【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能，具体为一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法与系统。
技术介绍
1、在能源转型的时代浪潮下，新能源发电蓬勃发展，风力与光伏发电备受瞩目，然而，其自身的间歇性、波动性特性，却给电力系统的电能消纳带来了严峻挑战。风力发电受风速影响，风速的不稳定致使发电功率大幅波动；光伏发电则与太阳辐照强度紧密相关，天气变化轻易就能改变其发电量；如此一来，新能源电力与传统电力负荷需求难以精准匹配，电能过剩或不足的情况时有发生，严重干扰电力系统的供需平衡与电能质量。储能技术的出现，为解决这一难题带来了希望，分布式储能系统可在新能源发电过剩时储存电能，不足时释放电能，起到“削峰填谷”的作用，增强电力系统稳定性与可靠性。
2、但目前相关技术仍存在诸多不足，在发电量预测方面，基于物理原理的传统模型虽能依据相关理论及参数计算理论发电量，为预测提供基础框架，可面对实际运行中复杂多变的气象条件和设备性能变化导致的发电量非线性变化，却难以精准捕捉，而基于数据驱动的机器学习模型，虽能挖掘数据中的非线性关系和复杂模式以提高预测准确性，却高度依赖数据质量与数量，且模型解释性弱；在储能系统控制上，问题同样突出，确定充电决策限制时，以往未能充分结合详细历史数据及对未来用电量的精准预测，导致储能系统不能在最佳时机充电，无法有效储存或释放电能，确定充放电功率时，大多仅考虑发电量与用电量及储能系统电量状态，忽视市场电价因素，在电力市场动态变化下，这使得储能系统难以实现经济效益最大化，错失电价波动带来的收益机会。此外，电池寿命在现有控制策略中未得到
3、鉴于上述局限，为更高效实现分布式储能对新能源的消纳并提升系统经济运行效率，提出一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法与系统，综合多种预测算法构建混合模型提高发电量预测准确性，依此确定合理充电决策限制；同时结合市场电价调整充放电功率；采用梯度下降优化算法优化电池寿命相关充电参数，延长电池使用寿命，从而推动分布式储能系统在消纳新能源时经济、高效、稳定运行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法与系统，通过收集当地的气象部门预测未来的预测数据并对比历史数据，建立预测数学算法，结合多种不同类型的预测算法构建混合模型以预测能源发电设备的发电量，并通过预测的发电量以提前规划储能的充放电操作，更好地消纳新能源。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法与系统，其特征在于，包括有以下步骤：
4、s1：数据收集与预处理：从当地气象部门分别获取风力与光电所在地的气象预测数据，并收集过去数年时间相应的历史气象数据，建立气象因素的数据时间序列；
5、从当地气象部门分别获取风力与光电所在地的气象预测数据，并收集过去数年时间相应的历史气象数据，建立各类气象因素的时间序列数据；具体包括风速vnext、太阳辐照强度inext、温度tnext、天气情况wnext，同时收集过去数年时间的历史气象数据，分别记为风速序列{vi}、太阳辐照强度序列{ii}、温度序列{ti}、天气情况序列{wn}，其中i表示时间索引。
6、所述天气情况wnext通过对天气具体状况进行赋值确定，具体为晴天赋值为1、多云赋值为2、阴天赋值为3、小雨赋值为4、中雨及以上赋值为5、雪天赋值为6、雾天赋值为7、大风赋值为8、雷暴赋值为9。
7、s2：风力发电机发电量预测：基于物理原理模型，依据空气动力学原理结合空气密度、叶轮扫掠面积、风能利用系数计算理论功率输出，利用基于长短期记忆网络(lstm)数据驱动机器学习模型，选取包含风速、温度、天气情况及其变化量的特征向量，通过lstm单元相关运算及全连接层映射步骤预测风力发电量，并通过训练优化权重矩阵和偏置向量；构建混合预测模型，采用加权平均方式融合物理原理模型和lstm模型的预测结果，得到最终风力发电机每小时发电量预测值；
8、步骤s2风力发电机发电量预测具体为根据风力发电的空气动力学原理，风力发电机的理论功率输出pwtheory(v)由以下公式计算：
9、
10、其中ρ为空气密度，a为风力发电机叶轮扫掠面积，cp为风能利用系数，v为风速；
11、基于lstm数据驱动的机器学习模型从历史数据中选取特征向量，选取wi数值相同且最接近的历史同样天气的时间点i，对于每个时间点i，特征向量xi包括风速vi、温度ti、天气情况wn以及前h个小时的风速、温度、天气情况的变化量；对应的目标值为该时间点的实际风力发电机发电量yi；
12、设lstm网络的输入维度为d，即特征向量xi的维度，隐藏层维度为m，输出维度为1，lstm单元公式如下：
13、遗忘门：
14、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)
15、其中，ft是遗忘门的输出；σ是sigmoid函数，将输出值映射到0到1之间，wf是遗忘门的权重矩阵，维度为(m+d)×m，bf是遗忘门的偏置向量，ht-1是上一时刻的隐藏状态，维度为m，xt是当前时刻的输入特征向量，维度为d；
16、设置输入门：
17、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)
18、
19、其中，it是输入门的输出，是新的候选细胞状态，wi、wc是相应的权重矩阵，维度分别为(m+d)×m和(m+d)×m，bi，bc是相应的偏置向量；
20、设置细胞状态更新：
21、
22、其中，ct是更新后的细胞状态，(ft·ct-1)表示遗忘门决定遗忘的旧信息和表示输入门决定更新的新信息，ct-1为上一时刻的细胞状态；
23、设置输出门：
24、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)
25、ht＝ot·tanh(ct)
26、其中，ot是输出门的输出，ht是当前时刻的隐藏状态，wo是输出门的权重矩阵，维度为(m+d)×m，bo是输出门的偏置向量；
