CN115513984A - 储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质 - Google Patents

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CN115513984A CN202211282274.5A CN202211282274A CN115513984A CN 115513984 A CN115513984 A CN 115513984A CN 202211282274 A CN202211282274 A CN 202211282274A CN 115513984 A CN115513984 A CN 115513984A
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Abstract

本申请公开了一种储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质。其中，该方法包括：获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。本申请解决了由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。

Description

储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质
技术领域
本申请涉及储能调节领域，具体而言，涉及一种储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质。
背景技术
随着储能技术不断发展，储能在现行峰谷电价机制条件下，通过峰谷差价运行、容量管理，可使花费在购电上的费用最少。现有的储能能量管理系统运行机制建立在固定的峰谷电价基础上，电价及其时间特性明确，判断逻辑简单机械，无需动态判定储能的运行方式。
随着电力市场化改革的推进，用户开始与售电公司签订长期购售电协议，电价开始市场化波动，基于电价的现货市场，电价将在更短的时间尺度内波动，但是现有储能能量管理系统无法动态判定储能运行方式，难能满足实际需求，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化储能系统的使用价值。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种储能系统日前充放电功率的确定方法、装置、存储介质，以至少解决由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种储能系统日前充放电功率的确定方法，包括：获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
可选地，以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，包括：依次以第二时间序列中的各个时间点为基准，在第一时间序列中遍历查找早于时间点的所有元素组合，确定所有元素组合为目标充电时间组合；确定目标充电时间组合对应的最小电价值以及时间点对应的时刻电价，根据时刻电价与最小电价值的关系判断时间点为充电时刻或是放电时刻，根据判断结果得到初步充放电计划曲线。
可选地，根据时刻电价与最小电价值的关系确定时间点为充电时刻或者放电时刻，包括：在时刻电价大于最小电价值的情况下，确定时间点为放电时刻，并在最小电价值对应的时刻进行充电。
可选地，确定时间点为放电时刻，包括：获取最小套利价差，其中，最小套利价差用于指示储能系统是否进行充放电的套利阈值；在确定时间点为放电时刻的套利大于最小套利价差的情况下，确定时间点为放电时刻，以及在确定时间点为放电时刻的套利小于最小套利价差的情况下，确定时间点不充不放，并继续与时间点的下一个时间点进行匹配。
可选地，以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，包括：对初步充放电计划曲线进行划分，生成连续的用于充电的第一时间段组合以及用于放电的第二时间段组合；基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线；基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线；对充电优化曲线与放电优化曲线进行组合，得到目标充放电计划。
可选地，基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线，包括：获取需充电的第一预定时间段中时间点个数，在第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数小于第一预定时间段中时间点个数的情况下，确定第一时间段组合全部用于充电；在第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数大于第一预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到充电优化曲线。
可选地，根据电价对第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到充电优化曲线，包括：获取第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对电价进行升序排序，标记排序结果中排名靠前的第一预定时间段个数的节点为充电时间点，标记第一时间段组合中的其他时间点为不充不放时间点得到充电优化曲线。
可选地，基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线，包括：获取需放电的第二预定时间段中时间点个数，在第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数小于第二预定时间段中时间点个数的情况下，确定第二时间段全部用于放电；在第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数大于第二预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到放电优化曲线。
可选地，根据电价对第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到放电优化曲线，包括：获取第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对电价进行降序排序，标记排序结果中排名靠前的第二预定时间段个数的节点为放电时间点，标记第二时间段中的其他时间点为不充不放时间点得到放电优化曲线。
可选地，获取最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价对应第二时间序列，包括：确定日前预测节点电价时间序列的总长度LEN，其中，总长度LEN用于指示日前预测节点电价时间序列总时间点个数，获取储能系统的日充放电次数，容量以及额定功率；根据日充放电次数，容量，以及额定功率从日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N；从日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取前N个最小值充电电价元素得到第一时间序列；从日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取后N个最大值放电电价元素得到第二时间序列。
可选地，在得到目标充放电计划之后，还包括：获取目标充放电计划在预定周期内的额定充电量与额定放电量；求取额定充电量与额定放电量的和值；确定和值与储能系统的额定容量的比值为储能系统在预定周期内的充放电次数；以充放电次数为约束条件，以收益最大对目标充电计划进行遍历寻优运算。
