CN113162077B - 分布式储能的聚合管理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式储能的聚合管理方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；基于额定容量和历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。由运营平台聚合控制所有分布式储能系统，精确设置分布式储能中每个储能的参数，从而最大化发挥削峰填谷的作用，填补现阶段分布式处理随机性对电网安全和经济运行的负面影响。

Description

分布式储能的聚合管理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及电力存储技术领域，尤其涉及一种分布式储能的聚合管理方 法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着我国电力市场改革的逐渐深入，以及“能源互联网”技术发展，分布式 能源电力系统的应用越来越广泛。

由于分布式储能的接入及出力分散布局且可控性差，单个储能容量较小， 通过电网对分布式能源电力系统直接调用较为不便，因此，将多个分布式储 能通过聚合手段进行管理可以更好的发挥其价值，调度多个分布式储能也更 加灵活。

但现有的分布式储能的聚合管理技术没有考虑到分布式储能的多元性问 题，对所有的分布式储能都设置相近的参数，容易导致分布式出力的随机性， 进而对电网安全和经济运行造成负面影响。

发明内容

本发明提供了一种分布式储能的聚合管理方法、装置、电子设备及存储 介质，精确设置分布式储能中每个储能的参数，能够最大化发挥削峰填谷的 作用，填补现阶段分布式处理随机性对电网安全和经济运行的负面影响。

第一方面，本发明提供的一种分布式储能的聚合管理方法，应用于运营 平台，所述步骤包括：

获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模 型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；

将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内 所有所述分布式储能系统的可控总量；

若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根 据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。

可选地，所述荷电状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式 储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x 的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)分布式储能 系统x在t时段的和放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为 分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段。

可选地，所述可控总量计算模型包括：可控充电总量计算模型和可控放 电总量计算模型；将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一 个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量，包括：

分别将所述输入荷电状态预测值所述可控充电总量计算模型和所述可控 放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控 充电总量和可控放电总量；

所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系 统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统 x的储能下限。

可选地，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电 请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电，包括：

响应于所述充放电请求，确定所述充放电请求的请求类型；

当所述充放电请求为充电请求时，则对所述可控充电总量对应的储能系 统，在预先设定的充电功率约束下进行充电；

当所述充放电请求为放电请求时，则对所述可控放电总量对应的储能系 统，预先设定的放电电功率约束下进行放电。

可选地，所述充电功率约束具体为：

其中，P_x,cmax为分布式储能系统x的最大允许充电功率，

为分布式储 能系统x在t时段的充电功率，P_C(x,t)为充电功率约束关系；

所述放电功率约束具体为：

其中，P_x,dismax为分布式储能系统x的最大允许放电功率，

为分布 式储能统x在t时段的放电功率，P_dis(x,t)为充电功率约束关系。

可选地，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电 请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电之后，还包括：

若没有接收到所述电力交易中心发送的所述充放电请求，则所述分布式 储能系统在系统约束下处于待机状态；

所述系统约束具体为：

P_c(x,t).P_dis(x,t)＝0。

第二方面，本发明还公开了一种分布式储能的聚合管理装置，包括：

获取模块，用于获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

预测值确定模块，用于基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合 预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；

可控总量确定模块，用于将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型， 得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；

控制模块，用于若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述 充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。

可选地，所述荷电状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式 储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x 的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)分布式储能 系统x在t时段的和放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为 分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段。

可选地，所述可控总量计算模型包括：可控充电总量计算模型和可控放 电总量计算模型；可控总量确定模块包括：

输入子模块，用于分别将所述输入荷电状态预测值所述可控充电总量计 算模型和所述可控放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布 式储能系统的可控充电总量和可控放电总量；

所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系 统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统 x的储能下限。

