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一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法與流程

文檔序號:40614352發(fā)布日期:2025-01-07 21:02閱讀:14來源:國知局
一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法與流程

本發(fā)明涉及電網(wǎng)充放電優(yōu)化,尤其涉及一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法。


背景技術(shù):

1、風(fēng)能、太陽能、氫能等清潔能源發(fā)電具有波動性,引入儲能技術(shù)可以有效應(yīng)對可再生能源的不穩(wěn)定問題。儲能技術(shù)是把電能、熱能、化學(xué)能等不同形式的能量轉(zhuǎn)換成其他形式的能量,通過設(shè)備或物理介質(zhì)加以儲存,必要時再釋放出來的技術(shù)。光儲一體系統(tǒng)具有成本低、供電可靠、環(huán)境污染少等優(yōu)點,近年來成為世界能源應(yīng)用重要的發(fā)展方向,可以廣泛應(yīng)用于工商業(yè)區(qū)、住宅、校園、島嶼等地區(qū)。然而,光儲一體系統(tǒng)在服役的過程中,由于儲能系統(tǒng)中的電芯、電極材料等的性能退化,若一直維持原來的充電以及放電特征,就會導(dǎo)致了光儲一體系統(tǒng)的使用壽命降低。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供了一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法。

2、為達(dá)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:

3、本發(fā)明第一方面提供了一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法,具體包括:

4、構(gòu)建供電需求預(yù)測模型,通過所述供電需求預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息;

5、根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量,按照所述光儲一體化系統(tǒng)的電能容量進(jìn)行電量配置,獲取電量配置策略,并根據(jù)所述電量配置策略對光儲一體化系統(tǒng)進(jìn)行充電策略配置;

6、獲取光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù),并根據(jù)所述光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù)構(gòu)建光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型;

7、通過所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型預(yù)測預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù),并通過遺傳算法根據(jù)所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)進(jìn)行放電優(yōu)化。

8、進(jìn)一步的,在本方法中,構(gòu)建供電需求預(yù)測模型,通過所述供電需求預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息,具體包括:

9、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建供電需求預(yù)測模型,并通過大數(shù)據(jù)獲取各因素數(shù)據(jù)之下目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息,將各因素數(shù)據(jù)以及供電需求信息作為節(jié)點,構(gòu)建有向描述關(guān)系;

10、基于所述有向描述關(guān)系將所述節(jié)點連接,形成拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,基于所述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖獲取相關(guān)的鄰接矩陣,將所述相關(guān)的鄰接矩陣輸入到所述供電需求預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練,獲取訓(xùn)練完成的供電需求預(yù)測模型;

11、獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時間之內(nèi)的影響因素數(shù)據(jù),將所述目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時間之內(nèi)的影響因素數(shù)據(jù)輸入到所述訓(xùn)練完成的供電需求預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測,獲取目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息。

12、進(jìn)一步的,在本方法中,根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量,按照所述光儲一體化系統(tǒng)的電能容量進(jìn)行電量配置,獲取電量配置策略,并根據(jù)所述電量配置策略對光儲一體化系統(tǒng)進(jìn)行充電策略配置,具體為:

13、獲取目標(biāo)區(qū)域每一光儲一體系統(tǒng)的最大電能容量信息,根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息以及目標(biāo)區(qū)域每一光儲一體系統(tǒng)的最大電能容量信息計算出需求光儲一體系統(tǒng)的數(shù)量信息;

14、根據(jù)所述需求光儲一體系統(tǒng)的數(shù)量信息隨機(jī)選擇工作的光儲一體系統(tǒng),確定光儲一體系統(tǒng)的工作組合;

15、根據(jù)所述光儲一體系統(tǒng)的工作組合以及目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量;

16、按照所述光儲一體化系統(tǒng)的電能容量進(jìn)行電量配置,獲取電量配置策略,根據(jù)所述電量配置策略對光儲一體化系統(tǒng)進(jìn)行充電策略配置。

17、進(jìn)一步的,在本方法中,獲取光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù),并根據(jù)所述光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù)構(gòu)建光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型,具體為:

18、構(gòu)建時間戳,并統(tǒng)計每個時間戳中光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的放電性能變化特征數(shù)據(jù),構(gòu)成光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù);

