【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分布式储能，特别是一种分布式新能源储能调控方法及系统。
技术介绍
1、在新能源技术的迅猛发展中，分布式储能系统作为新能源电网的重要组成部分，扮演着至关重要的角色，传统电力系统中，电网的稳定和效率依赖于集中式的能源生产和调控，然而，随着可再生能源的广泛应用，如风能和太阳能等，这些能源的间歇性和不确定性带来了电网调控的新挑战，分布式储能系统因其能够在本地存储能量并根据需要释放，提供了一种有效的解决方案，有助于平衡电网的供需，提高电网的稳定性和效率，现有的分布式储能调控技术主要关注于储能设备的优化配置和运行策略，这些技术通常包括对储能设备的充放电策略、容量规划和运维管理等方面的研究，然而，现有技术缺乏对大量分布式储能设备和新能源电网数据的有效整合和分析，在实时数据处理和调控策略的迭代优化方面仍有待提升，这导致了储能调控方案在实际应用中的适应性和精确性不足，限制了其在动态变化的电网环境中的应用效果。
技术实现思路
1、鉴于上述现有的分布式新能源储能调控方法及系统中存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于现有技术缺乏对大量分布式储能设备和新能源电网数据的有效整合和分析，在实时数据处理和调控策略的迭代优化方面仍有待提升。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种分布式新能源储能调控方法，其包括，收集新能源电网数据和分布式储能设备数据建立新能源储能模型；预测新能源发电数据，制定分布式储能调控方案；通过新能源储能模
4、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述收集新能源电网数据和分布式储能设备数据建立新能源储能模型包括收集新能源电网发电数据、电力需求数据、发电设备数据、天气数据、储能设备基础数据、实际储能数据以及地理位置数据进行清洗过滤，并将数据转换成为三维建模软件需求格式建立新能源储能模型，将收集数据通过映射算法映射至新能源储能模型中进行监测。
5、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述预测新能源发电数据指利用收集的新能源电网数据进行未来新能源发电数据预测：
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7、
8、其中e(t)为预测t时间的新能源发电数据，t0为初始时间点，n(s)为在时间s的新能源电网数据，f(n,d,s)为复合新能源电网数据和分布式储能设备数据的函数，z为归一化因子，exp为指数函数，μ和σ为新能源电网数据的平均值和标准差，d(ω)为分布式储能设备数据的傅里叶变化，ω为频率变量。
9、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述制定分布式储能调控方案指通过预测的时间t的新能源发电数据e(t)和收集的分布式储能设备数据制定分布式储能调控方案：
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11、
12、
13、其中c(t)为时间t的储能调控数据，αi为权重因子，n为储能设备数量，h(ei(t)，si(t),p(t))为评估单个储能设备在时间t状态的函数，k(e(s),d(s),s)为考虑历史数据对当前调控策略影响的函数，ei(t)为第i个储能设备在时间t的能量值，si(t)为第i个储能设备在时间t的储存容量，p(t)为时间t的电网需求，e(s)为时刻s的电网数据值，d(s)为时刻s的储能设备数据值，βi、γi、δi、∈i分别为tanh函数、ei(t)、si(t)以及p(t)的权重和偏置参数，λ和ρ为调整时间影响的参数，relu为激活函数，得出c(t)后制定分布式储能调控方案。
14、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述通过新能源储能模型模拟实施分布式储能调控方案并评估效果指制定分布式储能调控方案后在新能源储能模型上进行模拟实施，通过新能源储能模型对方案实施效果进行评估：
15、
16、其中r(t)为储能调控方案评估值，为第i个储能设备的权重因子，ci(t)为第i个储能设备在时间t的调控数据，θ为平衡历史数据影响的调节参数，c(s)为时间s的调控数据。
17、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述根据评估结果实施处理措施指通过新能源储能模型模拟实施分布式储能调控方案后计算方案评估值，并与设定阈值τ进行对比判断储能方案效果：
18、若r(t)＞τ，则说明制定的分布式储能调控方案相较于现有储能方案具备优势，将分布式储能方案进行输出并进行实施，在实施过程中保持对新能源电网和分布式储能设备的实时监测并记录形成调控优化报告；
19、若r(t)≤τ，则说明制定的分布式储能调控方案相较于现有储能方案不具备优势，重新迭代对新能源发电数据进行预测并制定分布式储能调控方案评估效果直至r(t)＞τ或迭代次数超过3次，若迭代次数超过3次后评估结果仍为r(t)≤τ，则说明现有储能为最优，将分布式储能调控方案进行存储并生成迭代记录。
20、作为本专利技术所述分布式新能源储能调控方法的一种优选方案，其中：所述存储数据包括将收集的新能源电网数据和分布式储能设备数据、建立的新能源储能模型、预测的新能源发电数据、分布式储能调控方案以及方案评估结果进行存储并设定访问权限加密保护，若需要进行历史数据访问，则在访问结束时同步生成数据访问记录进行存储。
