的多类型储能分级调控方法。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求8-14任一项所述的基于云边端协同的多类型储能分级调控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于云边端协同的多类型储能分级调控系统，其特征在于，所述系统包括端侧控制组件、边缘侧服务器和云端服务器，其中：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述端侧控制组件包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘侧服务器包括：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述预设约束条件为：
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云端服务器包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述预设目标函数为：
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云端服务器还包括：
8.一种基于云边端协同的多类型储能分级调控方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际调控指令对所述所有终端储能设备集群进行调节，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述目标调控指令分...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚宇珊，王士柏，程艳，孙树敏，胡伟，马坤，王成龙，王楠，刘奕元，周光奇，刘军，苗伟威，李俊恩，袁帅，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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