CN109921416A - 混合储能系统功率及容量的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种混合储能系统功率及容量的确定方法及装置。所述方法包括：建立混合储能系统的混合储能模型，混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；在主要频率范围内选取多个滤波时间常数，确定功率波动率；根据功率波动率，确定与各滤波时间常数对应的置信度；根据滤波时间常数及置信度，利用混合储能模型，确定混合储能系统的总功率及容量，及混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。本发明以能量型和功率型两类储能系统的充放电能量均衡为约束，加入滤波时间常数作为关键变量，实现了两类电池的特性互补，可根据项目要求配置储能平滑分布式光伏出力波动。

Description

混合储能系统功率及容量的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及混合储能技术领域，尤指一种混合储能系统功率及容量的确定方法及装置。

背景技术

随着我国分布式光伏发电装机容量的逐步增长，大量分布式光伏接入配电网对配电网规划和稳定运行提出巨大挑战。分布式光伏电源功率短时变化频繁、长周期变化幅度大，采用储能技术能够平滑光伏出力波动，是实现灵活智能电网的重要技术手段。而储能技术应用的关键瓶颈在于经济性，基于功率型和能量型储能类型的分布式混合储能系统可以弥补单一储能技术的不足，是储能技术的重要研究方向。目前混合储能的研究并未将储能对分布式光伏的波动平抑作用和经济性相结合，缺乏一种考虑光伏出力波动的混合储能系统功率及容量的配置方法。

发明内容

为了解决目前混合储能技术中存在的缺乏考虑光伏出力波动的问题，本发明提供一种混合储能系统功率及容量的确定方法，所述方法包括：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

可选的，在本发明一实施例中，所述获取光伏出力数据；根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

可选的，在本发明一实施例中，所述于所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率包括：根据所述主要频率范围确定截止频率；根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，于所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

可选的，在本发明一实施例中，所述方法还包括：确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

本发明实施例还提供一种混合储能系统功率及容量的确定装置，所述装置包括：

模型建立模块，用于建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

频率范围确定模块，用于根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

滤波时间常数模块，用于在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

置信度确定模块，用于根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

功率与容量确定模块，用于根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

可选的，在本发明一实施例中，所述频率范围确定模块包括：获取单元，用于获取光伏出力数据；光伏输出功率单元，用于根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；频率范围单元，用于根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

可选的，在本发明一实施例中，所述滤波时间常数模块包括：截止频率单元，用于根据所述主要频率范围确定截止频率；储能输出功率单元，用于根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；滤波时间常数单元，用于根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

可选的，在本发明一实施例中，所述装置还包括：换次数确定模块，用于确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；调整模块，用于根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

本发明实施例还提供一种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以下步骤：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

本发明以能量型和功率型两类储能系统的充放电能量均衡为约束，加入滤波时间常数作为关键变量，提出了考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法，实现了两类电池的特性互补，可根据项目要求配置储能平滑分布式光伏出力波动。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种混合储能系统功率及容量的确定方法的流程图；

图2为本发明实施例中考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法确定流程图；

图3为本发明实施例中低通滤波原理图；

图4为本发明实施例中二级低通滤波控制原理图；

图5为本发明实施例中光伏输出功率曲线图；

图6为本发明实施例中光伏输出功率频谱图；

图7为本发明一具体实施例中光储联合发电系统的输出功率示意图；

图8为本发明一具体实施例中混合储能系统SOC运行曲线图；

图9为本发明另一具体实施例中光储联合发电系统的输出功率示意图；

图10为本发明另一具体实施例中混合储能系统SOC运行曲线图；

图11为本发明实施例中混合储能系统输出功率频谱图；

图12为本发明再一具体实施例中光储联合发电系统的输出功率示意图；

图13为本发明实施例中锂电池及超级电容的SOC运行曲线图；

图14为本发明实施例中混合储能系统容量配置及锂电池充放电次数示意图；

图15为本发明实施例一种混合储能系统功率及容量的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种混合储能系统功率及容量的确定方法及装置。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示为本发明实施例一种混合储能系统功率及容量的确定方法的流程图，图中所示方法包括：步骤S1，建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

