【技術實現步驟摘要】
本申請屬于儲能設備控制領域，具體涉及一種調控策略組合配置方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、在儲能領域，能量管理系統(energy?managementsystem，ems)如同儲能系統的“大腦”，負責監控數據信息量大、控制策略多樣化需求的場景，并實現調度管理系統的復雜功能。ems系統一般需具備場站設備監控、調度控制、數據轉發、電力交易等功能，是實現儲能電站高效運行和調控使用的關鍵。
2、ems系統的調控策略是指根據電力系統的運行狀態和需求，通過一系列的控制方法和算法，對能源進行監測、控制和優化，以實現能源的高效利用和節約。這些調控策略是ems系統智能化管理的核心，能夠實時響應電網狀態的變化，并根據設備運行狀態和市場預測來調整策略，確保儲能系統的安全、高效運行。
3、目前ems系統的調控策略組主要是依賴運營人員根據電網數據和電價波動等信息進行人工配置，這種方式雖然在一定程度上能夠實現能源的初步管理和調度，但缺陷也十分明顯。首先，人工配置極易受到運營人員經驗和技術水平的限制，不同人員的操作可能導致調控效果參差不齊，難以保證調控的準確性和穩定性。其次，人工配置反應速度較慢，無法實時響應電網狀態的快速變化，導致能源利用效率低下，甚至可能錯過最佳的調控時機。此外，隨著電網規模的擴大和復雜性的增加，人工配置的工作量將急劇上升，不僅效率低下，還容易出錯，給電網的安全穩定運行帶來潛在風險。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提出一種調控策略組合配置方法、裝置
2、為了解決上述技術問題，本申請實施例提供一種調控策略組合配置方法，采用了如下所述的技術方案：
3、一種調控策略組合配置方法，調控策略組合配置方法應用于儲能系統中的能源管理系統，調控策略組合配置方法包括：
4、接收調控策略指令，獲取電網狀態數據、歷史電價數據和歷史負荷數據；
5、將歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據；
6、將歷史負荷數據輸入預先訓練的電網負荷預測模型，得到電網負荷預測數據；
7、根據電網狀態數據、電價波動預測數據和電網負荷預測數據確定匹配調控策略組合；
8、獲取能源管理系統模擬運行匹配調控策略組合時的運行數據，得到模擬運行數據；
9、基于模擬運行數據確定最優調控策略組合，將最優調控策略組合配置到能源管理系統中。
10、進一步地，將歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據，包括：
11、獲取歷史電價數據對應的時間序列，得到第一時間序列；
12、基于第一時間序列對歷史電價數據進行特征提取，得到歷史電價數據的時間序列特征；
13、對歷史電價數據的時間序列特征進行特征交互，得到第一特征交互組合；
14、將第一特征交互組合導入電價波動預測模型，輸出電價波動預測數據。
15、進一步地，歷史電價數據的時間序列特征包括滯后特征、差分特征和周期性特征，對歷史電價數據的時間序列特征進行特征交互，得到第一特征交互組合，包括：
16、對歷史電價數據的時間序列特征中的滯后特征、差分特征和周期性特征進行特征組合，得到若干個時序交互特征；
17、基于若干個時序交互特征構建第一特征交互組合。
18、進一步地，在將歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據之前，還包括：
19、獲取第一訓練數據，其中，第一訓練數據為預先收集的電價數據；
20、對第一訓練數據進行數據集劃分，得到第一訓練集和第一測試集；
21、將第一訓練集導入預設的時間序列分析模型，以使時間序列分析模型學習第一訓練集的數據特征，生成初始電價波動預測模型；
22、使用所述第一測試集對所述初始電價波動預測模型進行模型性能測試，獲取通過測試的初始電價波動預測模型，得到所述預先訓練的電價波動預測模型。
23、進一步地，將第一訓練集導入預設的時間序列分析模型，以使時間序列分析模型學習第一訓練集的數據特征，生成初始電價波動預測模型，包括：
24、獲取第一訓練集對應的時間序列，得到第二時間序列；
25、基于第二時間序列對第一訓練集進行特征提取，得到第一訓練集的時間序列特征；
26、對第一訓練集的時間序列特征進行特征交互，得到第二特征交互組合；
27、將第二特征交互組合導入預設的時間序列分析模型，以使時間序列分析模型學習第一訓練集的時間序列特征，生成初始電價波動預測模型；
28、使用第一測試集對初始電價波動預測模型進行模型性能測試，輸出通過測試的電價波動預測模型，包括：
29、將第一測試集導入初始電價波動預測模型，獲取初始電價波動預測結果；
30、基于初始電價波動預測結果和預設的電價波動標注結果對模型性能進行評估，得到模型性能評估結果；
31、根據模型性能評估結果對初始電價波動預測模型的模型參數進行調優，得到通過測試的電價波動預測模型。
32、進一步地，將歷史負荷數據輸入預先訓練的電網負荷預測模型，得到電網負荷預測數據，包括：
33、獲取歷史負荷數據對應的時間序列，得到第三時間序列；
34、基于第三時間序列對歷史負荷數據進行特征提取，得到歷史負荷數據的時間序列特征；
35、對歷史負荷數據的時間序列特征進行特征交互，得到第三特征交互組合；
