【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能，并且更具体地，涉及一种实时储能充放电策略生成方法及装置。
技术介绍
1、基于用电成本的管控需求，两部制电力用户需要综合考虑“与需量(或容量)对应的基本电费”和“与电量对应的电度电费”。伴随着近年来电力储能技术的蓬勃发展，电力储能设施广泛应用于企业的峰谷电价差套利，电度电费得以降低。但是，如何通过储能实现两部制电费的双降，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种实时储能充放电策略生成方法及装置。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种实时储能充放电策略生成方法，包括：
3、根据获取的储能参量数据以及用户经营管理倾向确定储能资源分配模式，其中储能参量数据包括储能设备参数、分时电度电价、本周期最大需量值以及历史负荷数据；
4、根据储能资源分配模式以及储能参量数据，采用高负荷时段定位模型、储能器放电分配模型以及充电时段定位模型，生成初始储能充放电计划；
5、根据储能资源分配模式、储能参量数据、初始储能充放电计划以及当日实时需量，采用所述储能器放电分配模型以及储能器电量合成模型，生成实时储能充放电策略，其中实时储能充放电策略包括整数刻钟内1分钟级放电计划及整刻钟后15分钟的储能充放电初始计划。
6、可选地，根据储能资源分配模式以及储能参量数据，采用高负荷时段定位模型、储能器放电分配模型以及充电时段定位模型，生成初始储能充放电计划，包括：
7、根据历史负荷数据
8、根据本周期最大需量值，确定日前需量控制阈值；
9、根据初始负荷曲线、储能设备参数以及日前需量控制阈值，利用充电时段定位模型，确定低负荷时段；
10、根据低负荷时段以及储能额定功率，生成充电初始计划；
11、根据初始负荷曲线、储能设备参数以及日前需量控制阈值，利用高负荷时段定位模型，确定高负荷时段；
12、根据高负荷时段以及储能额定功率，利用储能器放电分配模型生成放电初始计划。
13、可选地，充电时段定位模型和高负荷时段定位模型的目标函数为需量成本最小化：
14、obj_values＝max_demand*max_demand_price
15、约束条件包括：
16、每个策略单元的储能器电量限制：
17、
18、每个策略单元的需量小于最大需量：
19、base_load[i]+charge[i]*t[i]/charge_eff-discharge[i]*t[i]*
20、discharge_eff＜＝max_demand
21、每个策略单元充放电互斥限制：
22、charge[i]*discharge[i]＝0
23、储能器初始和结束状态限制：
24、
25、式中，soc0为储能器初始状态，t为决策单元时间步长，max_demand_price为最大需量电价，t[i]为第i策略单元是否充放电，max_demand为当前最大需量，charge为充电策略，discharge为放电策略，min_capacity为储能器最低电量，max_capacity为储能器最高电量，obj_values为目标值，其中，
26、充电时段定位模型的base_load为初始负荷曲线；
27、高负荷时段定位模型的base_load为初始负荷曲线×(-1)。
28、可选地，储能器放电分配模型的目标函数为以收益最高的方式给不同策略单元分配电量：
29、
30、约束条件包括：
31、计划放电的策略单元电量大于等于0：
32、send[i]+init_strategy[i]＜＝rated_power
33、总分配能量固定：
34、
35、每个时刻充放电功率限制：
36、0＜＝send[i]＜＝rated_power
37、式中，send[i]为分配给第i个策略单元的电量，init_strategy[i]为第i个策略单元当前的充放电计划，energy为待分配的总电量，obj_values为目标值，t为参与本次电量分配的策略单元的总数，rated_power为储能器额定功率，tou_price[i]为第i个策略单元对应的分时电价。
38、可选地，根据储能资源分配模式、储能参量数据、初始储能充放电计划以及当日实时需量，采用储能器放电分配模型以及储能器电量合成模型，生成实时储能充放电策略，包括：
39、根据当日实时需量以及本周期最大需量值，确定日内需量控制阈值；
40、根据当日实时需量以及日内需量控制阈值，确定储能充放电算法模型，其中储能充放电算法模型包括：储能器放电分配模型以及储能器电量合成模型；
41、根据储能资源分配模式、储能参量数据、初始储能充放电计划以及当日实时需量，利用储能充放电算法模型，确定实时储能充放电策略。
42、可选地，根据本周期最大需量值，确定日内需量控制阈值，包括：
43、在当日实时需量未超过本周期最大需量值的情况下，确定日内需量控制阈值为日前需量控制阈值；
44、在当日实时需量超过本周期最大需量值的情况下，确定日内需量控制阈值为预定百分比的本周期最大需量值，其中日内控制需量不低于本周期最大需量值和储能额定放电功率之差。
45、可选地，根据当日实时需量以及日内需量控制阈值，确定储能充放电算法模型，包括：
46、在当日实时需量大于日内需量控制阈值的情况下，确定储能充放电算法模型为储能器电量合成模型；
47、在当日实时需量小于或等于日内需量控制阈值的情况下，确定储能充放电算法模型为储能器放电分配模型。
48、可选地，储能器电量合成模型的目标函数为成本最低的方式从不同策略单元抽调电量：
49、
50、约束条件包括：
51、计划放电的策略单元电量大于等于0：
52、send[i]+init_strategy[i]＜＝rated_power
53、总合成能量固定：
54、
55、每个时刻充放电功率限制：
56、0＜＝send[i]＜＝rated_power
57、式中，send[i]为分配给第i个策略单元的电量，init_strategy[i]为第i个策略单元当前的充放电计划，energy为待分配的总电量，obj_values为目标值，t为参与本次电量分配的策略单元的总数，rated_power为储能器额定功率，tou_price[i]为第i个策略单元对应的分时电价。
58、根据本专利技术的另一个方面，提供了一种实时储能充放电策略生成装置，包括：<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种实时储能充放电策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述储能资源分配模式以及所述储能参量数据，采用高负荷时段定位模型、储能器放电分配模型以及充电时段定位模型，生成初始储能充放电计划，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述充电时段定位模型和所述高负荷时段定位模型的目标函数为需量成本最小化：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述储能器放电分配模型的目标函数为以收益最高的方式给不同策略单元分配电量：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述储能资源分配模式、所述储能参量数据、初始储能充放电计划以及当日实时需量，采用所述储能器放电分配模型以及储能器电量合成模型，生成实时储能充放电策略，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述本周期最大需量值，确定日内需量控制阈值，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述当日实时需量以及所述日内需量控制阈值，确定储能充放电算法模型，包括：
8.根
9.一种实时储能充放电策略生成装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-8任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种实时储能充放电策略生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述储能资源分配模式以及所述储能参量数据，采用高负荷时段定位模型、储能器放电分配模型以及充电时段定位模型，生成初始储能充放电计划，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述充电时段定位模型和所述高负荷时段定位模型的目标函数为需量成本最小化：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述储能器放电分配模型的目标函数为以收益最高的方式给不同策略单元分配电量：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述储能资源分配模式、所述储能参量数据、初始储能充放电计划以及当日实时需量，采用所...
【专利技术属性】
技术研发人员：于颖杰，段静文，葛有功，王维茜，胡彬，
申请(专利权)人：新奥数能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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