【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統分析計算領域，具體來說，涉及基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法。
技術介紹
1、隨著全球氣候變化問題日益突出，各國紛紛加大對新能源產業的扶持力度，電動汽車產業發展已成為全球能源革命和低碳轉型的重要方向，作為清潔能源消費的重要載體，電動汽車不僅能夠有效減少傳統燃油車帶來的碳排放，還可以作為移動儲能單元參與電網調峰，為電力系統提供靈活的負荷調節能力。我國電動汽車產業快速發展，充電基礎設施建設不斷完善，充電網絡規模持續擴大，然而，隨著電動汽車保有量的持續增長，充電負荷與電網負荷的匹配問題日益突出，如何通過先進的充電設施高效參與電力系統調峰，實現經濟效益與環境效益的協同優化，已成為行業關注的重點問題。
2、針對充電負荷與電網負荷匹配問題，業界提出了整合儲能系統和光伏發電設備的光儲充多功能充電站解決方案，該方案通過光伏發電設備清潔發電，儲能系統靈活調節，可實現用戶充電需求的有效響應。目前，業內已開展多種光儲充多功能充電站的運營模式探索，特別是在電力系統調峰需求日益增長的背景下，充電站作為新型調峰資源的重要性不斷凸顯，其參與調峰輔助服務的決策優化研究顯得尤為重要。
3、然而，現有的光儲充多功能充電站在參與調峰輔助服務市場時仍面臨諸多挑戰：首先，現有的決策方法往往只關注單一的經濟效益指標，缺乏對系統運行維護費用的全面考慮，導致在實際運營過程中可能出現成本預估不準確的問題；其次，現有的優化方案在評估充電站參與調峰時，未將運營效益與碳減排效益進行統籌考慮，無法準確衡量充電站在調峰
4、針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、針對相關技術中的問題，本專利技術提出基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，具備計及系統運行維護費用、運營效益和碳減排效益等成本效益要素，在光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務中實現調峰成本效益最優化的優點，進而解決現有技術中只關注單一的經濟效益指標，缺乏對系統運行維護費用的全面考慮，且光儲充多功能充電站參與調峰的市場機制尚不完善，缺乏合理的決策方法，影響光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務的積極性的問題。
2、為此，本專利技術采用的具體技術方案如下：
3、根據本專利技術的一個方面，提供了基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，該基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法包括以下步驟：
4、s1、根據光伏運維成本與儲能運維成本，利用不同設施類型的運行功率與碳排放量分析，得到運維成本和碳減排效益，并通過充電服務收入、購售電成本、調峰響應收入及調峰偏差懲罰費用的綜合分析，建立光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數；
5、s2、基于不同設施類型與光儲充多功能充電站，建立電力電量平衡約束和調峰容量約束，并構建儲能系統充放電約束和電動汽車充電約束，通過與旋轉備用容量約束的整合分析，獲取光儲充多功能充電站的調峰運行約束條件；
6、s3、根據光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數與調峰運行約束條件，利用循環神經網絡建立調峰輔助服務決策模型，并通過強化學習算法訓練調峰輔助服務決策模型，獲取儲能充放電策略。
7、進一步的，根據光伏運維成本與儲能運維成本，利用不同設施類型的運行功率與碳排放量分析，得到運維成本和碳減排效益，并通過充電服務收入、購售電成本、調峰響應收入及調峰偏差懲罰費用的綜合分析，建立光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數包括以下步驟：
8、s11、基于光伏運維成本與儲能運維成本，求解多功能充電站的固定購置成本，并通過固定購置成本與可變動態成本的綜合分析，獲取光儲充多功能充電站的運維成本；
9、s12、根據光伏發電、電池儲能、公共電網和充電系統的運行功率，結合對應的碳排放量分析，計算不同設施類型的碳減排效益；
10、s13、基于充電費用與充電負荷功率計算充電服務收入，并分析充電服務的購售電成本，根據光儲充多功能融合充電站不同時段的調節量，求解調峰響應收入；
11、s14、利用偏差考核分段閾值，計算調峰偏差懲罰費用，并結合光儲充多功能充電站的運維成本、不同設施類型的碳減排效益、充電服務收入、充電服務的購售電成本及調峰響應收入，建立光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數。
12、進一步的，基于光伏運維成本與儲能運維成本，求解多功能充電站的固定購置成本，并通過固定購置成本與可變動態成本的綜合分析，獲取光儲充多功能充電站的運維成本包括以下步驟：
13、s111、根據光伏系統計算光伏運維成本，并通過分析儲能運維固定成本和儲能運維可變成本，獲取光儲充多功能充電站的固定購置成本；
14、s112、基于不同的設施類型，計算光儲充多功能充電站的可變動態成本；
15、s113、根據光儲充多功能充電站的固定購置成本與可變動態成本，計算光儲充多功能充電站的運維成本。
16、進一步的，根據光伏系統計算光伏運維成本，并通過分析儲能運維固定成本和儲能運維可變成本，獲取光儲充多功能充電站的固定購置成本包括以下步驟：
