储能系统运行策略确定方法、装置和计算机设备与流程

本技术涉及储能控制，特别是涉及一种储能系统运行策略确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、近年来，电网系统的负荷峰谷差距不断扩大，导致电网高峰负荷供应缺口加剧，影响了电网系统的安全稳定运行。

2、为解决电网负荷峰谷的差距不断扩大的问题，目前常用的手段包括通过储能系统对负荷进行削峰填谷。储能系统通过在负荷高峰电网供电不足释放电能，在负荷低谷或者负荷平谷时充电，满足负荷需求。

3、然而，上述通过储能系统进行削峰填谷的做法，储能系统需要进行频繁的充放电操作，并且，若存在异常充放电的情况，会对电池的性能造成负面影响。

4、由此可见，上述通过储能系统进行削峰填谷的做法存在降低电池性能的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低电池性能负面影响的储能系统运行策略确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种储能系统运行策略确定方法。所述方法包括：

3、获取储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据；

4、基于能源功率预测数据、预设的优化目标、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略；

5、调整目标储能系统运行策略，以使储能电力系统中储能系统的充放电功率的变化率处于预设的变化率范围。

6、本技术实施例的技术方案中，通过获取储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据，为储能系统的运行策略的确定提供基础数据，通过能源功率预测数据、预设的优化目标和预设的约束条件，得到每一预测步长内的目标储能系统运行策略，即得到经过优化计算的储能系统运行策略，提高能源利用率和系统性能，最后，通过调整目标储能系统运行策略，以使储能系统的充放电功率平缓变化，能够减少储能系统的充放电过程中的功率波动，降低对电池性能的负面影响，延长储能系统寿命，提高系统的稳定性和可控性。综上所述，采用上述方案能够降低对电池性能的负面影响，提高系统的稳定性和可控性。

7、在一些实施例中，基于能源功率预测数据、预设的优化目标、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略包括：

8、基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略，储能充放电功率线性规划模型基于预设的优化目标所构建。

9、本技术实施例的技术方案中，通过储能充放电功率线性规划模型，将储能系统的运行策略确定转换为线性规划问题，通过能源功率预测数据和预设的约束条件，求解模型，快速且准确地得到每一预测步长内的最优的目标储能系统运行策略。

10、在一些实施例中，基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略包括：

11、基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，以储能系统最小充放电功率调整步长为步长间隔，生成每一预测步长内满足预设的约束条件的多个候选储能系统运行策略；

12、确定各候选储能系统运行策略对应的目标值；

13、根据各候选储能系统运行策略对应的目标值，从多个候选储能系统运行策略中，筛选出每一预测步长内的目标储能系统运行策略；

14、其中，目标值包括电费、储能系统收益以及储能系统寿命中的任意一种。

15、本技术实施例的技术方案中，综合考虑能源功率预测数据、储能系统特性、约束条件，生成多个候选储能系统运行策略，并从电费、储能系统收益或储能系统寿命的维度筛选出每一预测步长的最佳的储能系统运行策略，能够提高能源利用效率和经济效益。

16、在一些实施例中，基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，以储能系统最小充放电功率调整步长为步长间隔，生成每一预测步长内满足预设的约束条件的多个候选储能系统运行策略包括：

17、基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，以储能系统最小充放电功率调整步长为步长间隔，通过枚举的方式，生成每一预测步长内满足预设的约束条件的多个候选储能系统运行策略。

18、本技术实施例的技术方案中，通过枚举方式可以遍历所有可能的储能系统运行策略，获得全面的候选策略集合，结合约束条件，可以是筛选出每一预测步长内的最优储能系统运行策略，能够最大程度降低电费，提升经济效益和能源利用率。

19、在一些实施例中，能源功率预测数据包括可再生能源功率预测值和负载总功率预测值；

20、基于能源功率预测数据、预构建的储能充放电功率线性规划模型、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略之前，还包括：

