【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于储能选型，具体而言，涉及一种储能多场景选型主客观权重融合方法、介质及系统。
技术介绍
1、近年来，面向电力系统多场景辅助服务的储能电站或新能源场站随配储能项目不断落地，但储能技术种类繁杂多样，机械式、电磁式、电化学式储能在响应能力、典型容量、工程造价等特性方面存在差异显著，且不同应用场景具有不同的储能技术需求，盲目配置储能将导致系统成本增加、调节特性不理想等问题。
2、公开号为cn115577965a的中国专利技术专利公开了一种基于多属性决策以及多主体融合的共享储能选型方法，步骤1：建立共享储能以及用户运行控制系统模型，包括目标函数以及约束条件，通过线性规划求解；步骤2：在系统模型的基础上，从共享储能和用户两个方面设定共享储能选型的指标，用以评价不同共享储能类型的优劣；步骤3：从共享储能和用户两个方面对共享储能选型的指标通过多准则妥协解排序方法进行评价，得出评价后的分数；步骤4：将步骤3得到的各个共享储能和用户对于每个共享储能选型指标的指标值进行融合，选出综合考虑各个主体后最优的共享储能类型。但是，但是这一专利未明确给出各评价指标权重的制定方法，其权重制定过程具有较大不确定性。
3、公开号为cn117010706a的中国专利技术专利公开了一种电源侧储能系统综合评估方法，步骤1：建立储能电站综合评估指标体系；步骤2：基于模糊集理论的层次分析法和不确定因素下确定储能电站综合评估指标体系中各层评估指标的综合权重值；步骤3：根据所述储能电站综合评估指标体系和各层评估指标的综合权重值对储能电站的储能指
4、综上，实现储能科学选型需要着重分析各技术指标对储能指标优选的重要性，现有储能选型方法在计算指标权重时存在对储能选型指标进行主客观评价时，往往忽略对定性指标的定量分析，使得得到的最终指标方案主观性大，对选型结果的最优性有一定影响。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种储能多场景选型主客观权重融合方法、介质及系统，能够解决现有储能选型方法在计算指标权重时存在对储能选型指标进行主客观评价时，往往忽略对定性指标的定量分析，使得得到的最终指标方案主观性大，对选型结果的最优性有一定影响的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术的第一方面提供一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其中，包括以下步骤：
4、s10、建立多场景下储能选型指标集，包含多个储能选型指标；
5、s20、获取专家多轮模糊评价制定每个储能选型指标的主观权重；
6、s30、对所述储能选型指标集进行去模糊化处理，得到确定性指标集；
7、s40、制定确定性指标集中每个储能选型指标的客观赋权；
8、s50、基于最大方差原则实现主客观权重融合，构建综合评价权重；
9、s60、采用综合评价权重确定最终的储能选型的方案。
10、在上述技术方案的基础上，本专利技术的一种储能多场景选型主客观权重融合方法还可以做如下改进:
11、进一步的，所述获取专家多轮模糊评价制定每个储能选型指标的主观权重的步骤，具体是：邀请多个专家针对不同场景下的储能选型指标重要性进行比较评价，采用区间二型模糊集表示评价语言变量；构建判断矩阵，基于矩阵计算模糊算术平均值并归一化，得到每个储能选型指标的主观权重。
12、进一步的，所述对所述储能选型指标集进行去模糊化处理的步骤，具体是：对储能选型指标集中采用区间或定性描述的储能选型指标，匹配区间二型模糊集表示；并对模糊集采用去模糊化方法得到定量描述，构成去模糊化后的指标数据集，作为确定性指标集。
13、进一步的，所述制定确定性指标集中每个储能选型指标的客观赋权的步骤，具体是：运用critic客观赋权法，分析确定性指标集的数据统计特性，计算每个储能选型指标的重要性作为其客观权重。
14、进一步的，所述基于最大方差原则实现主客观权重融合的步骤，具体是：计算采用主、客观权重评价结果，优化求解权重融合比例，在最大化差异的条件下得到主客观融合权重。
15、进一步的，所述采用综合评价权重确定最终的储能选型的方案的步骤，具体是：计算每个储能选型指标的综合评价值，作为最终储能选型方案。
16、另外的，还可以采用下面的步骤对储能选型指标进行去模糊处理，具体是：
17、步骤1、利用大语言模型对储能选型指标进行子指标划分；
18、步骤2、确定每个子指标是否模糊；
19、步骤3、利用预先微调好的大语言模型对每个模糊指标进行定量处理，并更新所述储能选型指标。
20、其中，对大语言模型进行微调的步骤，具体是：
21、建立微调样本、包括采集大量的储能、电力相关指标，并对这些指标进行人工定量处理；
22、模型微调、选择一个大语言模型，采用相关指标作为微调输入，以人工定量处理后的相关指标作为微调输出，对大语言模型进行微调，微调2000步后保存微调lora；
23、合并模型、将微调后的lora合并到所选择的大语言模型中，作为微调后的大语言模型。
24、其中，所述多种场景至少包括保障系统安全、削峰填谷以及提高新能源利用水平三种场景。
