【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统规划领域，具体涉及一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法。
技术介绍
1、能源转型已成为当前经济社会可持续发展的必然选择。
2、储能电站可应用于新能源波动平抑、调峰调频和电网备用电源等多种应用场景，是支撑未来电网的重要组成部分。电能储存的形式可分为4类：机械储能(如抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能等)、电化学储能(如锂离子电池、钠硫电池、液流电池、铅酸电池、镍镉电池、超级电容器等)、电磁储能(如超导电磁储能等)、氢储能和相变储能(如冰蓄冷等)。抽水蓄能、压缩空气储能和电池储能为目前技术成熟度比较高、应用较多的储能技术。在各种储能技术中，抽水蓄能和压缩空气储能比较适用于电网调峰；电池储能比较适用于中小规模储能和新能源发电；超导电磁储能和飞轮储能比较适用于电网调频和电能质量保障；超级电容器储能比较适用于混合储能。
3、在各类储能系统中，电化学储能系统成熟度高，部署灵活，可应用于不同的场合，其所起的主要作用和给不同的投资者所带来的价值方面也不同。电化学储能系统应用于电网中，可以延缓电网升级、减少输配电阻塞、提供辅助服务、提高供电可靠性，从而带来相应的收益，同时在峰谷电价机制下，电化学储能系统可以通过低储高发实现套利；电化学储能系统应用于发电侧中，可以平滑发电机组功率波动，减少弃风弃光，提高机组调峰调频能力；电化学储能系统应用于负荷侧中，可以降低用户侧用能成本，提高供电可靠性，延缓用户侧设备升级。
4、传统储能系统的规划以抽水蓄能电站为主，主要是开展省级调峰计算来实现抽
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决上述现有技术的不足，从而提供一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，不仅可依据本区域的电化学储能容量数据进行预测，还借鉴与本区域电网水平发展类似的电网中的电化学储能容量发展趋势来修正预测结果，扩充了电化学储能容量预测的历史数据样本，体现了电网中各因素对电化学储能容量发展的影响，为电网的规划发展提供重要技术支撑。
2、一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，包括以下步骤：
3、步骤1：获取待预测区域和与待预测区域属于同行政级别的区域的电网发展水平评估数据；
4、步骤2：获取待预测区域和与待预测区域属于同行政级别的区域的电化学储能系统容量数据；
5、步骤3：采用长短期记忆(long short-term memory)神经网络法，基于各区域历史逐年的电化学储能系统容量数据，构建各自独立的电化学储能容量预测模型并完成模型参数的训练；
6、步骤4：基于电网发展水平评估数据，采用灰色关联度法计算与待预测区域属于同行政级别的区域和待预测区域的电力系统相似度wi，并赋予各区域电化学储能系统容量预测结果可供借鉴的权重；
7、步骤5：将待预测区域历史逐年的电化学储能系统容量数据，输入至电化学储能系统容量预测模型，得到在预测年k的预测结果feprek(i)；并根据与待预测区域属于同行政级别的区域和待预测区域的电力系统相似度wi，得到最终的待预测区域在预测年k的电化学储能系统容量fepre。
8、电网发展水平评估数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电网水平评估历史数据ci＝[ci1，ci2，ci3，……，ci(m-1)]、与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内与当前年相隔x年的电网水平评估数据cix＝[cix(1)，cix(2)，cix(3)，cix(4)，cix(5)]、待预测区域逐年的电网水平评估历史数据cp＝[cp1，cp2，cp3，……，cp(m-1)]、待预测区域内与当前年相隔x年的电网水平评估数据cpx＝[cpx(1)，cpx(2)，cpx(3)，cpx(4)，cpx(5)]；
9、其中ci1，ci2，ci3，ci(m-1)分别代表区域i内与当前年相隔m-1年、m-2年、m-3年、1年的电网水平评估数据，与待预测区域属于同行政级别的区域总数为n；cix(1)代表区域i内与当前年相隔x年的电网峰谷差，cix(2)代表区域i内与当前年相隔x年的电网新能源装机总容量；cix(3)代表区域i内与当前年相隔x年的电网220kv变压器总容量，cix(4)代表区域i内与当前年相隔x年的电网110kv变压器总容量，cix(5)代表区域i内与当前年相隔x年的全社会总用电量；cp1，cp2，cp3，cp(m-1)分别代表待预测区内与当前年相隔m-1年、m-2年、m-3年、1年的电网水平评估数据，其中cpx(1)代表待预测区域内与当前年相隔x年的电网峰谷差，cpx(2)代表待预测区域内与当前年相隔x年的电网新能源装机总容量；cpx(3)代表待预测区域内与当前年相隔x年的电网220kv变压器总容量，cpx(4)代表待预测区域内与当前年相隔x年的电网110kv变压器总容量，cpx(5)代表待预测区域内与当前年相隔x年的全社会总用电量。
10、电化学储能系统容量数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电化学储能系统容量数据ei＝[ei1，ei2，ei3，……，ei(m-1)]、待预测区域逐年的电化学储能系统容量数据ep＝[ep1，ep2，ep3，……，ep(m-1)]；
