【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式固体重力储能系选址进行研究。
技术实现思路
1、鉴于现有的基于斜坡式重力储能的选址评价方法及系统中存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术的目的是提供一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法及系统，能够在地形条件难度较高时，利用斜坡式对地形进行选址。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其包括，获取斜坡式固体重力储能因素，建立动态反馈模型，模拟各因素之间的约束关系，利用强化训练模型处理复杂约束关系，通过复杂制约关系构建关系图谱；基于关系图谱利用层次分析法分级建立斜坡式固体重力储能指标体系，基于多目标综合评价方法的层次权重决策，建立多层次分析模型判断矩阵，将固体重力储能因素按照不同层次凝聚组队，构造内部比较矩阵；引入随机一致性指标定义比率，检验矩阵的逻辑一致性，根据综合评价值对指标体系排序，确定斜坡式重力储能的选址。
5、作为本专利技术所述基于斜坡式重力储能的选址评价方法的一种优选方案，其中：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；
6、所述坡度高差为：其中θ为坡度角，tanθ为坡度切线值，h2-h1为坡度高差，l为坡度长度，所述堆场面积为s＝l*w，其中，s为堆场面积，l为堆场长度，w为堆场宽度；
7、所述建设成本为：其中，m为材料费用函数，n为劳务费用函数，p为设备费用函数，c为建设成本；所述运维成本为：其中，e(t)为时间t的能源消耗函数，w(t)为时间t的人工成本函数，d(t)的时间t的设备折旧函数；所述投资回报率为：其中r(t)为收益函数，c(t)为成本函数，i(t)为投资函数，表示发生在时间点的原始化投资成本，r(t)-c(t)为单位时间内的净收益，r(t)/i(t)为投资在时间t的回报率；
8、所述安全距离为：其中s为安全距离，d为质量参考源安全距离，q为实际参考源，q'为质量参考源，λ为衰减系数；
9、所述构建数据集包括利用数据库进行查询。
10、作为本专利技术所述基于斜坡式重力储能的选址评价方法的一种优选方案，其中：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和将量化指标进行归一化，具体过程为：
11、标准范围公式为：
12、
13、其中，x'为标准范围，min(x)为数据集中的最小值，max(x)为数据集中的最大值；
14、量化指标进行归一化：
15、坡度高差归一化为公式为：
16、
17、其中，xp为的坡度高差值，x′p为坡度高差归一化后的范围，a为坡度高差的最小值，b为原始坡度高差的最大值；
18、堆场面积归一化公式为：
19、
20、其中，x'd为堆场面积归一化后的范围，xd为原始的堆场面积值，c为原始堆场面积的最小值，d为原始堆场面积的最大值；
21、建设成本归一化公式为：
22、
23、其中，x'j为建设成本归一化后的范围，xj为原始建设成本值，e为原始建设成本最小值，f为原始建设成本最大值；
24、运维成本归一化公式为：
25、
26、其中，x'y为运维成本归一化后的范围，xy为原始运维成本值，g为原始运维成本最小值，h为原始运维成本最大值；
27、投资回报率归一化公式为：
28、
29、其中，x't为投资回报率归一化后的范围，xt为原始投资回报率值，i为原始投资回报率最小值，j为原始投资回报率最大值；
30、安全距离归一化公式为：
31、
32、其中，x'a为安全距离归一化后的范围，xa为原始安全距离值，k为原始安全距离最小值，j为原始安全距离最大值；
33、所述测试集包括将地理、经济和安全条件的特征进行筛选，若xp≤x′p且xd≥x'd时，则符合地理条件，否则当xp＞x′p且xd＜x'd时，则不符合地理条件；
34、若xj≤x'j、xy≥x'y且xt≥x't时，则符合经济可行性，否则当xj＞x'j、xy＜x'y且xt＜x't时，则不符合经济可行性；
35、若xa≥x'a时，则符合安全距离，否则当xa＜x'a时，则不符合安全距离；
36、所述构建关系图谱包括将符合地理、经济和安全条件的特征进行选址，当坡度高差范围在xj≤x'j、xy≥x'y且xt≥x't，经济因素范围在xj≤x'j、xy≥x'y且xt≥x't，xa≥x'a时，选取符合条件特征，若a＜θ'＜b、c＜s＜d、e＜c＜f、g＜0＜h、i＜r'(t)＜j且k＜s＜j时，此时为各量化指标优选选址；
37、若a＝θ＝b、c＝s＝d、e＝c＝f、g＝o＝h、i＝r'(t)＝j且k＝s＝j时，此时为各量化指标可行选址；
38、若a＞θ'＞b、c＞s＞d、e＞c＞f、g＞0＞h、i＞r'(t)＞j且k＞s＞j时，此时为各量化指标不可行选址。
39、作为本专利技术所述基于斜坡式重力储能的选址评价方法的一种优选方案，其中：所述建立斜坡式固体重力储能指标体系包括量化指标之间的相对关系，具体步骤如下：
40、若地理因素中的坡度高差θ'恒大于堆场面积s，则坡度高差θ'视为重要指标，此时判断矩阵位置处于高位置，判断为指标优选选址，若坡度高差θ'等于堆场面积s，则坡度本文档来自技高网...
【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：所述构造内部比较矩阵包括使用相应因素权重的尺度制定比较矩阵，计算判断矩阵的特征向量，具体公式
6.如权利要求5所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述对指标体系排序包括将相应因素权重和对应层次上的数值进行比较，
7.如权利要求6所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：所述确定斜坡式重力储能的选址包括依据总排序的顺序从大到小进行选取，选择最高的选址作为最终的重力储能项目选址。
8.一种基于斜坡式重力储能的选址评价系统，基于权利要求1～7任一所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法的步骤。
10.一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：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于斜坡式重力储能的选址评价方法的步骤。
...【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：
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