本發明專利技術公開了考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法及系統，涉及熔鹽儲能技術領域，具體內容包括，收集實時電網負荷需求數據和熔鹽儲能系統狀態數據；使用基于機器學習的動態調頻響應算法，根據收集的數據調整儲能輸出，協調熔鹽儲能系統與能源的輸出，使用多源協同優化模型優化電網的調頻性能；監測并優化系統操作中的熵變量，應用可逆轉換技術調整熔鹽的相態，并設計故障預測與維護策略。本方法能夠實時調整儲能輸出，高效協調電網與熔鹽儲能系統的交互，并利用先進的數據分析和機器學習技術來優化整體電網的調頻性能。
1、隨著全球能源需求的增加以及對可持續能源解決方案的追求，電力系統的效率和可靠性成為重要的研究和發展方向。特別是在可再生能源日益集成到電網中的背景下，如何有效地管理和利用這些波動性較大的能源資源，確保電網的穩定運行，成為了一個緊迫的挑戰。
2、傳統的電力系統主要依賴于中央化的能源生成方式，調頻和負載平衡通常通過調整傳統發電站的輸出來實現。然而，這種方法在處理可再生能源的高度間歇性和不可預測性方面存在局限。此外，隨著電網負荷的不斷變化，需要一種更靈活、更高效的調頻和負荷管理策略來應對快速變化的電網需求。
3、現有技術在動態調整儲能輸出以應對實時電網需求方面通常不夠靈活或響應不夠迅速。此外，現有的調頻方法未能充分利用機器學習和高級數據分析技術來優化儲能系統的性能，尤其是在預測和適應電網負荷變化方面。雖然熔鹽儲能系統在理論上可以通過相變來高效地存儲和釋放能量，但在實際操作中，如何精確控制熔鹽的相態轉換，特別是在不斷變化的電網需求下，還需要進一步的技術突破。
>4、收集實時電網負荷需求數據和熔鹽儲能系統狀態數據；使用基于機器學習的動態調頻響應算法，根據收集的數據調整儲能輸出，協調熔鹽儲能系統與能源的輸出，使用多源協同優化模型優化電網的調頻性能；監測并優化系統操作中的熵變量，應用可逆轉換技術調整熔鹽的相態，并設計故障預測與維護策略。5、作為本專利技術所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的一種優選方案，其中：所述電網負荷需求數據包括，實時負荷數據、負荷預測數據、峰谷電價信息以及調頻和備用需求；所述熔鹽儲能系統狀態數據包括，能量儲存水平、系統的操作狀態、充放電率、溫度和壓力數據以及歷史性能數據。
6、作為本專利技術所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的一種優選方案，其中：所述動態調頻響應算法包括，根據收集實時電網負荷需求數據和熔鹽儲能系統狀態數據使用神經網絡來分析電網負荷數據和熔鹽儲能系統狀態，以實時生成儲能輸出調整指令，具體如下：
7、?；
8、其中，表示調整后的儲能系統輸出功率，值域是表示標準的sigmoid激活函數，用于將線性輸出轉換為區間；表示復雜的加權求和函數，其中每個是從數據集中收集的特征，是對應的權重，用于提取特征的信息，是函數的參數，是數據集編號，n是數據集總數；和分別為調整模型靈敏度和時間依賴行為的參數；表示依賴于時間的函數，是調節參數，用于模擬時間效應，包括需求和供應的變化；表示從時間到的積分，表達在考慮期內累積的效應；
9、其中，函數的數學表達式為：
10、?；
11、其中，和是模型參數，用于捕獲的線性和二次依賴；
12、用來模擬電網需求隨時間變化的動態行為，具體展開為：
13、?；
14、其中，和是參數，決定函數隨時間的變化方式，引入項周期性變化，模擬日夜變化或季節性變化的周期性影響。
15、作為本專利技術所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的一種優選方案，其中：所述多源協同優化模型包括，通過實時分析儲能系統和能源的數據，動態調整每種能源的輸出比例，使用機器學習技術適應環境和操作參數變化，同時使用拉格朗日乘數法和約束條件構成綜合調頻性能的優化模型：
16、?；
17、其中，能源輸出的調整如下：
18、?；