步骤S2，根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

步骤S3，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

步骤S4，根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

步骤S5，根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

作为本发明的一个实施例，所述根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围包括：获取光伏出力数据；根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

作为本发明的一个实施例，所述在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率包括：根据所述主要频率范围确定截止频率；根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

作为本发明的一个实施例，所述方法还包括：确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

在本发明一具体实施例中，如图2所示为考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法确定流程图，图2中方法具体包括以下步骤。

(1)选择能量型与功率型两类储能技术搭建混合储能模型

由于各种储能技术具有不同的物理配置、化学组成、能量密度、功率密度、电压电流输出特性，而同时电力系统也对储能技术的不同应用场合提出了不同的技术要求，很少能有一种储能技术可以完全胜任电力系统中的各种应用，因此，根据分布式储能设计时对于能量密度、功率密度、储能效率、使用寿命、环境特性以及成本等多项指标的要求，选择能量型储能A和功率型储能B搭建混合储能模型，以在提供能量的同时快速响应功率变化。

本发明选用锂电池和超级电容储能混合的方案为例，作为分布式光伏匹配储能。锂电池储能容量大，但需要尽量避免频繁充放电来延长寿命；超级电容器储能容量小，但允许充放电次数高，充放电速率快。二者不同的特性决定了电池储能和超级电容器应分别补偿混合储能总功率指令的低频和高频部分。

(2)分析光伏出力特性，绘制光伏输出功率频谱图

选取分布式光伏电站全年中光伏出力特性较为典型的一天的光伏出力数据作为分析对象，并对光伏输出功率进行频谱分析。得到功率波动的主要频率范围[ω_L,ω_H],以确定对应的滤波时间常数。

1)数据统计分析

对光伏数据进行统计分析，求每一个连续时间段T内的光伏出力的最大与最小输出功率为：

P_Tmax(i)＝max[P(i:i+T/T_s)] (1)

P_Tmin(i)＝min[P(i:i+T/T_s)] (2)

式中：P_Tmax(i)、P_Tmin(i)分别为每1个连续时间段T内的最大与最小输出功率；i＝1,2,…,(N-T/T_s)表示从第1个采样数据开始每1个连续的时间段起点，其中T/T_s取整；T_s为样本数据采样周期；N为采样点数。

2)波动率约束条件

平滑波动的目标是使并网输出有功功率波动满足一定要求：在某时间段内功率波动率小于设定值。假定在t时间段内的功率波动率用F_t来表示，则有：

式中：P_n为光伏额定功率，kW；P_t为t时间段内最大功率变化量，P_tmax、P_tmin分别为t时间段内最大与最小输出功率，kW。

判断目标功率输出是否满足要求，需保证波动率不超过设定值F_tup，即：

F_t≤F_tup (4)

3)频谱分析

将光伏发电系统输出功率的原始数据进行离散傅里叶变换，得到幅频特性：

根据幅频特性，得到功率波动的主要频率范围[ω_L,ω_H]，ω_L、ω_H分别为波动频率范围的下限值和上限值。

根据波动频率范围，选择截止频率，对原始功率进行一阶低通滤波。然后计算低通滤波输出的联络线功率波动率，进行波动约束条件校验，确定既能满足波动要求，储能容量又尽量小的截止频率。

(3)确定滤波时间常数

采用试频法，由小到大选取滤波时间常数T_S，计算一阶低通滤波后光伏出力的波动率F_t，F_tmax为波动率的最大值，P％为波动率低于某期望值的采样点个数的百分比，以此作为置信度。

1)低通滤波

一阶低通滤波原理如图3所示。

式中：P_E为储能补偿的功率，P_bat为电池的输出功率，P_SC为超级电容的输出功率，ω_c为滤波器截止频率。

在总功率指令P_E(s)的频谱分析结果中，由电池补偿0～ω_s的频率分量，超级电容器补偿ω_s以上的频率分量。

(4)计算混合储能系统功率及容量

计算不同置信度对应的滤波时间常数下的混合储能系统总功率、储能额定容量和储能系统的实时荷电状态SOC。

1)考虑充放电效率

低通滤波得到的储能所需补偿的参考功率值，需要考虑储能充放电过程中的能量损耗，即充放电效率。在放电时，储能实际放电功率为需满足的参考放电功率加上放电损耗，其值为参考放电功率除以放电效率；在充电时，储能实际充电功率为需满足的参考充电功率扣除充电损耗，其值为参考充电功率乘以充电效率。考虑充放电效率的储能功率如下：