25、进一步的，所述多个储能选型指标为根据场景分析确定影响储能选型的技术指标，至少包括响应速度、循环效率、系统安全性。
26、本专利技术的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法。
27、本专利技术的第三方面提供一种储能多场景选型主客观权重融合系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。
28、与现有技术相比较，本专利技术提供的一种储能多场景选型主客观权重融合方法、介质及系统的有益效果是：通过专家多场景赋权实现储能需求的差异化分析，cirtic法相比其他客观赋权法更能充分挖掘数据特征，区间二型模糊理论能较好地解决语言歧义与数据噪声问题，实现对定性指标的去模糊处理，实现对定性指标的定量分析，基于最大方差原则融合主客观权重融合能够扩大不同类型储能的评价差异性，更好地区分储能技术优劣，有利于决策者对储能选型指标的相对重要性形成客观、全面的评价，并且能够较为灵活地与其他综合评价方法结合，实现多应用场景储能指标优选。解决了现有储能选型方法在计算指标权重时存在对储能选型指标进行主客观评价时，往往忽略对定性指标的精确分析，使得得到的最终指标方案主观性大，对选型结果的最优性有一定影响的技术问题。
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1.一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述获取专家多轮模糊评价制定每个储能选型指标的主观权重的步骤，具体是：邀请多个专家针对不同场景下的储能选型指标重要性进行比较评价，采用区间二型模糊集表示评价语言变量；构建判断矩阵，基于矩阵计算模糊算术平均值并归一化，得到每个储能选型指标的主观权重。
3.根据权利要求2所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述对所述储能选型指标集进行去模糊化处理的步骤，具体是：对储能选型指标集中采用区间或定性描述的储能选型指标，匹配区间二型模糊集表示；并对模糊集采用去模糊化方法得到定量描述，构成去模糊化后的指标数据集，作为确定性指标集。
4.根据权利要求3所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述制定确定性指标集中每个储能选型指标的客观赋权的步骤，具体是：运用CRITIC客观赋权法，分析确定性指标集的数据统计特性，计算每个储能选型指标的重要性作为其客观权重。
5.根据权利要
6.根据权利要求5所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述采用综合评价权重确定最终的储能选型的方案的步骤，具体是：计算每个储能选型指标的综合评价值，作为最终储能选型方案。
7.根据权利要求6所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，对储能选型指标进行去模糊处理的步骤，具体是：
8.根据权利要求7所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，对大语言模型进行微调的步骤，具体是：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法。
10.一种储能多场景选型主客观权重融合系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
...【技术特征摘要】
1.一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述获取专家多轮模糊评价制定每个储能选型指标的主观权重的步骤，具体是：邀请多个专家针对不同场景下的储能选型指标重要性进行比较评价，采用区间二型模糊集表示评价语言变量；构建判断矩阵，基于矩阵计算模糊算术平均值并归一化，得到每个储能选型指标的主观权重。
3.根据权利要求2所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述对所述储能选型指标集进行去模糊化处理的步骤，具体是：对储能选型指标集中采用区间或定性描述的储能选型指标，匹配区间二型模糊集表示；并对模糊集采用去模糊化方法得到定量描述，构成去模糊化后的指标数据集，作为确定性指标集。
4.根据权利要求3所述的一种储能多场景选型主客观权重融合方法，其特征在于，所述制定确定性指标集中每个储能选型指标的客观赋权的步骤，具体是：运用critic客观赋权法，分析确定性指标集的数据统计特性，计算每个储能选型指标的重要性作为其客观权重。
【专利技术属性】
技术研发人员：齐彩娟，李牧远，吴奕辰，宋蕙慧，张玮琪，田星，张泽龙，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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