17、s1111、基于光伏系統單位運維成本與最大功率，結合光伏設備折現率，計算光伏運維成本；
18、s1112、根據儲能單位容量運維成本與額定容量，結合儲能設備折現率，計算儲能運維固定成本；
19、s1113、基于儲能系統充電功率與放電功率，計算儲能運維可變成本，并結合儲能運維固定成本，分析儲能運維成本；
20、s1114、根據光伏運維成本與儲能運維成本，求解多功能充電站的固定購置成本。
21、進一步的，光伏運維成本的表達式為：
22、
23、式中，cpv,om為光伏運維成成本；θpv為光伏系統單位運維成本；為光伏最大功率；rpv為光伏設備折現率；ypv為光伏設備使用壽命；
24、儲能運維成本的表達式為：
25、
26、式中，ces,om為電池儲能的運維成本；θe為儲能單位容量運維成本；為儲能額定容量；res為儲能設備折現率；yes為儲能設備使用壽命；θes為單位電量動態成本；為t時段儲能的充電功率；為t時段儲能的放電功率；
27、多功能充電站的固定購置成本的表達式為：
28、cin＝cpv,om+ces,om
29、式中，cin為固定購置成本。
30、進一步的，根據光伏發電、電池儲能、公共電網和充電系統的運行功率，結合對應的碳排放量分析，計算不同設施類型的碳減排效益包括以下步驟：...
【技術保護點】
1.基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，該基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光伏運維成本與儲能運維成本，利用不同設施類型的運行功率與碳排放量分析，得到運維成本和碳減排效益，并通過充電服務收入、購售電成本、調峰響應收入及調峰偏差懲罰費用的綜合分析，建立光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述基于光伏運維成本與儲能運維成本，求解多功能充電站的固定購置成本，并通過固定購置成本與可變動態成本的綜合分析，獲取光儲充多功能充電站的運維成本包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光伏系統計算光伏運維成本，并通過分析儲能運維固定成本和儲能運維可變成本，獲取光儲充多功能充電站的固定購置成本包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述光伏運維成本的表達式為：
6.根據權利要求2所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光伏發電、電池儲能、公共電網和充電系統的運行功率，結合對應的碳排放量分析，計算不同設施類型的碳減排效益包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述基于不同設施類型與光儲充多功能充電站，建立電力電量平衡約束和調峰容量約束，并構建儲能系統充放電約束和電動汽車充電約束，通過與旋轉備用容量約束的整合分析，獲取光儲充多功能充電站的調峰運行約束條件包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述基于儲能電量變化方程，建立儲能系統充放電約束包括以下步驟：
9.根據權利要求7所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數與調峰運行約束條件，利用循環神經網絡建立調峰輔助服務決策模型，并通過強化學習算法訓練調峰輔助服務決策模型，獲取儲能充放電策略包括以下步驟：
10.根據權利要求9所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述基于強化學習算法，根據光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數與調峰運行約束條件，利用基礎調峰數據集訓練調峰輔助服務決策模型包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，該基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光伏運維成本與儲能運維成本，利用不同設施類型的運行功率與碳排放量分析，得到運維成本和碳減排效益，并通過充電服務收入、購售電成本、調峰響應收入及調峰偏差懲罰費用的綜合分析，建立光儲充多功能充電站參與調峰的成本目標函數包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述基于光伏運維成本與儲能運維成本，求解多功能充電站的固定購置成本，并通過固定購置成本與可變動態成本的綜合分析，獲取光儲充多功能充電站的運維成本包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述根據光伏系統計算光伏運維成本，并通過分析儲能運維固定成本和儲能運維可變成本，獲取光儲充多功能充電站的固定購置成本包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于強化學習的光儲充多功能充電站參與調峰輔助服務決策方法，其特征在于，所述光伏運維成本的表達式為：
6.根據權利要求2所述的基于強化學習的光儲充多功能充電...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳寶生，張瑋琪，俱鑫，岳一驍，豆利龍，李蕓，施濤，施天宇，
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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