【技術實現步驟摘要】
本申請涉及光伏儲能的，尤其是涉及一種基于智能學習的光伏儲能控制方法、系統及存儲介質。
技術介紹
1、光伏儲能是指將光伏發電系統與儲能裝置相結合，以實現能源的儲存和調節的一種技術。隨著可再生能源的快速發展，光伏發電作為一種清潔、可再生的能源形式，在全球范圍內得到了廣泛應用。光伏儲能系統主要由光伏發電模塊、儲能裝置（如電池）和控制系統組成。光伏發電模塊將太陽光轉化為電能，儲能裝置負責儲存多余的電能并在需要時釋放，控制系統則負責調節光伏發電與儲能裝置之間的能量流動，確保系統的穩定運行。
2、當前為了進一步優化光伏儲能系統的能源規劃，在提供足夠及時的能源供給的同時減少能源的浪費，各光伏儲能系統都會配備有一定的充放電決策方案以實現最小的能耗消耗，但是一般決策方案都為理想的靜態方案，而光伏受到自身特性影響，其發電量會受到天氣、溫度、粉塵等影響，其發電量本身屬于高動態、高不確定性的對象，使用較為理想化的決策方案無法準確和理想地在高隨機性的光伏發電基礎上進行，導致有時會出現充放電量供不應求或供多于求的情況，依舊會導致能耗的浪費及供給不及時。
技術實現思路
1、為了實現在復雜、不確定天氣中選定最優的光伏儲能控制方案，本申請提供一種基于智能學習的光伏儲能控制方法、系統及存儲介質。
2、第一方面，本申請提供一種基于智能學習的光伏儲能控制方法，采用如下的技術方案：
3、一種基于智能學習的光伏儲能控制方法，包括以下步驟：
4、獲取環境信息，并基于環境信息生成包
5、獲取分布的光伏簇的狀態信息，并基于所述狀態信息為各所述光伏簇配置初始回報值；
6、獲取儲能信息，基于所述儲能信息生成單位時長上的需求值；
7、將所述需求值和所述初始回報值進行關聯以判斷優化平衡邏輯，并基于所述優化平衡邏輯生成不同行為對應的優化回報值；
8、獲取所述儲能策略類型，并基于所述儲能策略類型選擇所述初始回報值或所述優化回報值作為獎勵并生成對應的控制方案；
9、生成包含嘗試次數和動作的選擇任務，并在所述選擇任務中通過所述探索階段和所述利用階段被所述動作觸發的次數以及所述動作所獲取的所述獎勵以選擇平均獎勵最高的所述控制方案。
10、在其中的一些實施例中，所述環境信息包括天氣、粉塵量、溫度、濕度，獲取環境信息，并基于環境信息生成包含相應的探索率的探索階段和包含相應的利用率的利用階段，包括以下步驟：
11、基于所述環境信息計算發電效率評分；
12、生成與所述發電效率評分呈反比的探索率ε，并基于所述探索率ε生成利用率1-ε。
13、在其中的一些實施例中，獲取分布的光伏簇的狀態信息，并基于所述狀態信息為各所述光伏簇配置初始回報值，包括以下步驟：
14、獲取各光伏設備的安裝狀態，并記錄為第一信息，所述安裝狀態包括安裝水平角度、安裝俯仰角度、安裝高度；
15、獲取各所述光伏設備的基礎狀態，并記錄為第二信息，所述基礎狀態包括容量、光伏板數量、光伏板類型、光伏板效率；
16、將存在相同的所述第一信息和所述第二信息的若干所述光伏設備整合為一個光伏簇；
17、獲取各所述光伏簇的當前單位發電量，判斷所述當前單位發電量的貢獻值以及各所述光伏簇對應于其他各所述光伏簇的平均調節步長以生成第三信息；
18、根據所述第三信息為各所述光伏簇配置初始回報值。
19、在其中的一些實施例中，獲取儲能信息，基于所述儲能信息生成單位時長上的需求值，包括以下步驟：
20、獲取儲能設備的當前儲能量及用電設備的當前用電量以共同構成所述儲能信息；
21、生成預設時間長度的所述單位系數，通過所述單位系數計算出單位時長的需求電能，并基于所述需求電能生成正相關的需求值。
22、在其中的一些實施例中，將所述需求值和所述初始回報值進行關聯以判斷優化平衡邏輯，并基于所述優化平衡邏輯生成不同行為對應的優化回報值，包括以下步驟：
23、生成若干包含隨機數的模擬任務，在每次所述模擬任務中將所述隨機數添加至所述需求值上以生成需求值變量；
24、遍歷所述基礎回報值并判斷是否匹配于所述需求值變量；
25、若是，則該所述基礎回報值對應的所述分類簇增加一次正向匹配計數；
26、若否，則該所述基礎回報值對應的所述分類簇增加一次負向匹配計數；
27、當所有所述模擬任務結束后，統計各所述分類簇中的計數并基于以下公式計算出所述優化回報值：
28、s’=，
29、其中，s表征為基礎回報值，s’表征為優化回報值，n1表征為正向匹配計數，n2表征為負向匹配計數，表征為預設比例，step表征為所述基礎回報值從不匹配所述需求值變量調整至匹配所述需求值變量所需要經歷的步長。
30、在其中的一些實施例中，獲取所述儲能策略類型，并基于所述儲能策略類型選擇所述初始回報值或所述優化回報值作為獎勵并生成對應的控制方案，包括以下步驟：
31、所述儲能策略類型包括單側策略和雙側策略，在所述單側策略中將所述需求值作為確定需求數據，在所述雙側策略中將隨機傾向的所述需求值變量作為不確定需求數據，所述隨機傾向表征為希望提高儲能量或減少儲能量作為傾向以改變所述需求值的大小；
32、在所述單側策略中，將所述初始回報值作為所述獎勵并生成針對于所述光伏簇充電的控制方案，在所述雙側策略中，將所述優化回報值作為獎勵并生成針對于所述光伏簇充電和所述儲能設備放電的控制方案。
