CN113435730B - 一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统。该装置包括数据获取单元、特征获取单元、模型建立单元以及优化筛选单元。该系统包括如前所述的变电站储能容量的协同配置装置、光伏设备以及充电桩。通过计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，根据光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线建立并筛选出最优的变电站储能容量的协同配置方案，该方法、装置及系统充分考虑了不同场景下的光伏出力特性以及电动车充电规律，从而提升了多站融合的变电站储能的实际配置与实际需求的匹配度，在实际工程应用中提升了储能容量利用率。

Description

一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及适用于多站融合的变电站储能容量的协同配置领域，涉及一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统。
背景技术
“多站融合”是在“三站合一”(即变电站、充换电(储能)站和数据中心站)的基础上，增加5G基站、北斗地面增强站、光伏站以及综合能源站等，从而促成多站分布式逻辑融合、结构式相辅相成、数据式横向贯通，变电站的可利用资源主要为闲置的地面空地和屋顶空间，有利于储能、光伏和充电桩模块的融合接入。
在现有技术中，多站融合的光储充协同配置尚未有成熟的技术方案和工程经验，光伏、充电桩和储能的模块一般采用的是独立建设运行方式，三者之间均按照自身需求进行容量配置；储能的容量配置往往仅依据单一典型日场景进行优化配置，配置方案也采用高容量配置，裕度较大。也正因为如此，现有技术还存在如下缺陷：1、未能充分考虑到实际运行中可能出现的不同场景，储能往往容量配置偏大，实际系统运行过程中无法充分利用储能容量，实际工程中容易导致容量浪费的问题；2、未能将电动汽车充电规律纳入模型进行考虑。
因此，当前需要一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统，从而在多站融合情景下解决上述问题。
发明内容
针对现存的上述技术问题，本发明的目的在于提供一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统，该方法、装置及系统提升了多站融合的变电站的实际配置与实际需求的匹配度，从而在实际工程应用中提升了能量利用率。
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置方法，包括：获取待配置站点的建设参数组以及原始充放电数据组；其中，所述建设参数组包括光伏建设参数组以及充电桩参数组；所述原始充放电数据组包括光伏出力数据组以及历史充电数据组；通过预设的充放电特征获取方法，根据所述建设参数组、所述光伏出力数据组以及所述历史充电数据组，计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线；通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数组分别建立与多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型；通过预设的优化筛选方法，根据预设的充放电约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
在一个实施例中，所述通过预设的充放电特征计算方法，根据所述光伏出力数据组以及所述历史充电数据组，计算获得多个光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，具体为：通过预设的光伏出力特征分类方法，根据所述建设参数组以及所述光伏出力数据组进行计算分类，从而获取多个光伏出力特征曲线；通过预设的日负荷特征拟合方法，根据所述历史充电数据组进行计算拟合，从而获取日负荷特征曲线。
在一个实施例中，所述通过预设的光伏出力特征分类方法，根据所述建设参数组以及所述光伏出力数据组进行计算分类，从而获取多个光伏出力特征曲线，具体为：从所述光伏出力数据组中获取全年太阳辐照度值序列，并从所述建设参数组中获取所述待配置站点的光伏设备的额定功率以及温度系数；
根据所述全年太阳辐照度值序列、所述额定功率、所述实际温度以及所述温度系数，计算获得所述光伏设备的日功率曲线组；利用预设的聚类算法对所述日功率曲线组进行迭代聚类，从而获得多个光伏出力特征曲线。
在一个实施例中，所述通过预设的日负荷特征拟合方法，根据所述历史充电数据组进行计算拟合，从而获取日负荷特征曲线，具体为：从所述历史充电数据组中获取充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值；通过预设的抽样模拟方法，根据所述充电时长、电池容量以及初始电量均值，拟合出日负荷特征曲线。