可选地，控制模块包括：

响应子模块，用于响应于所述充放电请求，确定所述充放电请求的请求 类型；

充电子模块，用于当所述充放电请求为充电请求时，则对所述可控充电 总量对应的储能系统，在预先设定的充电功率约束下进行充电；

放电子模块，用于当所述充放电请求为放电请求时，则对所述可控放电 总量对应的储能系统，预先设定的放电电功率约束下进行放电。

可选地，所述充电功率约束具体为：

其中，P_x,cmax为分布式储能系统x的最大允许充电功率，

为分布式储 能系统x在t时段的充电功率，P_C(x,t)为充电功率约束关系；

所述放电功率约束具体为：

其中，P_x,dismax为分布式储能系统x的最大允许放电功率，

为分布 式储能统x在t时段的放电功率，P_dis(x,t)为充电功率约束关系。

可选地，所述装置还包括：

待机状态模块，用于若没有接收到所述电力交易中心发送的所述充放电 请求，则所述分布式储能系统在系统约束下处于待机状态；

所述系统约束具体为：

P_c(x,t).P_dis(x,t)＝0。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存 储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行 时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。

第四方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计 算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明实施例通过获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数 据；基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模 型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；将所述荷电状态预测 值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统 的可控总量；若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电 请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。由运营平台 聚合控制所有分布式储能系统，精确设置分布式储能中每个储能的参数，从 而最大化发挥削峰填谷的作用，填补现阶段分布式处理随机性对电网安全和 经济运行的负面影响。

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 施例或现有技术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它的附图；

图1为本发明的一种水表数值自动读取方法实施例一的步骤流程图；

图2为本发明的一种水表数值自动读取方法实施例二的步骤流程图；

图3为本发明的一种水表数值自动读取装置实施例的结构框图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种分布式储能的聚合管理方法、装置、电子设备 及存储介质，精确设置分布式储能中每个储能的参数，能够最大化发挥削峰 填谷的作用，填补现阶段分布式处理随机性对电网安全和经济运行的负面影 响。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部 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做出创造性 劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一，请参阅图1，图1为本发明的一种分布式储能的聚合管理方法 实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S101，获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

步骤S102，基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电 状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；

步骤S103，将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个 调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；

步骤S104，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放 电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。

与此同时，所述运营平台配置有平台调度策略模型；

所述若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求， 根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电，包括：

响应于所述充放电请求，获取所述电力交易中心发出的实时电价；

将所述可控总量输入所述平台调度策略模型，确定实时充电功率和实时 放电功率；

基于所述实时充电功率和所述实时放电功率，在所述充电功率约束下对 所述可控总量对应的储能系统进行充电；

所述平台调度策略模型包括收益模型和成本函数模型，所述收益模型为：

所述成本函数模型为：

C(x,t)＝a+bP_c(x,t)+cP_dis(x,t)²/2

其中，F_max为最大收益，p_t为t时段电力市场的实时电价，C(x,t)为同时 段分布式储能系统x的成本函数，C_sr为一个周期内调峰时段的调峰辅助服务 补贴，P_C(x,t)为充电功率约束关系，P_dis(x,t)为放电功率约束关系；a、b、c 均为常数。

在本发明实施例中，运营平台在确保能够控制分布式储能系统的充放电， 完成调峰的前提下，以平台调度策略模型维持运营平台的日常运营工作，

在调峰时段，以分布式储能系统的成本最小为目标，即调取所需数据输 入成本函数模型，进行优化分配电量；在无需调峰时段，以收益最大为目标， 即调取所需的数据输入收益模型,进行分布式储能系统的运作。

函数模型结合，在明确充电功率约束关系和放点功率约束关系的情况下， 确定实施充电功率和实施放电功率，并基于实时放电功率和实时充电功率在 充电功率约下对对储能系统充放电。

在一个可选实施例中，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响 应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电 之后，还包括：

若没有接收到所述电力交易中心发送的所述充放电请求，则所述分布式 储能系统在系统约束下处于待机状态；

所述系统约束具体为：

P_c(x,t).P_dis(x,t)＝0。

在本发明实施例中，在没有接收到充放电请求时，营运平台将在系统约 束的映射关系下处于待机状态。

在本发明实施例中，通过获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充 放电数据；基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电状态 函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；将所述荷电状 态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储 能系统的可控总量；若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述 充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。由运 营平台聚合控制所有分布式储能系统，精确设置分布式储能中每个储能的参 数，从而最大化发挥削峰填谷的作用，填补现阶段分布式处理随机性对电网 安全和经济运行的负面影响。

实施例二，请参阅图2，为本发明的一种分布式储能的聚合管理方法实施 例二的步骤流程图，具体包括：

步骤S201，获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

步骤S202，基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电 状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；所述荷电 状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式 储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x 的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)分布式储能 系统x在t时段的和放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为 分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段。

