一种微电网储能调度方法和系统技术方案

技术编号:40438008 阅读:24 留言:0更新日期:2024-02-22 23:01
本发明专利技术提供了一种微电网储能调度方法,所述方法包括:获取不同微电网节点的历史储能调度数据,根据所述微电网节点历史储能调度数据建立样本集,将所述样本集分为测试集和训练集;构建卷积神经网络模型,设置所述卷积神经网络模型的网络层和对应初始权重参数;设置目标函数,所述目标函数包括微电网储能调度的电网波动值、储能调度效益值和储能调度效率值;根据所述目标函数和训练集对所述神经网络模型进行训练,调整所述初始权重参数后,得到符合目标函数条件的储能调度模型。最终的储能调度模型对不同微电网节点的储能调度同时符合经济、稳定和效率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及储能调度,特别涉及一种微电网储能调度方法和系统


技术介绍

1、目前随着风电、太阳能以及各种自发电设备大量的安装,因此电网中的供电端数量大幅提升,并且分别在微电网供电端设置储能设备,在局部电网形成大大小小的微电网结构,然而微电网的储能方式、电能传输方式、储能距离会导致电网的波动,从而影响微电网的供电质量,另外微电网自身的储能成本和效益也存储较多的问题。


技术实现思路

1、本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种微电网储能调度方法和系统,所述方法和系统构建样微电网储能调度样本集,并将所述样本集分为训练集和测试集,进一步构件卷积神经网络,将所述样本集输入到卷积神经网络中进行训练得到微电网成本和效率高,且稳定的储能调度模型,利用所述储能调度模型对微电网执行储能调度操作,从而提高储能调度效果。

2、本专利技术另一个专利技术目的在于提供一种微电网储能调度方法和系统,所述方法和系统构建包括电网波动、储能效率和储能效益的多维度目标函数,通过对所述样本集在构建的神经网络模型中训练,使得所述神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集的构建方法包括:获取所述每个微电网的历史储能调度方案,根据所述历史储能调度方案获取每一个微电网节点的发电设备在单次调度过程中的输出电压、输出电流、目标微电网储能装置SOC和SOH、微电网发电设备和被调度微电网储能设备之间的距离,以及微电网发电设备类型组合成一个样本的特征集合,将所述不同微电节点不同调度方案的特征集合组合成所述样本集。

3.根据权利要求2所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集构建方法包括:根据所述微电网中每个发电...

【技术特征摘要】

1.一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集的构建方法包括:获取所述每个微电网的历史储能调度方案,根据所述历史储能调度方案获取每一个微电网节点的发电设备在单次调度过程中的输出电压、输出电流、目标微电网储能装置soc和soh、微电网发电设备和被调度微电网储能设备之间的距离,以及微电网发电设备类型组合成一个样本的特征集合,将所述不同微电节点不同调度方案的特征集合组合成所述样本集。

3.根据权利要求2所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集构建方法包括:根据所述微电网中每个发电设备的类型赋予固定特征值,构建样本集中的发电设备类型特征值,当识别到历史储能调度数据中当前发电设备类型后,直接分配当前调度数据方案的发电设备类型特征值。

4.根据权利要求2所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集构建方法包括:获取单个样本储能调度方案中的发电设备位置数据,并获取储能调度方案中目标储能设备的位置数据,根据空间几何距离计算方法计算所述发电设备和目标储能设备的空间直线距离,将所述空间直线距离作为所述样本中储能调度距离特征值。

5.根据权利要求2所述的一种微电网储能调度方法,其特征在于,所述样本集构建方法包括:获取当前历史储能调度数据方案中对应微电网的发电装置所要调度的目标储能装置soc和soh数值,将所述目标储能装置soc和soh数值作为当前历史储能调度数据方案单个样本的调度结果特征值,根据对应微电网的发电装置的总发电电能和被调度的目标储能装置所接收并存储的电能计算得到当前历史储能调度数据方案中单个样本...

【专利技术属性】
技术研发人员:王小峰陶洪峰求董沈君吕金航
申请(专利权)人:浙江省邮电工程建设有限公司
类型:发明
国别省市:

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