其中：P_E[n]为储能实际充放电功率，P_E0[n]为经低通滤波得到的储能参考充放电功率，η_d为放电效率，η_c为充电效率，N为采样数据个数。

2)考虑充放电量均衡

储能的充放电功率要保证储能能够连续稳定运行。所谓连续稳定运行，即在整个运行周期内，不会出现储能量不足或过剩的情况。因此，在整个周期内，储能运行过程中应满足净充(放)电电量为零。因为每个功率采样值对应的时间是相同的，根据E＝PT可知能量的平衡即体现在功率的平衡上，可将储能补偿功率值进行纵坐标的平移，同时将联络线输出功率也进行相反方向的平移，公式如下：

P′_E[n]＝P_E[n]-ΔP，n＝1,2,...N (10)

P_line'[n]＝P_line[n]-ΔP，n＝1,2,...N (11)

其中：ΔP为平移量，P′_E[n]，P_line'[n]分别为平移后的储能补偿功率和联络线功率。很容易看出，平移后的联络线波动率是不变的。

3)额定功率

在整个周期内，储能所需补偿功率绝对值的最大值即为储能应具备的最大充放电功率，即储能的额定功率。

P_EN＝max{|P′_E[n]|} (12)

4)储能额定容量确定

得到储能补充功率曲线后，储能的充放电电量计算如下：

将上面计算的E值单位换算成kWh。

储能系统的实时荷电状态可用式(14)表示：

根据功率配置和调整后得到的混合储能功率指令P'_bat[n]和P'_SC[n]，由公式(9)～(12)可分别计算锂电池和超级电容器的额定容量E_batN、E_SCN及初始SOC。

(5)计算混合储能系统中锂电池及超级电容的功率及容量

在不同置信度对应的一阶滤波时间常数下，对混合储能系统输出功率进行频谱分析，再次选取二阶滤波时间常数，计算混合储能系统中锂电池及超级电容的功率及容量，二级低通滤波控制原理图如图4所示。图中所示P_V为分布式电源总的出力，P_line为平滑波动后的联络线功率，P_E为混合储能系统的总输出功率，P_{bat_ref}和P_{sc_ref}分别电池和超级电容的输出功率参考值。时间常数T₁＜T₂。

(6)混合储能系统电池充放电次数统计分析

统计在不同置信度下，即不同一次、二次滤波常数下电池充放电转换次数，适当调整置信度取值，从而延长电池寿命。

(7)综合制定平滑波动的协调控制策略

结合(1)～(6)部的分析结果，根据分布式电源并网功率波动要求、混合储能配置的容量、成本，以及电池寿命周期的要求，可确定电池和超级电容分别需要平抑的波动频率段，从而确定低通滤波对应的时间常数，得到各自的输出功率参考值。由图4可得混合储能的输出功率、超级电容和电池的参考功率分别为：

根据光伏输出功率值，将低通滤波得到的电池和超级电容的参考功率作为储能系统恒功率运行的给定值，即可达到平滑波动的控制效果。

在本发明一具体实施例中，(1)混合储能电池类型选择

储能技术种类众多，可将其从功能实现和储能方式两方面加以分类。从功能实现角度来说，储能技术可被分成功率型和能量型两类，功率型储能技术是指可提供大功率而容量相对较小，响应迅速，可进行频繁充放电，用于电能质量或不间断供电场合以增强可靠性的储能技术，如超级电容储能、超导储能、飞轮储能等技术；能量型储能技术是指用于能量管理场合的储能技术，如抽水蓄能、压缩空气储能、大规模传统蓄电池储能等。各类储能技术比较如表1所示。

