【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及儲能調度的，尤其涉及一種臺區儲能的優化調度控制方法及其系統。
技術介紹
1、隨著能源互聯網的發展，分布式能源和儲能技術的應用日益廣泛，臺區儲能系統作為電力系統中關鍵的組成部分，能夠有效平衡電網負荷，減少電網峰谷差，并提高可再生能源的消納能力。在現有的臺區儲能管理系統中，主要存在以技術問題為：
2、負荷和電價預測不準確：現有的儲能調度系統在預測未來電網負荷和電價方面存在精度不足的問題。大多數系統依賴于簡單的歷史數據統計方法或傳統的線性回歸模型，這導致在面對復雜多變的電網負荷和電價環境時，無法提供準確的預測結果，從而影響儲能系統的調度效果；
3、調度策略不靈活：現有的儲能調度策略通常是基于預設的規則或經驗法則，缺乏對電網動態變化的實時響應能力，導致儲能系統難以有效應對瞬時變化的負荷需求和電價波動。這種僵化的調度策略無法充分發揮儲能系統的潛力，也難以實現經濟效益的最大化。
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、鑒于上述現有一種臺區儲能的優化調度控制方法及其系統存在的問題，提出了本專利技術。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、一種臺區儲能的優化調度控制方法，該方法包括以下
5、步驟一：將智能負荷管理系統與儲能系統進行集成，從而進行實時監控臺區的用電負荷并將實時數據反饋給儲能系統；
6、步驟二：收集歷史負荷數據與電價數據，識別出負荷變化和電價波動的規律，采用支持向量機模型，訓練預測模型，使其能夠準確預測未來的負荷和電價，使用建立的預測模型，持續輸入實時數據到預測模型中，對未來的負荷和電價進行實時預測，生成預測數據；
7、步驟三：根據預測結果，制定初步的儲能系統調度策略，構建目標函數r，使其能夠動態適應變化的負荷和電價情況。
8、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟二中模型的訓練過程為：
9、對收集的歷史負荷數據和電價數據進行預處理，處理缺失值、異常值，數據進行去噪，并對數據進行標準化處理：
10、其中，x是原始數據，μ是均值，σ是標準差；
11、將數據集按照80：20的比例劃分為訓練集和測試集；
12、使用訓練集數據進行svm模型的訓練，得到訓練模型的預測表達式為：
13、
14、其中，x是輸入特征向量，αi是拉格朗日乘子，yi是訓練樣本的標簽，k(xi,x是核函數，其表達式為：k(xi,x)＝exp(-γ||xi-xj||2)，γ是核參數，xi和xj是輸入向量，b是偏置項。
15、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：所述svm模型的訓練過程中，目標是最小化以下優化問題：
16、
17、其中，w是權重向量，b是偏置項，ξi是松弛變量，c是懲罰參數，n是樣本數量；
18、約束條件為：
19、yi(wtφ(xi)+b)≥1-ξi，ξi≥0，其中，yi是標簽，φ(xi)是特征映射函數；
20、通過上述最小化的優化運算，求解出解出模型參數w、αi和b，并將其直接用于最終的svm預測表達。
21、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：所述svm模型的預測過程為：
22、將預處理后的實時數據xreal-time輸入到已經訓練好的svm模型中，使用模型表達式進行預測，則預測結果
23、從而將預測得到未來負荷和電價數據存儲到數據庫中，作為后續調度策略制定的依據；
24、根據實時數據的更新頻率，確定預測時間窗口；每15－30分鐘更新一次實時數據；
25、將預測的負荷和電價曲線進行可視化展示，便于調度系統和管理人員實時監控和評估。
26、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：初步調度策略的制定過程為：
27、根據svm模型生成的預測數據集，即包括未來每個時間段的負荷需求lt和電價pt，根據智能負荷管理系統，獲取當前荷電狀態s0c、最大充放電功率pmax、最小soc(防止過放電)和最大soc(防止過充電)；
28、負荷峰谷識別：根據預測的負荷數據lt，識別未來負荷的高峰期和低谷期；通常，高峰期負荷較高，低谷期負荷較低；電價波動分析：分析電價pt的波動情況，確定電價的高低點；
29、然后制定策略判定邏輯：
30、d，電價低時充電：在電價較低的時間段(低于某一閾值plow)，如果儲能系統的soc小于最大soc，則制定充電計劃，計算充電功率pcharge；
31、充電功率的計算考慮當前電網負荷lt和儲能系統的最大充電功率pmax，確保不對電網造成額外的負荷壓力；
32、pcharge＝min(pmax,available?capacity,grid?load?constraint)
33、e，電價高時放電：在電價較高的時間段(高于某一閾值phigh)，如果儲能系統的soc高于最小soc，則制定放電計劃，計算放電功率pdischarge；放電功率的計算需確保不會將soc降至低于最小soc，同時滿足經濟效益最大化的要求；pdischarge＝min(pmax,availableenergy,grid?load?requirement)；
34、f，負荷平衡：在負荷高峰期，即lt超過某一閾值lhigh時，儲能系統優先放電以平衡負荷，減輕電網壓力；在負荷低谷期，即lt低于某一閾值llow時，儲能系統優先充電以吸收多余電力，增加系統的整體平穩性；
35、結合上述邏輯和公式，生成初步的儲能調度計劃，包含每個時間段的充電功率pcharge,t和放電功率pdischarge,t。
36、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：定義調度策略的目標函數為：
37、
38、其中，r是總收益；pdischarge,t和pcharge,t分別是儲能系統在時間t的放電和充電功率；pt是時間t的電價；
39、調度策略的制定是為了最大化目標函數r，即最大化儲能系統的凈收益。
40、作為本專利技術所述一種臺區儲能的優化調度控制方法的一種優選方案，其中：所述總收益r的最大化，主要體現為：
41、電價波動的利用，在電價低的時候進行充電，儲能系統在電價低時以較低的成本存儲電能在電價高的時候進行放電，儲能系統在電價高時出售電能，獲取較高的收益，使總收益r最大化；負荷平衡的考慮，當電網負荷較高時(特別是在電價較高的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述步驟二中模型的訓練過程為：
3.根據權利要求2所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述SVM模型的訓練過程中，目標是最小化以下優化問題：
4.根據權利要求3所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述SVM模型的預測過程為：
5.根據權利要求1所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：初步調度策略的制定過程為：
6.根據權利要求5所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：定義調度策略的目標函數為：
7.根據權利要求6所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述總收益R的最大化，主要體現為：
8.一種臺區儲能的優化調度控制系統，根據權利要求7所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：該系統與智能負荷管理系統進行集成連接，并包括：
【技術特征摘要】
1.一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述步驟二中模型的訓練過程為：
3.根據權利要求2所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述svm模型的訓練過程中，目標是最小化以下優化問題：
4.根據權利要求3所述的一種臺區儲能的優化調度控制方法，其特征在于：所述svm模型的預測過程為：
5.根據權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：管生勝，馮鴻亮，尤旭昶，曹志文，周文波，石興偉，
申請(專利權)人：無錫廣盈集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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