【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于新能源，具體涉及一種優化指導園區新能源消納平衡的方法及系統。
技術介紹
1、目前，我國園區的供能以煤炭、天然氣等化石燃料為主，通過能源轉型，優化現有能源消費結構，提升現有能源梯級利用率，是園區能源轉型建設的關鍵。園區通過整合能源投資和能源技術，構建以可再生能源為主的能源系統，并配套智能電網等基礎設施，有效地進行一體化的綜合能源規劃。電能相較于其他一次能源具有綠色、安全、環保、便捷等突出優勢，構建以電力為主的能源消費，以及配套的綜合能源(包括儲能、充電樁等)服務，可以從整體上優化園區能源結構。結合園區用能特點，在終端能源消費環節推進“以電代煤”“以電代氣”，在物流交通環節推進“以電代油”，能夠從源頭顯著減少碳排放。在此基礎上，光伏、風電、水電等清潔可再生能源的因地制宜布局，可以降低以火電為主的市電的使用，極大程度上提高園區能源供應的清潔度。
2、由于風、光等清潔能源的隨機性和波動性，園區難以保證能源供應的平衡與穩定，微電網技術由此應運而生，并成為促進清潔能源消納、增強能源梯級利用、提高能源使用效率、實現多種形式能源協調運行的重要解決方案，也成為智慧園區能源轉型的關鍵。
3、微電網技術指使用分布式電源、儲能裝置、能量轉換裝置、負荷、監控和保護裝置等組成的小型發配電系統，是能夠實現自我控制、保護和管理的自治系統，既可以與外部電網運行，也可以獨立運行。園區的電力使用負荷大、強度高，對電能的質量要求高，因此整合太陽能、風能等分布式能源，建立樓宇級的綜合能源微電網是園區實現新能源平衡消納的重要手段之一。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服現有預測方法只考慮單獨發電或者負荷情況，不考慮儲能等柔性負荷接入情況，無法達到園區配網多主體各自指標最優的缺陷。
2、為了實現上述目的，本專利技術提出了一種優化指導園區新能源消納平衡的方法，所述方法包括：
3、步驟1：獲取園區近n年的歷史負荷數據，生成園區負荷曲線數據集，預測園區日實時負荷；
4、獲取歷史新能源發電數據，預測新能源發電出力；
5、步驟2：基于新能源發電出力預測和園區日實時負荷預測，計算指導配置儲能容量。
6、作為上述方法的一種改進，所述獲取園區近n年的歷史負荷數據包括：日平均有功功率pea和日有功平均利用小時數tea；其中，
7、日平均有功功率pea計算公式為：
8、pea＝∑p’[1……n]/n，n＝1440
9、其中，p’表示總有功功率，通過采集園區內各單元電能表匯總獲得，按照1分鐘存儲一個測量數據，形成測量數據p’[1……n]；
10、日有功平均利用小時數tea計算公式為：
11、tea＝∑w[1……m]/pea，m＝24
12、其中，w表示正向有功電能，通過采集園區各單元電能表，按照每小時存儲一個測量數據，形成測量數據w[1……m]。
13、作為上述方法的一種改進，所述預測園區日實時負荷包括：
14、園區日實時負荷p，預測計算公式為：
15、p＝a+bd
16、其中，d表示歷史時間數據序列量的值；a、b表示預測常數，計算公式如下：
17、
18、
19、其中，k表示n年數據的總樣本數量；pi表示第i個樣本的真實數值；表示樣本真實數值的平均值；di表示第i個時間數據序列量的值；表示時間數據序列量的平均值。
20、作為上述方法的一種改進，所述歷史時間數據序列量的值d的計算方法為：
21、當時間序列數據項數為奇數時，將d＝0置于時間序列的中間，前面時間變量d以0為起點延展，依次為-1，-2，-3……后面的同理依次為1，2，3……；
22、當時間序列數據項數為偶數時，將d＝-1和d＝1兩項置于時間序列的中央，以這兩項為起點前后延展，前面的依次為-3,-5,-7……后面的為3,5,7……；
23、兩種情況下都使得∑d＝0。
24、作為上述方法的一種改進，所述獲取歷史新能源發電數據，預測新能源發電出力具體包括：
25、使用lstm長短期神經網絡，預測近期新能源發電出力；
26、獲取新能源發電相關數據，包括：太陽輻照度、漫射輻射度、溫度、壓力、風向、風速以及實時發電功率，形成數據集二維表；二維表指標值和時間兩個維度，使用lstm長短期神經網絡，預測近期新能源發電出力：
27、首先剔除異常數據，再將缺失的數據用二維表中缺失數據所屬指標值的均值進行填補，最后對數據進行歸一化，采用歸一化方法公式如下：
28、
29、其中，xi為原始數據，yi為歸一化后的數據，xmin為選定列的最小值，xmax為選定列的最大值；
30、搭建lstm模型，優化算法使用適應性矩估計，損失函數使用均方差損失函數，性能指標評測使用加權絕對誤差函數；
31、均方差損失函數wmse公式如下：
32、
33、加權絕對誤差函數wmae公式如下：
34、
35、其中，c表示數據集的樣本數量，yj表示模型第j個輸出值，表示第j個實測值,參數eps設定值為1e-5。
36、作為上述方法的一種改進，計算指導配置儲能容量具體包括：
37、建立如下約束條件：
38、0≤pne.charge(t)≤p(t)
39、pne.charge(t)+pne.p(t)≤pne(t)
40、pdischarge(t)+pne.p(t)≤p(t)
41、當新能源出力不足時：0≤pdischarge(t)≤p(t)-pne(t)
42、當新能源出力富余時：0≤pne.charge(t)≤pne(t)-pne.p(t)
43、其中，t表示小時時間；pne.charge(t)表示新能源給電池充電量；p(t)表示園區實時用電負荷；pne.p(t)表示新能源給負荷功率；pdischarge(t)表示電池放電量；pne(t)表示實時新能源出力；
44、設定電池放電至下限的狀態等效為電池電量為0，充電達到上限smax等效為電池充滿的狀態，smax即是儲能系統的容量配置；對于smax有如下約束：
45、0＜＝s(t)＜＝smax
46、
47、其中，η表示電池充放電效率，即電池電量為1h前的電量加上這小本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種優化指導園區新能源消納平衡的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述獲取園區近N年的歷史負荷數據包括：日平均有功功率peA和日有功平均利用小時數teA；其中，
3.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述預測園區日實時負荷包括：
4.根據權利要求3所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述歷史時間數據序列量的值d的計算方法為：
5.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述獲取歷史新能源發電數據，預測新能源發電出力具體包括：
6.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，計算指導配置儲能容量具體包括：
7.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.根據權利要求7所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述隨機森林決策樹模型的訓練方法包括：
9.一種優化指導園區新能源消納平
10.根據權利要求9所述的優化指導園區新能源消納平衡系統，其特征在于，所述系統還包括：
...【技術特征摘要】
1.一種優化指導園區新能源消納平衡的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述獲取園區近n年的歷史負荷數據包括：日平均有功功率pea和日有功平均利用小時數tea；其中，
3.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述預測園區日實時負荷包括：
4.根據權利要求3所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述歷史時間數據序列量的值d的計算方法為：
5.根據權利要求1所述的優化指導園區新能源消納平衡的方法，其特征在于，所述獲取歷史新能源發電數據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙賀，周卓宏，阿崇廣，田偉強，門艷嬌，楊波，
申請(專利權)人：國家電投集團數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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