【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力調度，具體的，涉及一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統。
技術介紹
1、目前，一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，是一個綜合考量電力儲能設備運行調節成本、充電需求以及電力現貨市場出清情況的先進調度體系。
2、現有技術的多電儲能參與電力調度系統中，存在若干顯著缺點，限制了其在實際應用中的效能與可靠性，首先，數據整合能力的不足是這些系統的一大短板，它們往往只能處理單一來源的數據，如電價或發電數據，而缺乏對電力市場、新能源發電站、氣象部門等多源數據的綜合整合能力，導致信息支持不夠全面和準確，其次，調度策略的單一性也是以往系統的一個明顯缺陷，這些系統通常采用基于簡單規則或固定算法的調度策略，缺乏靈活性和適應性，難以應對復雜多變的電力系統環境，從而影響了電力資源的優化配置和高效利用，再者，智能競價策略的缺失使得以往系統在電力市場競價中表現不佳，它們往往采用固定或簡單的競價策略，無法根據市場變化做出及時調整，導致經濟效益受限，此外，儲能資源管理的不優化也是以往系統的一個突出問題，現有技術缺乏對分散儲能資源的統一管理和優化調度，難以實現資源的優化配置和高效利用，影響了電力系統的整體穩定性和經濟性，最后，系統安全性和可靠性的不足也是以往系統的一個重大隱患，它們在安全防護和可靠性評估方面存在短板，難以有效應對潛在的安全風險和系統故障，給電力系統的安全穩定運行帶來了潛在威脅，綜上所述，以往的基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統在數據整合、調度策略、競價策略、儲能資源管理和系統安全性等方面存在
技術實現思路
1、本專利技術提出一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，解決了相關技術中的經濟效益不足問題。
2、本專利技術的技術方案如下：一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，包括動態價格調整模塊、多元數據融合模塊、協同優化智能調度模塊、儲能資源管理優化配置模塊以及安全可靠性提示模塊，所述動態價格調整模塊、所述多元數據融合模塊、所述協同優化智能調度模塊、所述儲能資源管理優化配置模塊以及所述安全可靠性提示模塊依次信號連接；
3、所述動態價格調整模塊：根據電力市場的供需情況和電價波動，動態調整電儲能綜合充放電價，利用機器學習和人工智能算法，分析歷史電價數據、天氣預測、新能源發電預測等信息，為電儲能運營商提供智能化的競價策略建議；
4、所述多元數據融合模塊：整合來自電力市場、新能源發電站、氣象部門多源數據，構建全面的數據平臺。通過數據清洗、整合和分析，為系統提供更準確、更全面的信息支持；
5、所述協同優化智能調度模塊：構建“源網荷儲”協同調度模型，綜合考慮電源側、電網側、用戶側以及儲能設備的運行狀況和需求，實現電力資源的全局優化調度；
6、所述儲能資源管理優化配置模塊：建立統一的儲能資源管理平臺，對分散的電儲能資源進行集中管理和優化調度，通過平臺，可以實時監控儲能設備的運行狀態、充電量、放電量信息，為調度決策提供數據支持，根據電力系統的實際需求和儲能設備的特性，優化配置儲能資源；
7、所述安全可靠性提示模塊：加強系統的安全防護機制，確保電力調度過程中的數據安全和系統穩定，對系統進行可靠性評估，識別潛在的風險點和薄弱環節。
8、作為本專利技術的一種優選方案，所述動態價格調整模塊由需求預測模塊、供應情況監測模塊、供需平衡分析模塊、實時價格調整模塊以及競價策略模塊組成；
9、所述需求預測模塊：電力市場運營機構通過收集歷史用電數據、天氣預報、節假日安排信息，運用預測模型，對未來一段時間內的電力需求進行準確預測，其預測模型采用人工神經網絡模型：
10、##使用ann模型
11、importtensorflow?as?tf
12、fromtensorflow.keras.models?import?sequential
13、fromtensorflow.keras.layers?importdens
14、defann_forecast(historical_data,external_factors,steps_ahead,train_ratio＝0.8):
15、#...(參數說明同上)
16、#數據預處理和特征工程(略)
17、#構建ann模型
18、model＝sequential()
19、model.add(dense(units＝64,activation＝'relu',input_shape＝(input_dim,)))
20、model.add(dense(units＝32,activation＝'relu'))