33、在其中的一些實施例中，在所述單側策略中，生成包含嘗試次數和動作的選擇任務，并在所述選擇任務中通過所述探索階段和所述利用階段被所述動作觸發的次數以及所述動作所獲取的所述獎勵以選擇平均獎勵最高的所述控制方案，包括以下步驟：
34、生成0-1的隨機量；
35、當所述隨機量對應于所述探索率時對應所述探索階段，在所述探索階段中基于所述確定需求數據隨機選擇一個所述光伏簇并獲取獎勵；
36、當所述隨機量對應于所述利用率時對應所述利用階段，在所述利用階段中基于所述確定需求數據選擇所述獎勵最大的所述光伏簇并獲取獎勵；
37、當所有所述嘗試次數完成后，獲取各所述分類簇中累計的所述獎勵和觸發次數以計算平均獎勵；
38、將所述平均獎勵最高的所述分類簇作為最優狀態，并作為所述控制方案進行下發以控制其他所述分類簇進行充電調整。
39、在其中的一些實施例中，在所述雙側策略中，生成包含嘗試次數和動作的選擇任務，并在所述選擇任務中通過所述探索階段和所述利用階段被所述動作觸發的次數以及所述動作所獲取的所述獎勵以選擇平均獎勵最高的所述控制方案，還包括以下步驟：
40、生成0-1的隨機量；
41、當所述隨機量對應于所述探索率時對應所本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，所述環境信息包括天氣、粉塵量、溫度、濕度，獲取環境信息，并基于環境信息生成包含相應的探索率的探索階段和包含相應的利用率的利用階段，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取分布的光伏簇的狀態信息，并基于所述狀態信息為各所述光伏簇配置初始回報值，包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取儲能信息，基于所述儲能信息生成單位時長上的需求值，包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，將所述需求值和所述初始回報值進行關聯以判斷優化平衡邏輯，并基于所述優化平衡邏輯生成不同行為對應的優化回報值，包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取所述儲能策略類型，并基于所述儲能策略類型選擇所述初始回報值或所述優化回報值作為獎勵并生成對
7.根據權利要求6所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，在所述單側策略中，生成包含嘗試次數和動作的選擇任務，并在所述選擇任務中通過所述探索階段和所述利用階段被所述動作觸發的次數以及所述動作所獲取的所述獎勵以選擇平均獎勵最高的所述控制方案，包括以下步驟：
8.根據權利要求6所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，在所述雙側策略中，生成包含嘗試次數和動作的選擇任務，并在所述選擇任務中通過所述探索階段和所述利用階段被所述動作觸發的次數以及所述動作所獲取的所述獎勵以選擇平均獎勵最高的所述控制方案，還包括以下步驟：
9.一種基于智能學習的光伏儲能控制系統，其特征在于，用于實現如權利要求1-8中任意一項所述的方法。
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由處理器加載并執行以實現如權利要求1-8中任意一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，所述環境信息包括天氣、粉塵量、溫度、濕度，獲取環境信息，并基于環境信息生成包含相應的探索率的探索階段和包含相應的利用率的利用階段，包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取分布的光伏簇的狀態信息，并基于所述狀態信息為各所述光伏簇配置初始回報值，包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取儲能信息，基于所述儲能信息生成單位時長上的需求值，包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，將所述需求值和所述初始回報值進行關聯以判斷優化平衡邏輯，并基于所述優化平衡邏輯生成不同行為對應的優化回報值，包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的基于智能學習的光伏儲能控制方法，其特征在于，獲取所述儲能策略類型，并基于所述儲能策略類型選擇所述初始回...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉延灝，
申請(專利權)人：浙江愛客能源設備有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。