一种用于光储充电站的电力调度方法及终端与流程

本发明涉及电力调度，尤其涉及一种用于光储充电站的电力调度方法及终端。

背景技术：

1、光储充电站的电力来源为光伏发电和电网购电两种，然后将电力提供给电动汽车充电。其中，电网购电存在峰谷平时段，谷电电费价格低，峰电电费价格高，因此光储充电站可以在谷电时段从电网购电，存储在储能系统中，然后在峰电时段将储能系统中的电力提供给电动汽车充电，从而降低充电站的购电成本，提高充电站收入。

2、光储充电站在电力调度时存在两个影响因素，分别是未来一段时间内的光伏发电量和用户用电量。光伏发电量受天气、时间、充电站所在地等因素影响而具有不确定性。用户用电量受用户流动和用户习惯而具有不确定性。

3、因为充电站储能系统的电池存在容量上限，如果在谷电时段将储能电池充满，同时其他时段的光伏发电量大于用户用电量时，就会浪费光伏电量，造成电力成本上升；如果在谷电时段减少储能电池电量，同时其他时段光伏发电量小于用户用电量，则可能要在峰电时段购入电力，造成电力成本上升。因此需要结合峰谷平时段、光伏发电量以及用户用电量，制定最优的电力调度策略，在满足用户用电量的同时，光伏利用率最大，购电成本最低。而目前多数由人工针对所在地峰谷平时段制定储能系统充放电方案，不定期进行人工调整，存在光伏发电量浪费或电力储备不足等情况，导致充电站经济损失。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种用于光储充电站的电力调度方法及终端，能够在满足用户用电量的同时，光伏利用率最大，且购电成本最低。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：

3、一种用于光储充电站的电力调度方法，包括步骤：

4、采集光储充电站的历史用户充电量、历史光伏发电量、历史天气数据以及对应电网的峰谷平时段；

5、基于所述历史天气数据、所述历史光伏发电量和所述历史用户充电量分别对光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型；

6、获取所述光储充电站的未来天气数据，并基于所述未来天气数据使用所述训练完成的光伏发电量预测模型和所述训练完成的用户用电量预测模型分别进行预测，得到预测光伏发电量和预测用户用电量；

7、根据所述预测光伏发电量、所述预测用户用电量和所述峰谷平时段确定电力调度策略。

8、为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

9、一种用于光储充电站的电力调度终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

10、采集光储充电站的历史用户充电量、历史光伏发电量、历史天气数据以及对应电网的峰谷平时段；

11、基于所述历史天气数据、所述历史光伏发电量和所述历史用户充电量分别对光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型；

12、获取所述光储充电站的未来天气数据，并基于所述未来天气数据使用所述训练完成的光伏发电量预测模型和所述训练完成的用户用电量预测模型分别进行预测，得到预测光伏发电量和预测用户用电量；

13、根据所述预测光伏发电量、所述预测用户用电量和所述峰谷平时段确定电力调度策略。

14、本发明的有益效果在于：基于历史天气数据、历史光伏发电量和历史用户充电量分别对光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型，基于未来天气数据使用训练完成的光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型分别进行预测，得到预测光伏发电量和预测用户用电量，根据其和峰谷平时段确定电力调度策略，以此考虑了光储充站点所在地的峰谷平时段、充电站光伏发电量和用户用电量的波动性，结合人工智能技术确定电力调度策略，无需人工制定，确保了电力调度策略的准确性和可靠性，从而能够在满足用户用电量的同时，光伏利用率最大，购电成本最低，进而降低充电站运营成本以及人工维护成本。

技术特征：

1.一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述基于所述历史天气数据、所述历史光伏发电量和所述历史用户充电量分别对光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型包括：

3.根据权利要求2所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述计算所述历史天气数据和所述历史光伏发电量的第一相关系数，并根据所述第一相关系数从所述历史天气数据中确定与所述历史光伏发电量对应的第一相关特征包括：

4.根据权利要求3所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述第一相关系数r为：

5.根据权利要求2所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述根据所述第一相关特征和所述历史光伏发电量对光伏发电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型包括：

6.根据权利要求5所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述第一测试值r2_score为：

7.根据权利要求1所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述预测光伏发电量为未来24小时中每一整点对应的预测光伏发电量；

8.根据权利要求7所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述基于所述第一后续时段电网购电量确定所述谷电时段的电力调度策略包括：

9.根据权利要求7所述的一种用于光储充电站的电力调度方法，其特征在于，所述基于所述当前时段缺少用电量和所述第二后续时段电网购电量确定所述平电时段的电力调度策略包括：

10.一种用于光储充电站的电力调度终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的一种用于光储充电站的电力调度方法中的各个步骤。

技术总结
本发明公开一种用于光储充电站的电力调度方法及终端，采集光储充电站的历史用户充电量、历史光伏发电量、历史天气数据以及对应电网的峰谷平时段；基于历史天气数据、历史光伏发电量和历史用户充电量分别对光伏发电量预测模型和用户用电量预测模型进行训练，得到训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型；获取光储充电站的未来天气数据，并基于未来天气数据使用训练完成的光伏发电量预测模型和训练完成的用户用电量预测模型分别进行预测，得到预测光伏发电量和预测用户用电量；根据预测光伏发电量、预测用户用电量和峰谷平时段确定电力调度策略，能够在满足用户用电量的同时，光伏利用率最大，购电成本最低。

技术研发人员：陈楠
受保护的技术使用者：福建时代星云科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13