19、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型,將所述光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù)輸入到所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練;

20、當(dāng)所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型的損失函數(shù)收斂至預(yù)設(shè)值時,保存所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型的模型參數(shù),并輸出所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型。

21、進(jìn)一步的,在本方法中,通過所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型預(yù)測預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù),具體為:

22、獲取預(yù)設(shè)時間之內(nèi)每一光儲一體系統(tǒng)的放電性能變化特征數(shù)據(jù),將所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)每一光儲一體系統(tǒng)的放電性能變化特征數(shù)據(jù)輸入到所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測;

23、通過預(yù)測,獲取預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù),并將所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)輸出。

24、進(jìn)一步的,在本方法中,通過遺傳算法根據(jù)所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)進(jìn)行放電優(yōu)化,具體包括:

25、根據(jù)所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)對每一光儲一體系統(tǒng)設(shè)置光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征閾值,并初始化每一光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù);

26、引入遺傳算法,基于所述遺傳算法設(shè)置遺傳代數(shù),并判斷每一光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù)是否均小于所述放電性能特征閾值;

27、當(dāng)每一光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù)非均小于所述放電性能特征閾值時,基于所述遺傳代數(shù)進(jìn)行遺傳,重新調(diào)整光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù),直至均小于所述放電性能特征閾值;

28、當(dāng)每一光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù)均小于所述放電性能特征閾值時,輸出每一光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù),并按照所述光儲一體系統(tǒng)的實時放電量數(shù)據(jù)進(jìn)行放電優(yōu)化。

29、本發(fā)明第二方面提供了一種光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括存儲器以及處理器,所述存儲器中包括光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法程序,所述光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法程序被所述處理器執(zhí)行時,實現(xiàn)任一項所述的光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法的步驟。

30、本發(fā)明第三方面提供了一種終端設(shè)備,包括:

31、供電需求預(yù)測模塊,構(gòu)建供電需求預(yù)測模型,通過所述供電需求預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息;

32、充電策略配置模塊,根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量,按照所述光儲一體化系統(tǒng)的電能容量進(jìn)行電量配置,獲取電量配置策略,并根據(jù)所述電量配置策略對光儲一體化系統(tǒng)進(jìn)行充電策略配置;

33、性能預(yù)測模型構(gòu)建模塊,獲取光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù),并根據(jù)所述光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù)構(gòu)建光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型;

34、放電優(yōu)化模塊,通過所述光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型預(yù)測預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù),并通過遺傳算法根據(jù)所述預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)進(jìn)行放電優(yōu)化。

35、本發(fā)明第四方面提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中包括光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法程序,所述光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法程序被處理器執(zhí)行時,實現(xiàn)任一項所述的光儲一體系統(tǒng)中儲能充放電策略優(yōu)化方法的步驟。

36、本發(fā)明解決了背景技術(shù)中存在的缺陷,本發(fā)明具備以下有益效果:

37、本發(fā)明通過構(gòu)建供電需求預(yù)測模型,通過供電需求預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息,進(jìn)而根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量,按照光儲一體化系統(tǒng)的電能容量進(jìn)行電量配置,獲取電量配置策略,并根據(jù)電量配置策略對光儲一體化系統(tǒng)進(jìn)行充電策略配置,從而獲取光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù),并根據(jù)光儲一體系統(tǒng)在各充電策略數(shù)據(jù)之下的歷史放電性能變化特征數(shù)據(jù)構(gòu)建光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型,最后通過光儲一體系統(tǒng)的性能預(yù)測模型預(yù)測預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù),并通過遺傳算法根據(jù)預(yù)設(shè)時間之內(nèi)光儲一體系統(tǒng)的放電性能特征數(shù)據(jù)進(jìn)行放電優(yōu)化。本發(fā)明通過根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的供電需求信息配置光儲一體化系統(tǒng)的電能容量,以及根據(jù)光儲一體化系統(tǒng)的放電性能情況來動態(tài)調(diào)整光儲一體化系統(tǒng)的充放電策略,提高光儲一體化系統(tǒng)的使用壽命。

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