在一个实施例中，所述通过预设的优化筛选方法，根据预设的充放电约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案，具体为：从所述充放电约束条件中获取预设的功率平衡约束条件、预设的荷电状态约束条件以及预设的充放功率约束条件；利用预设的优化求解算法，根据所述功率平衡约束条件、所述荷电状态约束条件以及所述充放功率约束条件，从多个第一储能容量配置模型中筛选出一个或多个第二储能容量配置模型。
在一个实施例中，所述获取待配置站点的建设参数组以及原始充放电数据组，具体为：获取所述待配置站点的光伏建设要求，从而根据所述光伏建设要求，确定光伏设备的第一型号、第一规格以及光伏接入的第一功率容量，并将所述第一型号、所述第一规格以及所述第一功率容量作为光伏建设参数组；获取所述待配置站点的负载安装要求，从而根据所述负载安装要求，确定充电桩设备的第二型号、第二规格以及整体安装的第二功率容量，并将所述第二型号、所述第二规格以及所述第二功率容量作为充电桩参数组；获取所述待配置站点的年度太阳辐照度数据，根据年度太阳辐照度数据，建立光辐射能均值概率模型，根据所述光辐射能均值概率模型生成全年太阳辐照度值序列，并将所述全年太阳辐照度值序列作为光伏出力数据组；获取所述待配置站点的全站电动车的充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值，并将所述充电时长、所述电池容量以及所述初始荷电状态均值作为历史充电数据组。
本发明还提供了一种变电站储能容量的协同配置装置，所述协同配置装置用于执行如前所述的变电站储能容量的协同配置方法。
在一个实施例中，所述协同配置装置包括数据获取单元、特征获取单元、模型建立单元以及优化筛选单元，其中，所述数据获取单元用于获取待配置站点的建设参数以及原始充放电数据；其中，所述建设参数包括光伏建设参数以及充电桩参数；所述原始充放电数据包括光伏出力数据以及历史充电数据；所述特征获取单元用于通过预设的充放电特征获取方法，根据所述光伏出力数据以及所述历史充电数据，计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线；所述模型建立单元用于通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数分别建立与多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型；所述优化筛选单元用于通过预设的优化筛选方法，根据预设的功率约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
本发明还提供了一种变电站储能容量的协同配置系统，所述协同配置系统包括如前所述的变电站储能容量的协同配置装置、光伏设备以及充电桩，其中，所述光伏设备以及充电桩根据所述协同配置装置所输出的变电站储能容量的协同配置方案进行配置。
相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置方法、装置及系统，通过计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，根据光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线建立并筛选出最优的变电站储能容量的协同配置方案，该方法、装置及系统充分考虑了不同场景下的光伏出力特性以及电动车充电规律，从而提升了多站融合的变电站的实际配置与实际需求的匹配度，在实际工程应用中提升了能量利用率。
附图说明
下文将结合说明书附图对本发明进行进一步的描述说明，其中：
图1示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置方法的一个实施例的流程图；
图2示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置装置的一个实施例的结构图；
图3示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置系统的一个实施例的结构图。
具体实施方式
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。
具体实施例一
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置方法的一个实施例。图1示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置方法的一个实施例的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
S1:获取待配置站点的建设参数组以及原始充放电数据组。
要想储能容量的配置达到最优，需要根据实际情况下光伏设备(产生电能)与充电桩的建设配置和工作情况来进行拟合筛选，因此，需要获取二者的建设参数以及原始数据。其中，所述建设参数组包括光伏建设参数组以及充电桩参数组，所述原始充放电数据组包括光伏出力数据组以及历史充电数据组。