11、其中ei1，ei2，ei3，ei(m-1)分别代表区域i内与当前年相隔m-1年、m-2年、m-3年、1年的电化学储能系统容量数据，与待预测区域属于同行政级别的区域总数为n；ep1，ep2，ep3，ep(m-1)分别代表待预测区内与当前年相隔m-1年、m-2年、m-3年、1年的电化学储能系统容量数据。
12、步骤3具体为：
13、1)采用长短期记忆(long short-term memory)神经网络，构建各自独立的电化学储能容量预测模型；
14、2)将各区域历史逐年的电化学储能系统容量数据划分为训练集、验证集和测试集；
15、3)并利用训练集训练各自独立的电化学储能容量预测模型，得到用于预测的各区域长短期记忆神经网络各系统参数；
16、4)基于得到的系统参数，与待预测区域属于同行政级别的区域的区域i在预测年k的电化学储能系统容量预测结果为feik，待预测区域在预测年k的电化学储能系统容量预测结果为fepreb。
17、构建的电化学储能容量预测模型的输入为与当前年相隔k年到与当前年相隔k-d年的电化学储能系统容量，输出为与当前年相隔k-d-1年的电化学储能系统容量，k根据现场所能获取的历史年份决定，d为3～5之间的整数。
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1.一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：电网发展水平评估数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电网水平评估历史数据Ci＝[Ci1，Ci2，Ci3，……，Ci(m-1)]、与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内与当前年相隔x年的电网水平评估数据Cix＝[Cix(1)，Cix(2)，Cix(3)，Cix(4)，Cix(5)]、待预测区域逐年的电网水平评估历史数据CP＝[CP1，CP2，CP3，……，CP(m-1)]、待预测区域内与当前年相隔x年的电网水平评估数据CPx＝[CPx(1)，CPx(2)，CPx(3)，CPx(4)，CPx(5)]；
3.根据权利要求1所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：电化学储能系统容量数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电化学储能系统容量数据Ei＝[Ei1，Ei2，Ei3，……，Ei(m-1)]、待预测区域逐年的电化学储
4.根据权利要求1～3任意所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：步骤3具体为：
5.根据权利要求4任意所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：构建的电化学储能容量预测模型的输入为与当前年相隔k年到与当前年相隔k-d年的电化学储能系统容量，输出为与当前年相隔k-d-1年的电化学储能系统容量，k根据现场所能获取的历史年份决定，d为3～5之间的整数。
6.根据权利要求4任意所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：所述训练集、验证集和测试集按70％、20％和10％的各区域历史逐年的电化学储能系统容量数据占比划分。
7.根据权利要求4所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：步骤4具体为：
8.根据权利要求1或7所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测系统，其特征在于：步骤5中的待预测区域在预测年k的电化学储能系统容量FEpre为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：电网发展水平评估数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电网水平评估历史数据ci＝[ci1，ci2，ci3，……，ci(m-1)]、与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内与当前年相隔x年的电网水平评估数据cix＝[cix(1)，cix(2)，cix(3)，cix(4)，cix(5)]、待预测区域逐年的电网水平评估历史数据cp＝[cp1，cp2，cp3，……，cp(m-1)]、待预测区域内与当前年相隔x年的电网水平评估数据cpx＝[cpx(1)，cpx(2)，cpx(3)，cpx(4)，cpx(5)]；
3.根据权利要求1所述的一种基于灰色关联度的电化学储能容量中长期预测方法，其特征在于：电化学储能系统容量数据包括与待预测区域属于同行政级别的区域中任意区域i内逐年的电化学储能系统容量数据ei＝[ei1，ei2，ei3，……，ei(m-1)]、待预测区域逐年的电化...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡德福，陈汝斯，韩刚，周虎兵，周鲲鹏，周悦，万黎，刘海光，唐金锐，王涛，王文娜，王尔玺，孙冠群，马望，尹斌鑫，张良一，许典，马璐玉，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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