在本发明实施例中，运营平台根据已获取数据对各个分布式储能系统的 历史充放电数据和额定容量之后，将额定容量和历史充放电数据输入荷电状 态函数模型，从而得到分布式储能系统的荷电状态预测值。

步骤S203，分别将所述输入荷电状态预测值可控充电总量计算模型和可 控放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可 控充电总量和可控放电总量；所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系 统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统 x的储能下限；

在本发明实施例中，可控总量计算模型包括可控充电总量计算模型和可 控放电总量计算模型，在通过步骤S203得到所有分布式存储系统的荷电状态 预测值后，将这些荷电状态预测值分别输入到可控充电总量计算模型和可控 放电总量计算模型当中，从而得到一个调度周期内的所有分布式储能系统的 可控充电总量和可控放电总量。

步骤S204，响应于所述充放电请求，确定所述充放电请求的请求类型；

步骤S205，当所述充放电请求为充电请求时，则对所述可控充电总量对 应的储能系统，在预先设定的充电功率约束下进行充电；所述充电功率约束 具体为：

其中，P_x,cmax为分布式储能系统x的最大允许充电功率，

为分布式储 能系统x在t时段的充电功率；

步骤S206，当所述充放电请求为放电请求时，则对所述可控放电总量对 应的储能系统，预先设定的放电电功率约束下进行放电；所述放电功率约束 具体为：

其中，P_x,dismax为分布式储能系统x的最大允许放电功率，

为分布 式储能统x在t时段的放电功率。

在本发明实施例所提供的一种分布式储能的聚合管理方法，通过获取所 有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；基于所述额定容量和所述 历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能 系统的荷电状态预测值；将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得 到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；若接收到电力交 易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控 制所述分布式储能系统的充放电。由运营平台聚合控制所有分布式储能系统， 精确设置分布式储能中每个储能的参数，从而最大化发挥削峰填谷的作用， 填补现阶段分布式处理随机性对电网安全和经济运行的负面影响。

请参阅图3，示出了一种分布式储能的聚合管理装置实施例的结构框图， 包括如下模块：

获取模块101，用于获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数 据；

预测值确定模块102，用于基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结 合预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测 值；

可控总量确定模块103，用于将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模 型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；

控制模块104，用于若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所 述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电。

在一个可选实施例中，所述荷电状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式 储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x 的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)分布式储能 系统x在t时段的和放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为 分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段。

在一个可选实施例中，所述可控总量计算模型包括：可控充电总量计算 模型和可控放电总量计算模型；可控总量确定模块103包括：

输入子模块，用于分别将所述输入荷电状态预测值所述可控充电总量计 算模型和所述可控放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布 式储能系统的可控充电总量和可控放电总量；

所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系 统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统 x的储能下限。

在一个可选实施例中，控制模块104包括：

响应子模块，用于响应于所述充放电请求，确定所述充放电请求的请求 类型；

充电子模块，用于当所述充放电请求为充电请求时，则对所述可控充电 总量对应的储能系统，在预先设定的充电功率约束下进行充电；

放电子模块，用于当所述充放电请求为放电请求时，则对所述可控放电 总量对应的储能系统，预先设定的放电电功率约束下进行放电。

在一个可选实施例中，所述充电功率约束具体为：

其中，P_x,cmax为分布式储能系统x的最大允许充电功率，

为分布式储 能系统x在t时段的充电功率，P_C(x,t)为充电功率约束关系；

所述放电功率约束具体为：

其中，P_x,dismax为分布式储能系统x的最大允许放电功率，

为分布 式储能统x在t时段的放电功率，P_dis(x,t)为充电功率约束关系。

在一个可选实施例中，所述装置还包括：

待机状态模块，用于若没有接收到所述电力交易中心发送的所述充放电 请求，则所述分布式储能系统在系统约束下处于待机状态；

所述系统约束具体为：

P_c(x,t).P_dis(x,t)＝0。

本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储 器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处 理器执行如上述任一实施例所述的分布式储能的聚合管理方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的分布 式储能的聚合管理方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描 述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不 再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法， 可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的， 例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外 的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或 一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或 直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连 接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作 为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方， 或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单 元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单 元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售 或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本 发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的 全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个 存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步 骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘 等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制； 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应 当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其 中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案 的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种分布式储能的聚合管理方法，其特征在于，应用于运营平台，所述步骤包括：