其中，获取建设参数组具体为：获取所述待配置站点的光伏建设要求，从而根据所述光伏建设要求，确定光伏设备的第一型号、第一规格以及光伏接入的第一功率容量，并将所述第一型号、所述第一规格以及所述第一功率容量作为光伏建设参数组；并获取所述待配置站点的年度太阳辐照度数据，根据年度太阳辐照度数据，建立光辐射能均值概率模型，根据所述光辐射能均值概率模型生成全年太阳辐照度值序列，并将所述全年太阳辐照度值序列存储入光伏出力数据组中。
在一个实施例中，光伏设备的第一规格包括：光伏设备的综合可利用面积S1、综合占地面积SPV、单元容量cPV，在获取第一规格后，根据该第一规格构建优化模型以获取光伏设备的单元数量NPV，并进一步计算确定光伏接入的第一功率容量CPV。
其中，优化模型公式如下：
max NPV
s.t.NPVSPV≤S1
第一功率容量公式如下：
CPV＝NPVcPV
在一个实施例中，光伏设备的第一规格还包括光伏设备的额定功率以及温度系数。
在一个实施例中，全年太阳辐照度值序列的获取包括如下流程：收集待建的多站合一站点的天气气象参数数据；根据天气气象参数数据生成光辐射能均值概率模型；构建任意时间点的太阳辐照度Beta分布模型，可得出每小时的太阳辐照度值。
其中，天气气象参数数据包括待配置站点所处的纬度、当前时间、晴天概率、阴天概率、日照晴空因子、阴天衰减因子，某区域一年中第m月第d日h时的光辐射能均值概率模型为：
Figure BDA0003129067980000061
式中，
Figure BDA0003129067980000062
为待配置站点所处的纬度，
Figure BDA0003129067980000063
为晴天对应时刻的太阳辐照度小时均值，α(m)为阴天衰减因子；离散随机变量R(m)表示该地每年第m(m＝1,2…,12)月的天气状况，第m月晴天的概率为ps(m)，阴天的概率为pr(m)＝1-ps(m)。
其中，晴天对应时刻的太阳辐照度小时均值
Figure BDA0003129067980000071
计算公式为：
Figure BDA0003129067980000072
式中，
Figure BDA0003129067980000073
为地外日太阳辐照总量，Kt(m,d,h)为经验函数；二者计算公式分别为：
Figure BDA0003129067980000074
Figure BDA0003129067980000075
式中，δ为日偏角，单位为rad，ωsr为日升时的小时角(单位为rad)，I0为地外辐照度基值(单位为W/m2)，Cs为日照晴空因子，hsr、hss分别为日出时间、日落时间。其中，地外辐照度基值I0、日偏角δ、日升时的小时角ωsr、日出时间hsr以及日落时间hss的计算公式分别为：
I0＝1367[1+0.033cos(360N/365)]
Figure BDA0003129067980000076
Figure BDA0003129067980000077
Figure BDA0003129067980000078
Figure BDA0003129067980000079
hss＝24-hsr+2Δtm
其中，α中为一年中第N日太阳直射的纬度；△tm为时间修正系数。
在获得太阳辐照度小时均值后，对太阳辐照度小时均值进行归一化以使得太阳辐照度小时均值呈现Beta分布。
其中，获取原始充放电数据组具体为：获取所述待配置站点的负载安装要求，从而根据所述负载安装要求，确定充电桩的第二型号、第二规格以及整体安装的第二功率容量，并将所述第二型号、所述第二规格以及所述第二功率容量作为充电桩参数组；并获取所述待配置站点的全站电动车的充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值，并将所述充电时长、所述电池容量以及所述初始荷电状态均值作为历史充电数据组。
在一个实施例中，充电桩的第二规格包括：待配置站点的停车位数目N1、充电位需求数目N2、快充桩占比k1、慢充桩占比k2、快充桩功率P1以及慢充桩功率P2，在获取上述参数后，根据充电桩建设约束条件获得实际安装充电桩N、快充桩的数量NF以及慢充桩的数量NS，进而计算获得第二功率容量。
其中，充电桩建设约束条件如下：
Figure BDA0003129067980000081
S2:通过预设的充放电特征获取方法，根据所述建设参数组、所述光伏出力数据组以及所述历史充电数据组，计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线。
通过预设的光伏出力特征分类方法，根据所述建设参数组以及所述光伏出力数据组进行计算分类，从而获取多个光伏出力特征曲线；通过预设的日负荷特征拟合方法，根据所述历史充电数据组进行计算拟合，从而获取日负荷特征曲线。
上述过程是为了在后续过程中，使得建立的储能容量配置模型能将不同场景下的光伏出力特征和日负荷特征充分纳入考虑范围内，从而更好地贴合不同场景下变电站的发电情况和用电情况，从而获得与实际需求更贴合的容量配置。