36、將第三特征交互組合導入電網負荷預測模型，輸出電網負荷預測數據。
37、進一步地，根據電網狀態數據、電價波動預測數據和電網負荷預測數據確定匹配調控策略組合，包括：
38、分別對電網狀態數據、電價波動預測數據和電網負荷預測數據進行特征提取，得到電網狀態特征、電價波動特征和電網負荷特征；
39、組合電網狀態特征、電價波動特征和電網負荷特征，得到特征組合；
40、計算特征組合與預設特征庫中每一個標準特征組合的相似度，其中，每一個標準特征組合對應一種調控策略組合；
41、將與特征組合的相似度大于預設相似度閾值的標準特征組合作為匹配特征組合，獲取匹配特征組合對應的調控策略組合，得到匹配調控策略組合。
42、為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種調控策略組合配置裝置，采用了如下所述的技術方案：
43、一種調控策略組合配置裝置，調控策略組合配置裝置運行于儲能系統中的能源管理系統，調控策略組合配置裝置包括：
44、數據獲取模塊，用于接收調控策略指令，獲取電網狀態數據、歷史電價數據和歷史負荷數據；
45、電價預測模本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種調控策略組合配置方法，其特征在于，所述調控策略組合配置方法應用于儲能系統中的能源管理系統，所述調控策略組合配置方法包括：
2.如權利要求1所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述將所述歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據，包括：
3.如權利要求2所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，其中，所述歷史電價數據的時間序列特征包括滯后特征、差分特征和周期性特征，所述對所述歷史電價數據的時間序列特征進行特征交互，得到第一特征交互組合，包括：
4.如權利要求2所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，在所述將所述歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據之前，還包括：
5.如權利要求4所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述將所述第一訓練集導入所述預設的時間序列分析模型，以使所述時間序列分析模型學習所述第一訓練集的數據特征，生成初始電價波動預測模型，包括：
6.如權利要求1所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述將所述歷史負荷數據輸入預先訓練的電網負荷預測模型，得
7.如權利要求1所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述根據所述電網狀態數據、所述電價波動預測數據和所述電網負荷預測數據確定匹配調控策略組合，包括：
8.一種調控策略組合配置裝置，其特征在于，所述調控策略組合配置裝置運行于儲能系統中的能源管理系統，所述調控策略組合配置裝置包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述處理器執行所述計算機可讀指令時實現如權利要求1至7中任一項所述的調控策略組合配置方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的調控策略組合配置方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種調控策略組合配置方法，其特征在于，所述調控策略組合配置方法應用于儲能系統中的能源管理系統，所述調控策略組合配置方法包括：
2.如權利要求1所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述將所述歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據，包括：
3.如權利要求2所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，其中，所述歷史電價數據的時間序列特征包括滯后特征、差分特征和周期性特征，所述對所述歷史電價數據的時間序列特征進行特征交互，得到第一特征交互組合，包括：
4.如權利要求2所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，在所述將所述歷史電價數據輸入預先訓練的電價波動預測模型，得到電價波動預測數據之前，還包括：
5.如權利要求4所述的調控策略組合配置方法，其特征在于，所述將所述第一訓練集導入所述預設的時間序列分析模型，以使所述時間序列分析模型學習所述第一訓練集的數據特征，生成初始電價波動預測模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：向超，吳祖永，
申請(專利權)人：廈門北辰星儲能發展有限公司，
類型：發明
國別省市：
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