【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机信息处理领域，尤其是一种能源站资源配置管理方法和系统。
技术介绍
1、随着“构建以新能源为主体的新型电力系统”的提出，高比例新能源的电力系统快速从局部向全国发展，新能源发电在电压、频率和阻尼等方面对电网支撑的软肋也快速暴露出来，大电网的安全稳定运行面临巨大挑战，因此对新能源电场能量管理系统提出了更高的要求。
2、现有的综合能源站包括：加油、加氢、加气、充电、光伏发电、储能等系统。其中，光伏、储能、电网、充电之间，因为电能每做一次转化(电网/光伏到储能、储能到充电)会存在损耗，如何对系统进行资源配置是目前需要解决的问题。
3、因此，亟待提供一种能够对能源站的资源进行配置和管理的方案。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术技术方案提供一种能源站资源配置管理方法和系统，能够实现根据历史数据进行价格预测，并根据预测的价格对能源站资源进行有效管理并提高效率。价格预测过程客观、有效，使得该方法和系统能够高效地解决资源配置问题。
2、根据本专利技术技术方案的第一方面实施例，提供一种能源站资源配置管理方法，所述能源站包括充电设备、可再生能源发电设备、储能设备，其中，所述能源站资源配置管理方法包括：
3、步骤101：根据历史发电信息预测预定周期内可再生能源发电设备的发电量；
4、步骤102：确定预定周期内的综合损失电量；
5、步骤103：根据当前电价以及电价的历史变化规律确定预测电价；
7、步骤105：根据预定周期内的综合损失电量和预测电价确定储能损失费用；
8、步骤106：比较预测电价利润与储能损失费用，据此确定可再生能源发电设备对充电设备进行充电还是对储能设备进行储能。
9、进一步地，所述可再生能源发电为光伏发电、风力发电或生物能发电。
10、进一步地，所述步骤101包括：
11、步骤1011：获取历史发电信息，该历史发电信息包括过去某时间段内的历史天气信息以及该时间段内的历史发电量；
12、步骤1012：获取预定周期内的预测天气信息；
13、步骤1013：基于历史天气信息、历史发电量以及预定周期内的预测天气信息，预测预定周期内可再生能源发电设备的发电量。
14、这里，所述预定周期为储能设备可供场站使用的天数。
15、进一步地，所述预定周期<30天，优选为7天。
16、进一步地，所述预定周期内可再生能源发电设备的发电量通过训练后的人工神经网络获得。
17、进一步地，将所述历史天气信息和历史发电量作为训练集，对人工神经网络光伏发电量预测模型进行训练；将预定周期内的预测天气信息带入训练后的人工神经网络光伏发电量预测模型，由此得到预定周期内的光伏发电量。
18、进一步地，所述历史天气信息和预测天气信息包括晴、晴转多云、晴转阴、多云转阴、阴、多云、霾、阴转雨、多云转雨、阵雨、雨、雪、雨夹雪共13种天气类型，
19、进一步地，13种所述天气类型归类为：
20、第一类型天气：晴、晴转多云；
21、第二类型天气：晴转阴、多云转阴、阴、多云、霾；
22、第三类型天气：阴转雨、多云转雨、阵雨、雨、雪、雨夹雪。
23、进一步地，所述过去某时间段包括n个时间段：d1…di…dn，获取每个时间段di中当天发布的官方天气预报，以及所记录的当天的发电量，由此记录相应天气类型所对应的每个时间段di历史发电量。
24、进一步地，所述天气信息包括无风、软风、轻风、微风、和风、清风、强风、疾风、大风、烈风、狂风、暴风、飓风共13个风力等级。
25、进一步地，所述步骤102包括：
26、步骤1021：获取储入时的损失，得到储能损失率，进而确定储能效率；
27、步骤1022：获取释放时的损失，得到释放损失率，进而确定释放效率；
28、步骤1023：根据所述储能效率和释放效率计算综合损失电量。
29、进一步地，所述储能效率的公式为：储能效率＝1-储能损失率。
30、进一步地，所述释放效率的公式为：释放效率＝1-释放损失率。
31、进一步地，所述综合损失电量公式为：
32、综合损失电量＝[1-(储能效率*释放效率)]*预定周期内可再生能源发电设备的发电量。
33、这里，储能容量为定值，且储入时的损失、释放时的损失可测量获得。
34、进一步地，所述步骤103中，预测电价基于历史数据获取。
35、进一步地，所述步骤103包括：
36、步骤1031：将第一历史时间段划分为多个第二历史时间段：m1……mi，其中，i为正整数；
37、步骤1032：统计每个第二历史时间段内的电价，分析出电价的第一变化规律；
38、步骤1033：将第二历史时间段划分为多个第三历史时间段：n1……nj，其中，j为正整数；
39、步骤1034：统计每个第三历史时间段内的电价，分析出电价的第二变化规律；