在一个实施例中，多个光伏出力特征曲线的获取方法具体为：从所述光伏出力数据组中获取全年太阳辐照度值序列以及实际温度，并从所述建设参数组中获取所述待配置站点的光伏设备的额定功率以及温度系数；接着，根据所述全年太阳辐照度值序列、所述额定功率、所述实际温度以及所述温度系数，计算获得所述光伏设备的日功率曲线组；随后，利用预设的聚类算法对所述日功率曲线组进行迭代聚类，从而获得多个光伏出力特征曲线。
其中，功率PPV的计算公式为：
Figure BDA0003129067980000091
随后，根据计算得出的功率PPV，绘制出多条光伏设备的日功率曲线，从而形成日功率曲线组。
在一个实施例中，预设的聚类算法包括k-means算法。
假定聚类的场景数为k，随机生成初始均值相量为μi，则划分标准的最小化平方误差可表示如下：
Figure BDA0003129067980000092
不断更新当前均值向量，通过迭代优化求解上式，在满足平方误差要求时停止算法，即得到典型场景下的光伏出力特征曲线，从而得到最终的分类划分：
μ＝[μ1,μ2,...,μk]T
其中，μi为第i类样本的均值向量，即聚类中心。
在一个实施例中，日负荷特征曲线的获取方法具体为：从所述历史充电数据组中获取充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值；随后，通过预设的抽样模拟方法，根据所述充电时长、电池容量以及初始电量均值，拟合出日负荷特征曲线。
在一个实施例中，预设的抽样模拟方法包括蒙特卡洛抽样模拟方法，在获取电动车的充电时长f(t)、电池容量Cbat以及初始荷电状态均值SOC后，通过蒙特卡洛抽样模拟方法生成日负荷特征曲线。
S3:通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数组分别建立与多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型。
具体地，第一储能容量配置模型的建立公式如下：
minC＝Cinstall+Com+Closs
其中，建立公式中的各项变量计算公式如下：
Figure BDA0003129067980000101
Figure BDA0003129067980000102
Figure BDA0003129067980000103
Figure BDA0003129067980000104
Figure BDA0003129067980000105
其中，Cinstall为折算初始储能系统的建设成本；cbat为储能系统建设单位成本；Ebat为蓄电池容量；η为贴现率；Y为微网规划运行年限；Com为储能系统的维护费用；com为蓄电池维护运行单位成本；Closs为储能在微网运行过程中的使用损耗成本；N为规划年限内储能电池需要置换的次数；Crep为蓄电池更换成本；Dbat为蓄电池使用度。
其中，Cinstall、cbat、Ebat、η、Y、Com、com、Closs、N、Crep以及Dbat可从前述过程中获得或通过建设参数组计算得出。
S4:通过预设的优化筛选方法，根据预设的充放电约束条件、多个所述光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
在获取多个第一储能容量配置模型后，为了在实现功率平衡、满足蓄电池荷电状态约束以及蓄电池充放电功率约束的前提下，筛选出最优的储能容量配置方案，还需要通过优化算法计算最优解。在此步骤中，计算筛选获得的变电站储能容量的协同配置方案即为最优的储能容量协同配置方案。
在一个实施例中，筛选过程具体为：从所述充放电约束条件中获取预设的功率平衡约束条件、预设的荷电状态约束条件以及预设的充放功率约束条件；随后，利用预设的优化求解算法，根据所述功率平衡约束条件、所述荷电状态约束条件以及所述充放功率约束条件，从多个第一储能容量配置模型中筛选出一个或多个第二储能容量配置模型。
其中，预设的功率平衡约束条件为：
Ppv,i(t)＝Pbat,i(t)+Pcar(t)+Pgrid,i(t)
其中，Ppv,i(t)为聚类所得的场景i下光伏出力特征曲线；Pbat,i(t)为场景i下储能充放电功率，当充电时为正值，放电时为负值；Pcar(t)为日负荷特征曲线；Pgrid,i为场景i下电网交换功率，当输入电网为正，当输出电网为负。
其中，预设的荷电状态约束条件为：
SOCmin≤SOCi(t)≤SOCmax
其中，预设的充放功率约束条件为：
Pbat,min≤Pbat，i(t)≤Pbat,max
在一个实施例中，预设的优化求解算法包括PSO(粒子群算法)或GA(遗传算法)等智能算法。