表1各类储能技术比较

(2)基础数据

选取位于京郊的某分布式光伏电站所记录的光伏系统出力为数据源，对该分布式光伏发电系统全年出力情况经行统计分析，选取波动率较大的典型日作为分析对象。其出力曲线如图5所示。该天中，光伏最大输出功率为466.25kW,最小为1.25kW。采样时间为早晨6:00至晚间18:00，采样周期为6s，光伏出力的最大波动率为53％，波动在10％以下的出力时间占全天的77.93％。

对光伏输出功率进行频谱分析，光伏出力的频谱图如图6所示。由频谱图中可以得出，该天中光伏出力的高频波动主要集中在6×10-5～18×10-3Hz之间，对应滤波时间常数为1min～277min。

(3)确定滤波时间常数

采用试频法，由小到大选取滤波时间常数T_S，计算一阶低通滤波后光伏出力的波动率F_t，F_tmax为波动率的最大值，P％为波动率低于10％的采样点个数的百分比。不同滤波时间常数对应的波动率如表2所示。

表2不同滤波时间常数对应的波动率

T<sub>S</sub>(min)	1	1.5	2	2.5	3	3.5	4
								F<sub>tmax</sub>(％)	28.7	25.3	22.4	18.6	15.7	12.1	10
P％	95.3	96.2	97.4	98.1	98.9	99.5	100

由上表可以得出，如需将全天中所有时刻的光伏出力波动率均降至10％以下，滤波时间常数最小为4min。若需将全天中95％的时刻的光伏出力波动率均降至10％以下，既置信度选取95％，则滤波时间常数的最小值为1min。以下分别分析这两种情况，混合储能系统的功率及容量配置。

(4)计算不同置信度下的混合储能系统功率和容量

当滤波时间常数为1min时，混合储能系统的总功率P_EN＝217.6kW，储能额定容量E_N＝11.96kWh。光储联合发电系统的输出功率波形图如图7所示。储能系统SOC运行曲线如图8所示。

当滤波时间常数为4min时，混合储能系统的总功率P_EN＝253.1kW，储能额定容量E_N＝40.6kWh。光储联合发电系统的输出功率波形图如图9所示。储能系统SOC运行曲线如图10所示。

(5)计算混合储能系统中锂电池及超级电容的功率及容量

计算一阶滤波时间Ts＝1min，T₂＝12,20,30s；以及一阶滤波时间T_S＝4min，T₂＝12,20,30s时锂电池和超级电容的功率及容量配置情况。以Ts＝1min，T₂＝12s为例。

对混合储能系统输出功率进行频谱分析，储能系统出力的频谱图如图11所示。由频谱图中可以得出，该天中光伏出力的高频波动主要集中在0.017Hz～0.083Hz之间，对应滤波时间常数为59s～12s。

选取二阶滤波时间常数T_SC分别为12s、20s、30s计算混合储能系统中锂电池及超级电容的功率及容量。

当二阶滤波时间常数为12s时，锂电池的额定功率P_batN＝180.1kW，额定容量E_batN＝12.5kWh；超级电容额定功率P_SCN＝178.8kW，额定容量E_SCN＝1.37kWh。光储联合发电系统的输出功率波形图如图12所示。锂电池及超级电容的SOC运行曲线如图13所示。

表3不同滤波时间常数对应的混合储能功率及容量配置一览表

该算例中，不同一阶、二阶滤波时间常数对应的混合储能系统、蓄电池、超级电容的额定功率及容量如表3所示。

(6)混合储能系统锂电池充放电次数统计分析

该算例中，一天内不同滤波时间常数对应的锂电池充放电次数统计如表4所示。M表示一个周期内的充放电转换次数。

表4不同滤波时间常数对应的锂电池充放电次数统计表

如图14所示为混合储能系统容量配置及锂电池充放电次数示意图，由上述结果可知，随着一阶滤波时间常数T_S的增加，混合储能系统的额定功率及容量也随之增大，但储能系统的充放电转换次数由1543次下降为747次，降幅达到近50％。

(7)综合制定平滑波动的协调控制策略

根据(1)～(6)部的分析结果，选择锂电池与超级电容的混合储能技术，根据表XX所陈列数据，根据项目要求制定锂电池与超级电容的功率、容量与滤波时间常数。

通过本发明的混合储能系统功率及容量的确定方法，以能量型和功率型两类储能系统的充放电能量均衡为约束，加入滤波时间常数作为关键变量，提出了考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法，实现了两类电池的特性互补，可根据项目要求配置储能平滑分布式光伏出力波动。