21、一种分布式新能源储能调控系统，其特征在于：包括，获取模块、分析模块、评估模块、处理模块以及存储模块；
22、所述获取模块用于收集新能源电网数据和分布式储能设备数据并进行清洗过滤和格式转换；
23、所述分析模块用于根据格式转换后的数据建立新能源储能模型，预测新能源发电数据并制定分布式储能调控方案；
24、所述评估模块用于模拟实施分布式储能调控方案并评估方案效果；
25、所述处理模块用于根据评估模块的评估结果实施处理措施；
26、所述存储模块用于对所有数据进行存储和保护，并配合其余模块对存储数据进行调用。
27、一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述分布式新能源储能调控方法的步骤。
28、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现上述分布式新能源储能调控方法的步骤。
29、本专利技术有益效果为：本专利技术通过收集新能源电网数据以及分布式储能设备数据对未来的新能源发电数据进行预测，并制定未来分布式新能源储能调控方案模拟实施评估方案效果，从而有效地预测和应对新能源发电的波动并根据电网需求和储能设备状态进行动态，实现电网储能的优化运行和能源利用最大化。
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1.一种分布式新能源储能调控方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述收集新能源电网数据和分布式储能设备数据建立新能源储能模型包括收集新能源电网发电数据、电力需求数据、发电设备数据、天气数据、储能设备基础数据、实际储能数据以及地理位置数据进行清洗过滤，并将数据转换成为三维建模软件需求格式建立新能源储能模型，将收集数据通过映射算法映射至新能源储能模型中进行监测。
3.如权利要求2所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述预测新能源发电数据指利用收集的新能源电网数据进行未来新能源发电数据预测：
4.如权利要求3所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述制定分布式储能调控方案指通过预测的时间t的新能源发电数据E(t)和收集的分布式储能设备数据制定分布式储能调控方案：
5.如权利要求4所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述通过新能源储能模型模拟实施分布式储能调控方案并评估效果指制定分布式储能调控方案后在新能源储能模型上进行模拟实施，通过新能源储能模型对方案实施效果进行评估
6.如权利要求5所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述根据评估结果实施处理措施指通过新能源储能模型模拟实施分布式储能调控方案后计算方案评估值，并与设定阈值τ进行对比判断储能方案效果：
7.如权利要求6所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述存储数据包括将收集的新能源电网数据和分布式储能设备数据、建立的新能源储能模型、预测的新能源发电数据、分布式储能调控方案以及方案评估结果进行存储并设定访问权限加密保护，若需要进行历史数据访问，则在访问结束时同步生成数据访问记录进行存储。
8.一种分布式新能源储能调控系统，其特征在于：包括，获取模块、分析模块、评估模块、处理模块以及存储模块；
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式新能源储能调控方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述收集新能源电网数据和分布式储能设备数据建立新能源储能模型包括收集新能源电网发电数据、电力需求数据、发电设备数据、天气数据、储能设备基础数据、实际储能数据以及地理位置数据进行清洗过滤，并将数据转换成为三维建模软件需求格式建立新能源储能模型，将收集数据通过映射算法映射至新能源储能模型中进行监测。
3.如权利要求2所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述预测新能源发电数据指利用收集的新能源电网数据进行未来新能源发电数据预测：
4.如权利要求3所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述制定分布式储能调控方案指通过预测的时间t的新能源发电数据e(t)和收集的分布式储能设备数据制定分布式储能调控方案：
5.如权利要求4所述的分布式新能源储能调控方法，其特征在于：所述通过新能源储能模型模拟实施分布式储能调控方案并评估效果指制定分布式储能调控方案后在新能源储能模型上进行模拟实施，通过新能源储能模型对方...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁萌，贾旺，韩佩宇，康鹏，马俊威，闫诺，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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