19、其中，表示在調頻條件下的總能效輸出；表示第類能源在總能源結構中的權重系數；表示第類能源在時間和功率輸出下引入環境狀態向量的能效函數；表示第類能源的調頻響應速度參數；表示第類能源隨時間調頻的衰減效應；表示第類能源在時間的輸出功率；表示第類能源在時間的調頻因子；表示在時間的總電網需求；
20、所述能效函數，通過引入環境狀態向量，向量包括溫度、濕度、風速環境因素，能效函數具體為：
21、?；
22、其中，和是隨時間和環境變量動態調整的參數，參數通過在線學習算法實時更新；
23、對調頻因子進行細化，考慮能源輸出的實時數據向量，調頻因子當前包括電網對應所有部分的實時反饋：
24、?；
25、參數和通過適應性學習模型實時調整，使用深度學習進行預測和適應電網需求及能源輸出的變化；
26、對能源輸出進行改進，改進后定義為綜合能源輸出：
27、?；
28、其中，是考慮環境因素，包括天氣狀況、季節變化的影響的總電網需求函數。
29、作為本專利技術所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的一種優選方案，其中：所述協調熔鹽儲能系統與能源的輸出包括，若輸出結果小于第一閾值時，系統判定當前處于低輸出的低電網負荷區間，系統優先調用庫存能源；若預測結果顯示未來短期內電網需求保持低水平，系統將減少熔鹽儲能的輸出；若可再生能源由于環境因素不足以支持當前需求，則增加熔鹽儲能的最小必要輸出量以穩定電網基本需求；系統通過數據融合技術實時監控電網和環境數據，分析需求趨勢；若分析指出電網需求可能短期內上升，系統則提前調整儲能輸出準備應對需求變化；
30、若輸出結果大于等于第一閾值小于等于第二閾值時，系統判定當前處于正常輸出的電網正常負荷區間，系統通過優化算法自動調整各種能源的輸出比例以匹配電網需求；同時，若實時數據顯示電網需求與當前能源輸出匹配，系統將保持當前的能源分配策略；若電網需求出現短期增加，系統將適度增加熔鹽儲能輸出以快速響應負荷變化，同時監控可再生資源的輸出以保持供電平衡；系統繼續監控電網狀態并使用復雜事件處理技術實時追蹤能源輸出和負載變化；若監控到任何潛在的負載波動或不穩定跡象，系統立即調整調頻策略以維護電網穩定；
31、若輸出結果大于第二閾值時，系統判定當前處于高輸出的高電網負荷區間，當電網需求接近或達到峰值時，系統最大化熔鹽儲能輸出，并激活備用電源系統；若實時監控顯示電網處于高負荷狀態，系統執行緊急調頻措施，啟動需求響應程序減少非關鍵負荷，確保關鍵區域供電安全；所述關鍵負荷和關鍵區域均為預設范圍；若電網需求繼續增長，系統增加備用發電系統的輸出，啟動緊急電源，補充電網供電；系統利用高級監控和實時分析技術識別和解決問題，通過實時仿真和風險評估工具預測系統潛在失穩；若事件結束后的分析顯示調頻操作需要調整，系統將更新和優化緊急預案和調頻程序，設定操作策略應對未來高負荷事件。
32、作為本專利技術所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的一種優選方案，其中：所述監測并優化系本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述電網負荷需求數據包括，實時負荷數據、負荷預測數據、峰谷電價信息以及調頻和備用需求；所述熔鹽儲能系統狀態數據包括，能量儲存水平、系統的操作狀態、充放電率、溫度和壓力數據以及歷史性能數據。
3.如權利要求2所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述動態調頻響應算法包括，根據收集實時電網負荷需求數據和熔鹽儲能系統狀態數據使用神經網絡來分析電網負荷數據和熔鹽儲能系統狀態，實時生成儲能輸出調整指令，具體如下：
4.如權利要求3所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述多源協同優化模型包括，通過實時分析儲能系統和能源的數據，動態調整每種能源的輸出比例，使用機器學習技術適應環境和操作參數變化，同時使用拉格朗日乘數法和約束條件構成綜合調頻性能的優化模型：
