【技术实现步骤摘要】
本申请属于电力系统，更具体地，涉及一种储能容量的预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着全球能源需求的不断增长，传统能源的大量开发导致资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出，因此，新能源占比逐渐提高。新能源出力的间歇性和随机性严重影响电力系统的稳定运行，对电力系统未来规划、年度计划编制以及电力系统灵活性需求测算产生重要影响，如何描述可再生能源出力的波动性和不确定性是克服上述问题的关键。
2、为了解决上述技术问题，主要采用基于统计学的模型或基于物理学的模型来进行发电预测，并基于预测结果进行能量存储配置。但申请人认识到，上述方法只考虑单一能源的预测，忽视了不同能源之间的关联性，比如，在实际运行中，风力和光伏发电往往会相互影响，同时也会受到负荷需求的影响，因此通过上述方法得到的预测结果往往具有较大的误差，而能量存储配置往往根据预测结果进行的，可能导致能量存储系统容量过大或过小，电力系统的可靠性和稳定性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种储...
【技术保护点】
1.一种储能容量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述获取训练数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述季节性自回归移动平均模型为：
4.根据权利要求2所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述采用所述训练数据集对所述季节性自回归移动平均模型进行训练，更新模型参数，得到目标季节性自回归移动平均模型，包括：
5.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述获取目标预测误差，包括：
6.根据权利要求1所述的储能容量...
【技术特征摘要】
1.一种储能容量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述获取训练数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述季节性自回归移动平均模型为：
4.根据权利要求2所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述采用所述训练数据集对所述季节性自回归移动平均模型进行训练，更新模型参数，得到目标季节性自回归移动平均模型，包括：
5.根据权利要求1所述的储能容量的预测方法，其特征在于，所述获取目标预测误差，包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡蓉，张希鹏，杜非，刘仲，李靖豪，李然，樊飞龙，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华东分部，
类型：发明
国别省市：
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