21、model.add(dense(units＝1))#輸出層
22、model.compile(optimizer＝'adam',loss＝'mean_squared_error')
23、#劃分訓練集和測試集(略)
24、#訓練模型
25、model.fit(x_train,y_train,epochs＝100,batch_size＝32)
26、#預測未來電力需求
27、x_future＝...#根據external_factors和steps_ahead構建未來輸入數據
28、forecast＝model.predict(x_future)
29、return?forecast
30、所述供應情況監測模塊：實時監測各類電源(如火電、水電、風電、光伏)的出力情況，結合電力設施的檢修計劃、故障情況因素，評估電力供應的穩定性和可靠性；
31、所述供需平衡分析模塊：將預測的需求與實時監測的供應情況進行對比分析，識別供需缺口或盈余時段，根據分析結果，制定相應的電力調度計劃，確保電力供需的實時平衡，其算法為：
32、
33、
34、所述實時價格調整模塊：引入實時電價機制，根據電力市場的供需情況和電價波動，動態調整電儲能綜合充放電價格；
35、所述實時價格調整模塊由電價形成模塊、電價影響模塊以及電價信息發布模塊組成：
36、所述電價形成模塊：電力市場采用邊際成本定價或市場競價等方式形成電價，反映電力生產的邊際成本和市場的供需關系，模塊將該供需關系進行收集；
37、所述電價影響模塊：當需求大于供應時，電價上升，反之，電價下降；
38、所以電價信息發布模塊：電力市場運營機構定期或實時發布電價信息，包括當前電價、未來電價預測、電價波動趨勢；
39、所述競價策略模塊：利用機器學習和人工智能算法，分析歷史電價數據、天氣預測、新能源發電預測信息，為電儲能運營商提供智能化的競價策略建議，其算法本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，包括動態價格調整模塊(1)、多元數據融合模塊(2)、協同優化智能調度模塊(3)、儲能資源管理優化配置模塊(4)以及安全可靠性提示模塊(5)，所述動態價格調整模塊(1)、所述多元數據融合模塊(2)、所述協同優化智能調度模塊(3)、所述儲能資源管理優化配置模塊(4)以及所述安全可靠性提示模塊(5)依次信號連接；
2.根據權利要求1所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述動態價格調整模塊(1)由需求預測模塊(111)、供應情況監測模塊(112)、供需平衡分析模塊(113)、實時價格調整模塊(12)以及競價策略模塊(13)組成；
3.根據權利要求2所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述多元數據融合模塊(2)由電力市場收集模塊(21)、發電站數據收集模塊(22)、天氣數據收集模塊(23)、數據清洗整合模塊(24)以及數據分析挖掘模塊(25)組成；
4.根據權利要求3所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，
5.根據權利要求4所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述儲能資源管理優化配置模塊(4)由儲能資源管理平臺模塊(41)和儲能資源配置優化模塊(42)組成；
6.根據權利要求5所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述安全可靠性提示模塊(5)由安全防護機制模塊(51)和可靠性評估提升模塊(52)組成；
...【技術特征摘要】
1.一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，包括動態價格調整模塊(1)、多元數據融合模塊(2)、協同優化智能調度模塊(3)、儲能資源管理優化配置模塊(4)以及安全可靠性提示模塊(5)，所述動態價格調整模塊(1)、所述多元數據融合模塊(2)、所述協同優化智能調度模塊(3)、所述儲能資源管理優化配置模塊(4)以及所述安全可靠性提示模塊(5)依次信號連接；
2.根據權利要求1所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述動態價格調整模塊(1)由需求預測模塊(111)、供應情況監測模塊(112)、供需平衡分析模塊(113)、實時價格調整模塊(12)以及競價策略模塊(13)組成；
3.根據權利要求2所述的一種基于最優充電需求的多電儲能參與電力調度系統，其特征在于，所述多...
【專利技術屬性】
技術研發人員：殷小勇，成偉，嚴曉鋒，王迪，金志偉，徐彬，
申請(專利權)人：上海華電電力發展有限公司望亭發電分公司，
類型：發明
國別省市：
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