5.如權利要求4所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述協調熔鹽儲能系統與能源的輸出包括，若輸出結果小于第一閾值時，系統判定當前處于低輸出的低電網負荷區間，系統優先調用庫存能源；若預測結果顯示未來短期內電網需求保持低水平，系統將減少熔鹽儲能的輸出；若可再生能源由于環境因素不足以支持當前需求，則增加熔鹽儲能的最小必要輸出量；系統通過數據融合技術實時監控電網和環境數據，分析需求趨勢；若分析指出電網需求存在短期內上升的可能，系統則提前調整儲能輸出準備應對需求變化；
6.如權利要求5所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述監測并優化系統操作中的熵變量包括，利用熵變量的監測和控制來優化熔鹽儲能系統的能量轉換和儲存過程，具體模型如下：
7.如權利要求6所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述可逆轉換技術調整熔鹽的相態包括，當電網的電力供應超過需求時，自動啟動加熱系統，使用過剩電能加熱熔鹽，將熔鹽從固態轉變為液態以儲存能量；若熔鹽達到設定的轉變溫度，系統會調整加熱功率以維持熔鹽在預設的溫度范圍內；當電網需求高于當前電力供應時，自動啟動熔鹽的冷卻系統，使熔鹽從液態轉變為固態，并通過熱電轉換系統將釋放的熱能轉換為電能，輸送到電網中；若電網需求與熔鹽系統的輸出匹配，系統將繼續調整冷卻速率以優化能量釋放；若預測電網需求將發生波動，系統通過數據分析工具預測這些變化，并自動調整熔鹽的流速和溫度應對即將到來的需求變化；若實際需求與預測相符，系統則根據需求變化動態切換吸熱和放熱操作模式；
8.一種采用如權利要求1~7任一所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法的系統，其特征在于：系統包括，數據采集模塊、調頻響應模塊、協同優化模塊、熵監測模塊以及相態轉換模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述電網負荷需求數據包括，實時負荷數據、負荷預測數據、峰谷電價信息以及調頻和備用需求；所述熔鹽儲能系統狀態數據包括，能量儲存水平、系統的操作狀態、充放電率、溫度和壓力數據以及歷史性能數據。
3.如權利要求2所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述動態調頻響應算法包括，根據收集實時電網負荷需求數據和熔鹽儲能系統狀態數據使用神經網絡來分析電網負荷數據和熔鹽儲能系統狀態，實時生成儲能輸出調整指令，具體如下：
4.如權利要求3所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述多源協同優化模型包括，通過實時分析儲能系統和能源的數據，動態調整每種能源的輸出比例，使用機器學習技術適應環境和操作參數變化，同時使用拉格朗日乘數法和約束條件構成綜合調頻性能的優化模型：
5.如權利要求4所述的考慮調頻性能指標的熔鹽儲能容量分配方法，其特征在于：所述協調熔鹽儲能系統與能源的輸出包括，若輸出結果小于第一閾值時，系統判定當前處于低輸出的低電網負荷區間，系統優先調用庫存能源；若預測結果顯示未來短期內電網需求保持低水平，系統將減少熔鹽儲能的輸出；若可再生能源由于環境因素不足以支持當前需求，則增加熔鹽儲能的最小必要輸出量；系統通過數據融合技術實時監控電網和環境數據，分析需求趨勢；若分析指出電網需求存在短期內上升的可能，系統則提前調整儲能輸出準備應對需求變化；
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【專利技術屬性】
技術研發人員：李志鵬，王華衛，嚴弢，邱逢濤，趙亞東，羅威，李詩林，高歡歡，
申請(專利權)人：西安熱工研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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