【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网，特别是涉及在大容量储能系统中的电力调峰方法。
技术介绍
1、配电网储能系统是一种用于储存和释放电能的设备或系统，它通常由储能设备、控制设备和能量转换设备组成。这种系统的主要目的是在电网中实现能量的平衡，提高电力系统的运行效率和稳定性。配电网储能系统主要应用于电力系统的峰谷调度、频率调整、电压支持、故障恢复等环节。通过储能系统，可以有效地平滑电网负荷曲线，减少电力系统的峰谷差，提高电力系统的运行效率。同时，储能系统还可以提供快速的电压支持和频率调整能力，保证电力系统的稳定性。
2、配电网储能系统的类型主要有电池储能系统、飞轮储能系统、超级电容器储能系统、超导磁能存储系统等。其中，电池储能系统是目前应用最广泛的储能技术，主要包括铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池等。这些电池具有高的能量密度和长的使用寿命，但价格较高。飞轮储能系统利用高速旋转的飞轮储存和释放电能，具有高效率、长寿命和环保等优点，但目前其能量密度较低，且成本较高。超级电容器储能系统则利用超级电容器的高功率密度和快速响应特性，适用于短时大功率放电的应用。
3、大容量储能系统在配电网中的应用越来越广泛，其主要作用是平衡电力系统中供需之间的差异，以实现电力调峰。但现有的储能系统电力调峰在实际使用中仍存在以下弊端：
4、1.现有的储能系统电力调峰难以基于储能系统自身状况、电网运行状况，作相应的优化，造成电力调峰的稳定性不够理想；
5、2.现有的储能系统电力调峰能源的利用率不够理想，可再生能源难以同电网有效结合，在
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供在大容量储能系统中的电力调峰方法，应用智能电网技术，对储能系统实时监测、预测和管理，对电网实时监测、预测和管理，基于电网的负荷特点和运行需求进行优化设计，基于储能系统的储能状况，智能调度和优化，以实现最佳的调峰和供电稳定效果，解决了现有的储能系统电力调峰时，影响电网的稳定性且能源利用率不佳的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术为在大容量储能系统中的电力调峰方法，包括以下步骤：
4、s1：对电网电力负荷进行预测，得到电力负荷预测数据；
5、s2：对系统储能设备中的能量注入电网后的影响和电网中的电力注入系统储能设备后电网的影响进行预测，得到电网影响预测数据；
6、s3：对系统的储能模块的储能状况进行预测，得到储能状况预测数据；
7、s4：基于电力负荷预测数据、电网影响预测数据和储能状况预测数据，构建储能系统电力调峰模型；
8、s5：基于电力调峰模型和电网的运行需求，制定储能系统的储放能策略；
9、s6：基于储放能策略，调整电网发电设备的运行；
10、s7：结合电力负荷实时数据、电网影响实时数据和储能模块储能状况实时数据，及时修正储放能策略，并优化电力调峰模型。
11、进一步地，s1中电力负荷预测具体为，基于历史负荷数据，通过建立负荷与相关因素之间的关系模型，采用多元回归来预测未来一段时间内的负荷变化；相关因素包括季节因素、天气因素、节假日因素和社会活动因素。
12、进一步地，s2中电网影响预测具体为，对电力系统调峰的影响预测、对电能质量的影响预测、对新能源消纳的影响预测以及对系统短路容量和暂态稳定性的影响预测；基于历史影响数据，通过建立影响与相关因素之间的关系模型，采用多元回归来预测未来一段时间内的电网变化；相关因素包括季节因素、天气因素、节假日因素和社会活动因素。
13、进一步地，s3中储能状况预测包括传统能源储能预测和可再生能源储能预测，预测传统能源和可再生能源的供给情况；基于传统能源发电设备的运行参数，采用物理建模方法对传统能源储能进行预测，降低传统能源的波动对调峰的影响；基于季节因素、天气因素和可再生能源发电设备的运行参数，采用物理建模方法对可再生能源储能进行预测，降低可再生能源的波动对调峰的影响。
14、进一步地，s4中构建储能系统电力调峰模型时，结合电力调峰次数影响因素，减少电力调峰次数。
15、进一步地，s5中制定储放能策略时，结合能源成本，合理调度储能设备的储放能策略，选择合适的能源来源，实现能源的高效利用和经济性，减少可再生能源的波动对配电网的影响，优先将相应的可再生能源注入到电网中。
16、进一步地，s5中储放能策略具体为，当电网负荷较低时，基于电力调峰模型，通过系统的储能设备吸收多余的电能，将其储存起来，当电网负荷增加时，通过系统的储能设备释放电能，以满足电网的需求。