21、获取最新的需量电价、利率调整费用以及分时电价；

22、基于能源功率预测数据、需量电价、利率调整费用、分时电价、以及预设的约束条件，结合储能系统最小充放电功率调整步长，以储能电力系统的收益率最大为目标，构建储能充放电功率线性规划模型；

23、其中，预设的约束条件包括：在监测到可再生能源功率预测值超出负载总功率预测值的情况下，将剩余功率导向储能系统，以对储能系统进行充电，剩余功率基于可再生能源功率预测值和负载总功率预测值确定。

24、本技术实施例的技术方案中，通过综合考虑能源功率预测数据、需量电价、利率调整费用和分时电价等，构建储能系统充放电功率线性规划模型，能够全面分析储能系统的运行策略，最大系统化收益率，通过设置可再生能源功率与整体负载功率的约束条件，能够提升可再生能源发电的就地消纳能力。并且，由于可再生能源上网电价低于储能园区从电网获取电能的价格，因此也提高了系统的整体收益。

25、在一些实施例中，调整目标储能系统运行策略中的充电策略包括：

26、定位目标储能系统运行策略中的充电策略，识别出目标储能系统运行策略中的连续充电策略；

27、在连续充电策略中的充电功率不均衡的情况下，根据预设的功率变化率，调整连续充电策略中的充电功率，以使充电功率的变化率处于预设的变化率范围。

28、本技术实施例的技术方案中，通过对连续充电策略中的充电功率进行调整，能够均衡连续充电策略中的充电功率，有利于最大程度地利用储能系统的充电能力，提高系统的效率和稳定性，并减少充电过程中的不均衡情况，从而延长储能系统的使用寿命。

29、在一些实施例中，调整目标储能系统运行策略中的充电策略包括：

30、在目标储能系统运行策略中的充电策略存在异常充电功率的情况下，对异常充电功率进行平滑处理或插值处理；

31、其中，异常充电功率包括变化率大于预设变化率阈值的充电功率。

32、本技术实施例的技术方案中，通过对异常充电功率进行平滑处理或插值处理，能够消除充电功率的波动，使得充电功率变化更加平缓，有利于充分利用储能系统可充电时间，降低充电功率，延长储能系统寿命。

33、在一些实施例中，获取储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据包括：

34、获取储能电力系统的实时能源功率数据和历史能源功率数据；

35、基于实时能源功率数据和历史能源功率数据，对预测总步长内的能源功率进行预测，得到储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据。

36、本技术实施例的技术方案中，基于实时能源功率数据和历史能源功率数据，进行能源功率的预测，为储能电力系统提供预测总步长内的能源功率预测数据，能够便于系统运营者进行运行策略的制定和决策，以实现对能源的有效管理和优化利用。

37、在一些实施例中，基于实时能源功率数据和历史能源功率数据，对预测总步长内的能源功率进行预测，得到储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据包括：

38、对实时能源功率数据和历史能源功率数据进行数据预处理；

39、基于预处理后的实时能源功率数据和历史能源功率数据，通过预设的多维度时间序列预测算法，对预测总步长内的能源功率进行预测，得到储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据。

40、本技术实施例的技术方案中，通过数据预处理，能够提高数据质量，通过预设的多维度时间序列预测算法，对实时能源功率数据和历史能源功率数据进行能源功率的预测，能够得到更为准确的能源功率预测数据。

41、第二方面，本技术还提供了一种储能系统运行策略确定装置。所述装置包括：

42、数据预测模块，用于获取储能电力系统在预测总步长内的能源功率预测数据；

43、运行策略生成模块，用于基于能源功率预测数据、预设的优化目标、以及预设的约束条件，确定每一预测步长内的目标储能系统运行策略；

44、策略调整模块，用于调整目标储能系统运行策略，以使储能电力系统中储能系统的充放电功率的变化率处于预设的变化率范围。

45、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各储能系统运行策略确定方法实施例中的步骤。

46、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各储能系统运行策略确定方法实施例中的步骤。

47、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各储能系统运行策略确定方法实施例中的步骤。

48、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。