40、步骤1035：基于所述第一、第二变化规律以及当前电价计算出预测电价。
41、进一步地，所述步骤1035中，预测电价的计算公式如下：
42、预测电价＝当前电价*[(1+第一变化规律的涨幅)*(第一变化规律的第一权重)*(第一变化规律的第二权重)+(1+第二变化规律的涨幅)*(第二变化规律的第一权重)*(第二变化规律的第二权重)。
43、进一步地，所述第一变化规律的涨幅的计算公式如下：
44、第一变化规律的涨幅＝(mi的电价-m1的电价)/m1的电价。
45、进一步地，所述第二变化规律涨幅的计算公式如下：
46、第二变化规律的涨幅＝(nj的电价-n1的电价)/n1的电价。
47、进一步地，所述第一变化规律的第一权重>第二变化规律的第一权重，且第一变化规律的第一权重+第二变化规律的第一权重＝1。
48、进一步地，所述第一变化规律的第一权重/第二变化规律的第一权重的确定方式为：
49、计算预定周期内可再生能源发电设备的发电量可供充电设备使用的时长；
50、预先设置3个时长阈值，包括：时长阈值1、时长阈值2和时长阈值3，且时长阈值1<时长阈值2<时长阈值3：
51、如果时长<时长阈值1，则其第二变化规律的第一权重设置为0.8，且第一变化规律的第一权重设置为0.2；
52、如果时长阈值1<时长<时长阈值2，则其第二变化规律的第一权重设置为0.6，且第一变化规律的第一权重设置为0.4；
53、如果时长阈值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种能源站资源配置管理方法，所述能源站包括充电设备、可再生能源发电设备、储能设备，其特征在于，所述能源站资源配置管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤101包括：
3.根据权利要求2所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，将所述历史天气信息和历史发电量作为训练集，对人工神经网络光伏发电量预测模型进行训练；将预定周期内的预测天气信息带入训练后的人工神经网络光伏发电量预测模型，由此得到预定周期内的光伏发电量。
4.根据权利要求1所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤102包括：
5.根据权利要求4所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述综合损失电量公式为：
6.根据权利要求1所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤103包括：
7.根据权利要求6所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤1035中，预测电价的计算公式如下：
8.一种能源站资源配置管理系统，该能源站资源配置系统基于根据权利要求1至7中任一项所述的能源
9.一种能源站资源配置管理装置，装置包括：处理器和用于存储可执行指令的存储器；处理器被配置为执行可执行指令，以执行根据权利要求1至7中任一项所述的能源站资源配置管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任一项所述的能源站资源配置管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种能源站资源配置管理方法，所述能源站包括充电设备、可再生能源发电设备、储能设备，其特征在于，所述能源站资源配置管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤101包括：
3.根据权利要求2所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，将所述历史天气信息和历史发电量作为训练集，对人工神经网络光伏发电量预测模型进行训练；将预定周期内的预测天气信息带入训练后的人工神经网络光伏发电量预测模型，由此得到预定周期内的光伏发电量。
4.根据权利要求1所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述步骤102包括：
5.根据权利要求4所述的能源站资源配置管理方法，其特征在于，所述综合损失电量公式为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：段祥波，骆英华，张剑云，
申请(专利权)人：能链能科青岛控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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