【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力技术，尤其涉及面向源网荷多元应用的储能电站评估方法及系统。
技术介绍
1、储能技术是提高电力系统灵活性、促进新能源消纳的关键手段。然而,现有储能电站的规划和运行主要基于单一应用场景,如削峰填谷、频率调节等,难以兼顾不同利益相关方的多元化需求。在实际应用中,储能电站不仅要满足电网调度的要求,还需考虑新能源并网、用户侧管理等因素,涉及发电侧、电网侧、用户侧等多个源网荷主体。传统的储能电站评估方法,如单目标优化、成本效益分析等,难以全面刻画多元主体的利益诉求和运行特性,导致储能电站的综合效益无法最大化,投资回报率低,阻碍了储能技术的推广应用。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供面向源网荷多元应用的储能电站评估方法及系统，至少能够解决现有技术中部分问题。
2、本专利技术实施例的第一方面，
3、提供面向源网荷多元应用的储能电站评估方法，包括：
4、获取储能电站的多元应用场景数据，所述多元应用场景数据包括电力辅助服务数据、新能源消纳数据、用户侧...
【技术保护点】
1.面向源网荷多元应用的储能电站评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多元应用场景数据，构建包含时间序列特征、空间关联特征、因果关联特征和决策行为特征的储能电站多元应用模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用图神经网络算法和长短时记忆网络算法对所述储能电站多元应用模型进行训练学习，得到表示储能电站与电力系统其他设备之间关联特性的时空因果关联矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过强化学习算法优化得到储能电站在多元应用场景下的策略决策模型，包括：
...【技术特征摘要】
1.面向源网荷多元应用的储能电站评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多元应用场景数据，构建包含时间序列特征、空间关联特征、因果关联特征和决策行为特征的储能电站多元应用模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用图神经网络算法和长短时记忆网络算法对所述储能电站多元应用模型进行训练学习，得到表示储能电站与电力系统其他设备之间关联特性的时空因果关联矩阵，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过强化学习算法优化得到储能电站在多元应用场景下的策略决策模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述时空因果关联矩阵和策略决策模型的基础上，构...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱东培，李翊，米洋，解志凯，梁志伟，王炯耿，王帅，梁超，陈希敏，
申请(专利权)人：浙江兴创新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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