一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法及系统，涉及储能选址技术领域，包括通过引入多因素综合评价模型、强化学习算法和层次分析法，综合考虑了地理、经济和环境等多方面因素。本发明专利技术自动处理了复杂约束关系，为重力储能项目提供了客观全面的选址决策支持，实现了对斜坡式重力储能选址的科学决策，其灵活性和可调整性使其适应各类项目需求，提高了选址决策的质量和效率，极大降低了项目实施风险，因此，本发明专利技术取得了高效、精准和科学的有益效果，推动了清洁能源应用和可持续发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及储能选址，特别是一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法及系统。

技术介绍

1、近年来，各个行业用电飞速增长，传统的化石能源发电面临化石能源的匮乏和环境污染等问题，促使可再生能源发电发展迅猛，但其随机性和波动性等特点会对电网安全稳定运行带来挑战，采用合理的储能可以很大程度上解决这一问题。

2、目前的储能技术可大致分为五大类，包括电化学储能、电磁储能、化学储能、热储能和机械储能。重力储能作为机械储能的一种方式，其储能介质主要分为水和固体物质，因此还可以细分为抽水储能与固体重力储能，与抽水储能受地理条件限制严重相比，基于固体重力储能的储能技术采用高密度固体作为重质材料，具有更好的地理适应性、更高的能量密度和循环效率，具有更好的经济性，固体重力储能在新能源丰富但缺乏抽水储能建设条件的地区具有广阔的应用前景。

3、重力储能可分为垂直式和斜坡式，垂直式需要具备高度差较大的地形条件，建设难度与成本较高，斜坡式利用较缓的地形进行建设，选址相对容易，斜坡式固体重力储能还在理论研究和工程设计阶段，相关的研究工作比较少，因此本专利技术针对斜坡本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述固体重力储能因素包括地理因素、经济因素和环境因素，所述建立动态反馈模型包括定义因素的量化指标和构建数据集，输入量化指标对应的数据集，采用卷积神经网络训练内部权重参数，所述量化指标包括地理因素的坡度高差和堆场面积，经济因素的建设成本、运维成本和投资回报率，环境因素的安全距离；

3.如权利要求2所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述训练内部权重参数包括划分训练集和测试集，所述训练集包括将参数进行归一化，所述归一化包括建...

【技术特征摘要】

1.一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述固体重力储能因素包括地理因素、经济因素和环境因素，所述建立动态反馈模型包括定义因素的量化指标和构建数据集，输入量化指标对应的数据集，采用卷积神经网络训练内部权重参数，所述量化指标包括地理因素的坡度高差和堆场面积，经济因素的建设成本、运维成本和投资回报率，环境因素的安全距离；

3.如权利要求2所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述训练内部权重参数包括划分训练集和测试集，所述训练集包括将参数进行归一化，所述归一化包括建立量化指标的标准范围，将量化指标标准范围进行归一化，具体过程为：

4.如权利要求3所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述建立斜坡式固体重力储能指标体系包括确定量化指标之间的相对关系，具体步骤如下：

5.如权利要求4所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述构造内部比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，牟雪鹏，陈巨龙，朱永清，李震，汪玉翔，罗晨，刘大猛，李庆生，张裕，张兆丰，杨婕睿，刘影，杨东俊明，罗志远，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：