如图15所示为本发明实施例一种混合储能系统功率及容量的确定装置的结构示意图，图中所示装置包括：模型建立模块，用于建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

频率范围确定模块，用于根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

滤波时间常数模块，用于在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

置信度确定模块，用于根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

功率与容量确定模块，用于根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

作为本发明的一个实施例，所述频率范围确定模块包括：获取单元，用于获取光伏出力数据；光伏输出功率单元，用于根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；频率范围单元，用于根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

作为本发明的一个实施例，所述滤波时间常数模块包括：截止频率单元，用于根据所述主要频率范围确定截止频率；储能输出功率单元，用于根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；滤波时间常数单元，用于根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

作为本发明的一个实施例，所述装置还包括：换次数确定模块，用于确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；调整模块，用于根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

基于与上述一种混合储能系统功率及容量的确定方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种混合储能系统功率及容量的确定装置。由于该一种混合储能系统功率及容量的确定装置解决问题的原理与一种混合储能系统功率及容量的确定方法相似，因此该一种混合储能系统功率及容量的确定装置的实施可以参见一种混合储能系统功率及容量的确定方法的实施，重复之处不再赘述。

通过本发明的混合储能系统功率及容量的确定装置，以能量型和功率型两类储能系统的充放电能量均衡为约束，加入滤波时间常数作为关键变量，提出了考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法，实现了两类电池的特性互补，可根据项目要求配置储能平滑分布式光伏出力波动。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

本发明实施例还提供一种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以下步骤：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

基于与上述一种混合储能系统功率及容量的确定方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。由于该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质解决问题的原理与一种混合储能系统功率及容量的确定方法相似，因此该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质的实施可以参见一种混合储能系统功率及容量的确定方法的实施，重复之处不再赘述。

通过本发明的计算机设备及计算机可读存储介质，以能量型和功率型两类储能系统的充放电能量均衡为约束，加入滤波时间常数作为关键变量，提出了考虑光伏出力波动率置信度的混合储能系统功率及容量的配置方法，实现了两类电池的特性互补，可根据项目要求配置储能平滑分布式光伏出力波动。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，比如ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种混合储能系统功率及容量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围包括：

获取光伏出力数据；

根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；

根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率包括：

根据所述主要频率范围确定截止频率；

根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；

根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；

根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；

根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

5.一种混合储能系统功率及容量的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

模型建立模块，用于建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

频率范围确定模块，用于根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

滤波时间常数模块，用于在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

置信度确定模块，用于根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

功率与容量确定模块，用于根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述频率范围确定模块包括：

获取单元，用于获取光伏出力数据；

光伏输出功率单元，用于根据所述光伏出力数据，确定光伏输出功率；

频率范围单元，用于根据所述光伏输出功率的幅频特性，确定所述功率波动的主要频率范围。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述滤波时间常数模块包括：

截止频率单元，用于根据所述主要频率范围确定截止频率；

储能输出功率单元，用于根据所述截止频率，确定功能型储能及能量型储能的输出功率；

滤波时间常数单元，用于根据功能型储能及能量型储能的输出功率，利用低通滤波原理，在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数；

根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

换次数确定模块，用于确定在不同置信度下，所述功能型储能及能量型储能的充放电转换次数；

调整模块，用于根据所述充放电转换次数调整所述置信度。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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以下步骤：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

建立混合储能系统的混合储能模型，所述混合储能系统包括功能型储能及能量型储能；

根据光伏出力数据，确定光伏输出功率及功率波动的主要频率范围；

在所述主要频率范围内选取多个滤波时间常数，根据所述滤波时间常数及所述光伏输出功率确定功率波动率；

根据所述功率波动率，确定与各所述滤波时间常数对应的置信度；

根据所述滤波时间常数及对应的置信度，利用所述混合储能模型，确定所述混合储能系统的总功率及容量，以及所述混合储能系统中的功能型储能及能量型储能的总功率及容量。