17、进一步地，s6中储能设备储能时，储能系统将电网信息反馈至发电设备，关闭发电设备的运行，优先关闭传统发电机组，再关闭可再生能源发电机组，储能设备放能时，储能系统将电网信息反馈至发电设备，启动发电设备的运行，优先启动可再生能源发电机组发电，再启动传统发电机组发电。
18、本专利技术具有以下有益效果：
19、1、本专利技术的大容量储能系统电力调峰方法应用智能电网技术，对储能系统实时监测、预测和管理，对电网实时监测、预测和管理，基于电网的负荷特点和运行需求进行优化设计，基于储能系统的储能状况，智能调度和优化，以实现最佳的调峰和供电稳定效果。
20、2、本专利技术通过对系统储能设备中的能量注入电网后的影响和电网中的电力注入系统储能设备后电网的影响进行预测，得到电网影响预测数据，降低储能系统对电网的影响，使得储能系统的运行更加稳定。
21、3、本专利技术的大容量储能系统采用可再生能源和传统能源进行电力调峰，能源更加多元化，降低对特定能源的依赖，利用多种能源互补，以满足电力需求的峰谷差异。
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1.在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S1中电力负荷预测具体为，基于历史负荷数据，通过建立负荷与相关因素之间的关系模型，采用多元回归来预测未来一段时间内的负荷变化；
3.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S2中电网影响预测具体为，对电力系统调峰的影响预测、对电能质量的影响预测、对新能源消纳的影响预测以及对系统短路容量和暂态稳定性的影响预测；
4.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S3中储能状况预测包括传统能源储能预测和可再生能源储能预测，预测传统能源和可再生能源的供给情况；
5.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S4中构建储能系统电力调峰模型时，结合电力调峰次数影响因素，减少电力调峰次数。
6.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S5中制定储放能策略时，结合能源成本，合理调度储能设
7.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S5中储放能策略具体为，当电网负荷较低时，基于电力调峰模型，通过系统的储能设备吸收多余的电能，将其储存起来，当电网负荷增加时，通过系统的储能设备释放电能，以满足电网的需求。
8.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述S6中储能设备储能时，储能系统将电网信息反馈至发电设备，关闭发电设备的运行，优先关闭传统发电机组，再关闭可再生能源发电机组，储能设备放能时，储能系统将电网信息反馈至发电设备，启动发电设备的运行，优先启动可再生能源发电机组发电，再启动传统发电机组发电。
...【技术特征摘要】
1.在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述s1中电力负荷预测具体为，基于历史负荷数据，通过建立负荷与相关因素之间的关系模型，采用多元回归来预测未来一段时间内的负荷变化；
3.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述s2中电网影响预测具体为，对电力系统调峰的影响预测、对电能质量的影响预测、对新能源消纳的影响预测以及对系统短路容量和暂态稳定性的影响预测；
4.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述s3中储能状况预测包括传统能源储能预测和可再生能源储能预测，预测传统能源和可再生能源的供给情况；
5.根据权利要求1所述的在大容量储能系统中的电力调峰方法，其特征在于，所述s4中构建储能系统电力调峰模型时，结合电力调峰次数影响因素，减少电力调峰次数。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：翟礼明，肖承仟，周春雷，张彦兵，季炎炎，刘延增，张姝，赵宇丹，刘亚娟，贾子昊，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司平顶山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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