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置方法，通过计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，根据光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线建立并筛选出最优的变电站储能容量的协同配置方案，该方法充分考虑了不同场景下的光伏出力特性以及电动车充电规律，从而提升了多站融合的变电站的实际配置与实际需求的匹配度，在实际工程应用中提升了能量利用率。
具体实施例二
除上述方法外，本发明还提供了一种变电站储能容量的协同配置装置，以用于执行如上所述的协同配置方法。图2示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置装置的一个实施例的结构图。
如图2所示，协同配置装置11包括数据获取单元111、特征获取单元112、模型建立单元113以及优化筛选单元114。
数据获取单元111用于获取待配置站点的建设参数以及原始充放电数据。其中，所述建设参数包括光伏建设参数以及充电桩参数；所述原始充放电数据包括光伏出力数据以及历史充电数据。
特征获取单元112用于通过预设的充放电特征获取方法，根据所述光伏出力数据以及所述历史充电数据，计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线。
模型建立单元113用于通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数分别建立与所述多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型。
优化筛选单元114用于通过预设的优化筛选方法，根据预设的功率约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
当需要获取最优的协同配置方案时，首先由数据获取单元111获取待配置站点的建设参数以及原始充放电数据；接着，特征获取单元112通过预设的充放电特征获取方法，根据所述光伏出力数据以及所述历史充电数据，计算获得多个光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线；随后，模型建立单元113通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数分别建立与所述多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型；最后，优化筛选单元114通过预设的优化筛选方法，根据预设的功率约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置装置，通过计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，根据光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线建立并筛选出最优的变电站储能容量的协同配置方案，该装置充分考虑了不同场景下的光伏出力特性以及电动车充电规律，从而提升了多站融合的变电站的实际配置与实际需求的匹配度，在实际工程应用中提升了能量利用率。
具体实施例三
除上述方法和装置外，本发明还提供了一种变电站储能容量的协同配置系统。图3示出了根据本发明的一种变电站储能容量的协同配置系统的一个实施例的结构图。
如图3所示，该协同配置系统1包括如前所述的变电站储能容量的协同配置装置11、光伏设备12以及充电桩13，其中，所述光伏设备12以及充电桩13根据所述协同配置装置11所输出的变电站储能容量的协同配置方案进行配置。
当需要对多站融合的变电站的储能容量进行配置时，协同配置装置11执行如前所述的协同配置方法，从而输出一个最优的储能容量系统配置方案，在获取该储能容量配置方案后，光伏设备12以及充电桩13根据该储能容量配置方案进行配置。
本发明提供了一种变电站储能容量的协同配置系统，通过计算获得多个具有不同光伏出力特征的光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，根据光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线建立并筛选出最优的变电站储能容量的协同配置方案，该系统充分考虑了不同场景下的光伏出力特性以及电动车充电规律，从而提升了多站融合的变电站的实际配置与实际需求的匹配度，在实际工程应用中提升了能量利用率。
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的详细说明，应当理解，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。特别指出，对于本领域技术人员来说，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 (7)

1.一种变电站储能容量的协同配置方法，其特征在于，包括：
获取待配置站点的建设参数组以及原始充放电数据组；其中，所述建设参数组包括光伏建设参数组以及充电桩参数组；所述原始充放电数据组包括光伏出力数据组以及历史充电数据组；
