【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及儲能設施，尤其涉及一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法。
技術介紹
1、隨著全球能源結構的轉型和可再生能源的廣泛應用，電力系統的運行環境變得日益復雜，風能、太陽能等可再生能源因其波動性和間歇性，對電力系統的供需平衡帶來了新的挑戰，同時，隨著電動汽車的普及和分布式能源的快速發展，配電網面臨著更大的壓力和不確定性，為了應對這些挑戰，儲能設施作為電力系統的重要組成部分，逐漸成為保障電網穩定性和經濟性的關鍵手段，通過合理的儲能設施配置和優化調度，可以有效平衡電力供需，增強電網的靈活性和可靠性。
2、然而，現有技術在儲能設施需求測算和配置方面仍存在諸多不足，傳統方法往往無法充分考慮長周期電力電量波動的復雜性，導致儲能設施配置不合理，難以應對多源電力供應結構的動態變化，此外，現有的儲能設施調度策略缺乏對電力市場價格波動的動態預測和實時調整能力，導致儲能設施的經濟效益無法最大化，在場景復雜、需求多樣的電網環境下，現有技術的局限性不僅影響了電網的運行效率，還增加了運營成本，削弱了系統的市場競爭力。
3、鑒于上述問題，本專利技術提出了一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，不僅提升了儲能設施配置的科學性和經濟性，還增強了儲能設施在復雜電力市場環境中的靈活性和競爭力，最終實現電網的高效、穩定運行，并最大化儲能設施的經濟效益。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法。
2、一種基于長周期電
3、s1，長周期電力電量數據采集與分析：采集配電網中不同電壓等級的長周期電力電量數據，包括變電站供電范圍內的電力需求、電量消耗、分布式新能源發電量及外部輸電單元供電量，并基于長周期電力電量數據進行電力供需平衡分析，構建電力供需平衡模型；
4、s2，多源電力供應結構優化：對區域內多種電源的發電能力進行優化，實現電力供需的動態平衡，最大化可再生能源的利用率；
5、s3，儲能設施需求量的分層測算：針對不同電壓等級的配電網，基于電力供需平衡模型和多源電力供應結構的優化結果，分層測算儲能設施的需求量，包括各層級配電網在不同時段內的儲能功率需求和電量需求；
6、s4，動態電力市場價格預測與儲能優化調度：結合電力市場的價格波動，對電力市場價格進行動態預測，并根據預測結果實時調整儲能設施的充放電策略，具體包括：
7、s41，電力市場價格數據收集與處理：采集來自電力市場的實時價格數據，并對價格數據進行處理以去除噪聲和異常值；
8、s42，電力市場價格預測模型構建：基于處理后的價格數據，構建電力市場價格預測模型，預測未來的電力市場價格波動趨勢；
9、s43，儲能設施充放電策略制定：基于電力市場價格的預測結果，結合儲能設施的當前狀態和剩余容量，制定優化的充放電策略；
10、s44，實時策略執行與反饋調整：實時執行制定的充放電策略，并監控實際執行結果，根據市場價格的最新變化和儲能設施的運行狀態，動態調整充放電策略；
11、s5，儲能設施需求量的場景聚類分析：結合調整后的儲能設施的充放電策略，將儲能設施的需求量進行聚類分析，形成配電網儲能設施的應用場景，根據不同應用場景的需求，制定儲能設施的配置方案；
12、s6，儲能設施配置方案的經濟性評估：對儲能設施的配置方案進行經濟性評估，綜合考慮投資成本、運行成本、電力市場價格波動及收益，優化儲能設施的配置方案。
13、可選的，所述s1中的長周期電力電量數據采集與分析包括：
14、s11，數據采集：使用智能電表、數據采集器和傳感器網絡采集配電網中不同電壓等級的長周期電力電量數據；
15、s12，數據預處理：對采集到的長周期電力電量數據進行清洗、濾波和插值處理，去除數據噪聲和異常值；
16、s13，電力供需平衡模型構建：基于預處理后的長周期電力電量數據，構建電力供需平衡模型，表示為：
17、pbalance(t)＝pload(t)+pexternal(t)-prenewable(t)-pstorage(t)；
18、其中，pbalance(t)為時刻t的供需平衡量，pload(t)為時刻t的電力需求，pexternal(t)為外部輸電單元供電量，prenewable(t)為分布式新能源的發電量，pstorage(t)為儲能設施的輸出功率；
19、s14，長周期電力電量分析：通過對長周期電力電量數據進行時序分析，采用自回歸移動平均模型(arima)對未來的電力需求和發電量進行預測，表示為：
20、
21、其中，pforecast(t)為未來時刻t的預測電力需求或發電量，p和q分別為自回歸和移動平均的階數，βi和γj為模型參數，∈(t-j)為殘差項；
22、s15，供需平衡校正：將預測的電力需求和發電量輸入到電力供需平衡模型中，計算未來的電力供需平衡狀態，校正模型預測值與實際值之間的偏差，形成最終的供需平衡分析結果，表示為：
23、pbalance(t)＝pforecast(t)-pactual(t)；
24、其中，pbalance(t)為時刻t的供需平衡校正值，pforecast(t)為時刻t的預測值，pactual(t)為時刻t的實際值；
25、pcorrected(t)＝pforecast(t)+α×pbalance(t)；
26、其中，pcorrected(t)為校正后的供需平衡結果，α為校正系數。
27、可選的，所述s2中的多源電力供應結構優化包括：
28、s21，電力需求與發電能力匹配模型構建：根據不同電源類型的發電特性(如風電的波動性、光伏的日間性、火電的穩定性)，構建電力需求與發電能力的匹配模型，滿足不同時間段的電力需求pload(t)，表示為：
29、
30、其中，pi(t)表示第i種電源在時刻t的發電功率，pload(t)為時刻t的電力需求，pbalance(t)表示供需平衡狀態；
31、s22，多源電力供應優化目標：在保證電力供需平衡的前提下，最大化可再生能源(風電和光伏)利用率，優化目標函數表示為：
32、
33、其中，f(p)為目標函數，n為電源種類的總數，ci為第i種電源的成本系數，ri為可再生能源的利用率系數，t為時間變量；
34、s23，約束條件：優化過程中的約束條件具體包括：
35、電力需求的滿足條件：
36、電源發電功率的物理限制：
37、其中，和分別為第i種電源的最小和最大發電功率；
38、s24，優化算法應用：使用混合整數線性規劃(milp)算法對目標函數進行求解，得到每種電源的最優發電功率分配pi,opt(t)。
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1.一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S1中的長周期電力電量數據采集與分析包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S2中的多源電力供應結構優化包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S3中的儲能設施需求量的分層測算包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S41中的電力市場價格數據收集與處理包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S42中的電力市場價格預測模型采用貝葉斯時間序列模型，所述貝葉斯時間序列模型包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S43中的儲能設施充放電策略制定包括：
9.根據權利要求8所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S5中的儲能設施需求量的場景聚類分析包括：
10.根據權利要求9所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述S6中的儲能設施配置方案的經濟性評估包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述s1中的長周期電力電量數據采集與分析包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述s2中的多源電力供應結構優化包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述s3中的儲能設施需求量的分層測算包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于長周期電力電量平衡的儲能設施需求測算方法，其特征在于，所述s41中的電力市場價格數據收集與處理包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于長周期電力...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張斌，齊屹，楊文華，周宗川，郭騫，鄭偉，宮建鋒，韓一鳴，張詩豪，寧永龍，
申請(專利權)人：國網寧夏電力有限公司經濟技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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