27、经过设至n个时间步，n对应历史数据中的时间序列长度，通过一个全连接层将隐藏状态hn映射到预测的发电量值，全连接层的权重矩阵设为wout，偏置向量设为bout，则预测的发电量ypred为：
28、ypred＝wout·hn+bout
29、其中ypred表示预测的发电量值，wout为全连接层的权重矩阵，wout就是这个全连接层的权重矩阵，bout为全连接层的偏置向量；
30、通过训练数据，即特征向量xi和目标值yi对lstm网络的所有权重矩阵(wf、wi、wc、wo、wout)和偏置向量(bf、bi、bc、bo、bo、bout)进行优化，使用随机梯度下降(sgd)优化算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S1从当地气象部门分别获取风力与光电所在地的气象预测数据，并收集过去数年时间相应的历史气象数据，建立各类气象因素的时间序列数据：包括风速vnext、太阳辐照强度Inext、温度Tnext、天气情况Wnext，同时收集过去数年时间的历史气象数据，分别记为风速序列{vi}、太阳辐照强度序列{Ii}、温度序列{Ti}、天气情况序列{Wn}，其中i表示时间索引。
3.根据权利要求2所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，天气情况Wnext通过对天气具体状况进行赋值确定，具体为晴天赋值为1、多云赋值为2、阴天赋值为3、小雨赋值为4、中雨及以上赋值为5、雪天赋值为6、雾天赋值为7、大风赋值为8、雷暴赋值为9。
4.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S2风力发电机发电量预测具体为：根据物理原理模型，即风力发电机的理论功率输出Pwthe
5.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S3光伏面板发电量预测具体为：根据物理原理模型，即光伏面板的发电量Epvtheory由以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S4根据历史的风力发电量与光伏面板发电量之和与用电量数据，以及对未来用电量的预测，确定储能系统的充电决策限制：
7.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S5确定充电决策函数具体为当同时满足以下条件时，储能系统进行充电操作，风力发电量与光伏面板发电量之和大于用电量，即Pw(t)+Epv(t)-L(t)>0，储能系统未充满，即S(t)<Smax，在这种情况下，充电功率Pcharge(t)的计算如下：
8.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S6确定放电决策函数具体为：当同时满足以下条件时，储能系统进行放电操作，风力发电量与光伏面板发电量之和小于用电量，即Pw(t)+Epv(t)-L(t)<0，储能系统中有电量可放，即S(t)>Smin，放电功率Pdischarge(t)的计算如下：
9.根据权利要求8所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，当风力发电量与光伏面板发电量之和于用电量，即Pw(t)+Epv(t)-L(t)＝0时，储能系统既不需要充电也不需要放电，此时Pcharge(t)＝0，Pdischarge(t)＝0。
10.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤S7考虑电池寿命的充电优化目标具体为构建一个反映电池寿命与充电电流、充电深度、充电温度因素关系的数学模型其关系可表示为：
11.一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制系统，其特征在于，包括服务器和处理器，所述服务器中存储有系统程序，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9中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤s1从当地气象部门分别获取风力与光电所在地的气象预测数据，并收集过去数年时间相应的历史气象数据，建立各类气象因素的时间序列数据：包括风速vnext、太阳辐照强度inext、温度tnext、天气情况wnext，同时收集过去数年时间的历史气象数据，分别记为风速序列{vi}、太阳辐照强度序列{ii}、温度序列{ti}、天气情况序列{wn}，其中i表示时间索引。
3.根据权利要求2所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，天气情况wnext通过对天气具体状况进行赋值确定，具体为晴天赋值为1、多云赋值为2、阴天赋值为3、小雨赋值为4、中雨及以上赋值为5、雪天赋值为6、雾天赋值为7、大风赋值为8、雷暴赋值为9。
4.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤s2风力发电机发电量预测具体为：根据物理原理模型，即风力发电机的理论功率输出pwtheory(v(由以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤s3光伏面板发电量预测具体为：根据物理原理模型，即光伏面板的发电量epvtheory由以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的一种分布式储能消纳新能源的经济运行控制方法，其特征在于，步骤s4根据历史的风力发电量与光伏面板发电量之和与用电量数据，以及对未来用电量的预测，确定储能系统的充电决策...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾阳，刘晗，关皓天，李光熹，邱殿成，万文文，徐芳，赵厚凯，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。