获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；

将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；

若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电；

所述运营平台配置有平台调度策略模型；

所述若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电，包括：

响应于所述充放电请求，获取所述电力交易中心发出的实时电价；

将所述可控总量输入所述平台调度策略模型，确定实时充电功率和实时放电功率；

基于所述实时充电功率和所述实时放电功率，对所述可控总量对应的储能系统进行充电；

所述荷电状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)为 分布式储能系统x在t时段的放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段；

所述可控总量计算模型包括：可控充电总量计算模型和可控放电总量计算模型；将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量，包括：

分别将所述荷电状态预测值输入所述可控充电总量计算模型和所述可控放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控充电总量和可控放电总量；

所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统x的储能下限。

2.根据权利要求1中所述的分布式储能的聚合管理方法，其特征在于，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电，包括：

响应于所述充放电请求，确定所述充放电请求的请求类型；

当所述充放电请求为充电请求时，则对所述可控充电总量对应的储能系统，在预先设定的充电功率约束下进行充电；

当所述充放电请求为放电请求时，则对所述可控放电总量对应的储能系统，预先设定的放电电功率约束下进行放电。

3.根据权利要求2所述的分布式储能的聚合管理方法，其特征在于，所述充电功率约束具体为：

其中，P_x,cmax为分布式储能系统x的最大允许充电功率，

为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_C(x,t)为充电功率约束关系；

所述放电功率约束具体为：

其中，P_x,dismax为分布式储能系统x的最大允许放电功率，

为分布式储能统x在t时段的放电功率，P_dis(x,t)为充电功率约束关系。

4.根据权利要求1-3中任一所述的分布式储能的聚合管理方法，其特征在于，若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电之后，还包括：

若没有接收到所述电力交易中心发送的所述充放电请求，则所述分布式储能系统在系统约束下处于待机状态；

所述系统约束具体为：

P_c(x,t)*P_dis(x,t)＝0。

5.一种分布式储能的聚合管理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取所有分布式储能系统的额定容量和历史充放电数据；

预测值确定模块，用于基于所述额定容量和所述历史充放电数据，结合预设的荷电状态函数模型，确定所有所述分布式储能系统的荷电状态预测值；

可控总量确定模块，用于将所述荷电状态预测值输入可控总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控总量；

控制模块，用于若接收到电力交易中心发送的充放电请求，则响应所述充放电请求，根据所述可控总量，控制所述分布式储能系统的充放电；

平台调度策略配置模块，用于配置平台调度策略模型；

所述控制模块，包括：

电价获取子模块，用于响应于所述充放电请求，获取所述电力交易中心发出的实时电价；

功率确定子模块，将所述可控总量输入所述平台调度策略模型，确定实时充电功率和实时放电功率；

充电子模块，基于所述实时充电功率和所述实时放电功率，对所述可控总量对应的储能系统进行充电；

所述荷电状态函数模型具体为：

其中，S⁰(x,t)为分布式储能系统x在t时段的荷电状态预测值，E_x为分布式储能系统x的额定容量，j为在t-1时段中的第j个时段，t-1为分布式储能系统x的时段数，P_c(x,j)为分布式储能系统x在t时段的充电功率，P_dis(x,j)为 分布式储能系统x在t时段的放电功率，η_c为分布式储能系统x的储能充电效率，η_dis为分布式储能系统x的储能放电效率，Δt为一个调度时段；

所述可控总量计算模型包括：可控充电总量计算模型和可控放电总量计算模型；

所述可控总量确定模型包括：

输入子模块，用于分别将所述荷电状态预测值输入所述可控充电总量计算模型和所述可控放电总量计算模型，得到在一个调度周期内所有所述分布式储能系统的可控充电总量和可控放电总量；

所述可控充电总量计算模型为：

其中，E_cha,t为分布式储能系统x的可控充电总量，

为分布式储能系统x的储能上限；

所述可控放电总量计算模型为：

其中，E_dis,t为分布式储能系统x的可控放电总量，

为分布式储能系统x的储能下限。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-4任一项所述的方法。

7.一种存储介质，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运行如权利要求1-4任一项所述的方法。

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