通过预设的充放电特征计算方法，根据所述光伏出力数据组以及所述历史充电数据组，计算获得多个光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线；所述通过预设的充放电特征计算方法，根据所述光伏出力数据组以及所述历史充电数据组，计算获得多个光伏出力特征曲线以及日负荷特征曲线，具体包括：从所述光伏出力数据组中获取全年太阳辐照度值序列，并从所述建设参数组中获取所述待配置站点的光伏设备的额定功率以及温度系数；根据所述全年太阳辐照度值序列、所述额定功率、实际温度以及所述温度系数，计算获得所述光伏设备的日功率曲线组；利用预设的聚类算法对所述日功率曲线组进行迭代聚类，从而获得多个光伏出力特征曲线；通过预设的日负荷特征拟合方法，根据所述历史充电数据组进行计算拟合，从而获取日负荷特征曲线；
通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数组分别建立与所述多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型；
通过预设的优化筛选方法，根据预设的充放电约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
2.根据权利要求1所述的变电站储能容量的协同配置方法，其特征在于，所述通过预设的日负荷特征拟合方法，根据所述历史充电数据组进行计算拟合，从而获取日负荷特征曲线，具体为：
从所述历史充电数据组中获取充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值；
通过预设的抽样模拟方法，根据所述充电时长、电池容量以及初始电量均值，拟合出日负荷特征曲线。
3.根据权利要求2所述的变电站储能容量的协同配置方法，其特征在于，所述通过预设的优化筛选方法，根据预设的充放电约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案，具体为：
从所述充放电约束条件中获取预设的功率平衡约束条件、预设的荷电状态约束条件以及预设的充放功率约束条件；
利用预设的优化求解算法，根据所述功率平衡约束条件、所述荷电状态约束条件以及所述充放功率约束条件，从多个第一储能容量配置模型中筛选出一个或多个第二储能容量配置模型。
4.根据权利要求3所述的变电站储能容量的协同配置方法，其特征在于，所述获取待配置站点的建设参数组以及原始充放电数据组，具体为：
获取所述待配置站点的光伏建设要求，从而根据所述光伏建设要求，确定光伏设备的第一型号、第一规格以及光伏接入的第一功率容量，并将所述第一型号、所述第一规格以及所述第一功率容量作为光伏建设参数组；
获取所述待配置站点的负载安装要求，从而根据所述负载安装要求，确定充电桩的第二型号、第二规格以及整体安装的第二功率容量，并将所述第二型号、所述第二规格以及所述第二功率容量作为充电桩参数组；
获取所述待配置站点的年度太阳辐照度数据，根据年度太阳辐照度数据，建立光辐射能均值概率模型，根据所述光辐射能均值概率模型生成全年太阳辐照度值序列，并将所述全年太阳辐照度值序列作为光伏出力数据组；
获取所述待配置站点的充电时长、电池容量以及初始荷电状态均值，并将所述充电时长、所述电池容量以及所述初始荷电状态均值作为历史充电数据组。
5.一种变电站储能容量的协同配置装置，其特征在于，所述协同配置装置用于执行如权利要求1-4任一项所述的变电站储能容量的协同配置方法。
6.根据权利要求5所述的变电站储能容量的协同配置装置，其特征在于，所述协同配置装置包括数据获取单元、特征获取单元、模型建立单元以及优化筛选单元，其中，
所述数据获取单元用于获取待配置站点的建设参数以及原始充放电数据；其中，所述建设参数包括光伏建设参数以及充电桩参数；所述原始充放电数据包括光伏出力数据以及历史充电数据；
所述特征获取单元用于从所述光伏出力数据组中获取全年太阳辐照度值序列，并从所述建设参数组中获取所述待配置站点的光伏设备的额定功率以及温度系数；根据所述全年太阳辐照度值序列、所述额定功率、实际温度以及所述温度系数，计算获得所述光伏设备的日功率曲线组；利用预设的聚类算法对所述日功率曲线组进行迭代聚类，从而获得多个光伏出力特征曲线；
所述模型建立单元用于通过预设的储能模型建立方法，根据所述建设参数分别建立与多个光伏出力特征曲线一一对应的第一储能容量配置模型；
所述优化筛选单元用于通过预设的优化筛选方法，根据预设的功率约束条件、所述多个光伏出力特征曲线以及所述日负荷特征曲线，从多个第一储能容量配置模型中计算筛选获得变电站储能容量的协同配置方案。
7.一种变电站储能容量的协同配置系统，其特征在于，所述协同配置系统包括如权利要求5或6所述的变电站储能容量的协同配置装置、光伏设备以及充电桩，其中，所述光伏设备以及充电桩根据所述协同配置装置所输出的变电站储能容量的协同配置方案进行配置。
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