可选地，以充放电次数为约束条件，以收益最大对目标充电计划进行遍历寻优运算，包括：从目标充电计划中取N个最大电价，依次以N+1进行遍历直至遍历至LEN，得到所有排列组合；在以充放电次数为约束条件下，确定所有排列组合中收益最大的目标组合；其中，目标组合用于指示在预定周期内最佳的充放电次数组合；基于目标组合对目标充电计划进行更新得到最优充电计划，其中，最优充电计划用于指示在预定周期内最佳的充放电次数以及充放电时各个时间点的充放电功率。
可选地，根据日充放电次数，容量以及额定功率从日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N，包括：确定日充放电次数与容量的乘积，求取乘积与额定功率的比值，将比值为作为元素个数N。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种储能系统日前充放电功率的确定装置，包括：获取模块，用于获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；遍历模块，用于以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；寻优模块，用于以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种储能系统日前充放电功率的确定方法。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现任意一种储能系统日前充放电功率的确定方法。
在本申请实施例中，采用基于日前预测节点电价生成储能系统运行曲线的方式，通过获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，然后，再以储能系统的荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率，达到了基于更短的时间尺度灵活动态调整储能系统的充放电功率，实现更加有效的削峰填谷，进一步确保电力实时平衡以及电网安全运行的技术效果，进而解决了由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的储能系统日前充放电功率的确定方法的流程示意图；
图2是本申请一些实施例中可选用的储能系统物理模块结构图；
图3是本申请实施例中储能系统参与现货市场的总体流程示意图；
图4是该迭代过程中生成的初步的充放电计划曲线示意图；
图5是该迭代过程中基于SOC优化限制寻优后的充放电计划曲线示意图；
图6是基于5min颗粒度的最优计划运行功率曲线示意图；
图7是根据本申请实施例的一种储能系统日前充放电功率的确定装置的结构示意图；
图8示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备800的示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
相关技术中，新型储能参与电力现货交易，为储能发展探索了一套全新商业模式，储能电站将改变盈利难现状。电力现货交易是指在电力现货市场进行的交易。电力现货市场主要包括日前、日内和实时的电能量与备用等辅助服务交易市场，现货市场、中长期直接交易市场和期货电力衍生品市场构成现代电力市场体系。国内现货交易作为市场化电力电量平衡机制的补充部分，发挥发现价格、完善交易品种、形成充分竞争的作用。
目前市场是现货市场的主要交易平台，提前一天时间确定次日机组的开机组合发电时段，调节所需发用电曲线和中长期合同的偏差，基本实现次日电力电量的平衡，并且满足电网安全约束条件。
需要说明的是，日内市场是指为市场主体提供在日前市场关闭后对发用电计划进行微调的交易平台，来应对出现的各种预测偏差和非计划状况实时市场是指在小时前组织实施，接近系统的实时运行情况，真实反映系统超短期的资源稀缺程度与系统堵塞程度，实现电力实时平衡和电网安全运行。
为了满足日内市场的需求，本申请提供了一种参与现货市场的储能系统日前充放电功率的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的储能系统日前充放电功率的确定方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；
步骤S104，以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；
步骤S106，以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
需要说明的是，日前预测节点电价时间序列中的电价元素为各个时间点对应的电价，即上述电价元素指的就是指日前预测节点电价时间序列中各个时间点对应的电价。
图2是本申请一些实施例中可选用的储能系统物理模块结构图，如图2所示，该储能系统包括多个储能子系统，其中，每个储能子系统均包括储能双向变流器以及储能电池。
上述储能系统日前充放电功率的确定方法中，通过获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，然后，再以储能系统的荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率，达到了基于更短的时间尺度灵活动态调整储能系统的充放电功率，实现更加有效的削峰填谷，进一步确保电力实时平衡以及电网安全运行的技术效果，进而解决了由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。
具体地，以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，可以为依次以第二时间序列中的各个时间点为基准，在第一时间序列中遍历查找早于时间点的所有元素组合，确定所有元素组合为目标充电时间组合；确定目标充电时间组合对应的最小电价值以及时间点对应的时刻电价，根据时刻电价与最小电价值的关系判断时间点为充电时刻或是放电时刻，根据判断结果得到初步充放电计划曲线。
本申请一些实施例中，根据时刻电价与最小电价值的关系确定时间点为充电时刻或者放电时刻，可以为在时刻电价大于最小电价值的情况下，确定时间点为放电时刻，并在最小电价值对应的时刻进行充电。
由于储能系统参与放电需要一定的运行成本，因此，确定时间点为放电时刻，还可以为获取最小套利价差，其中，最小套利价差用于指示储能系统是否进行充放电的套利阈值；在确定时间点为放电时刻的套利大于最小套利价差的情况下，确定时间点为放电时刻，以及在确定时间点为放电时刻的套利小于最小套利价差的情况下，确定时间点不充不放，并继续与时间点的下一个时间点进行匹配。即在储能系统可以获利的前提下再进行放电，以免造成储能系统的储能资源的浪费。
本申请一些可选的实施例中，以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，可以通过如下步骤实现，具体的；
对初步充放电计划曲线进行划分，生成连续的用于充电的第一时间段组合以及用于放电的第二时间段组合；基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线；基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线；对充电优化曲线与放电优化曲线进行组合，得到目标充放电计划。
可选地，基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线，包括：获取需充电的第一预定时间段中时间点个数，在第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数小于第一预定时间段中时间点个数的情况下，确定第一时间段组合全部用于充电；在第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数大于第一预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到充电优化曲线。
具体的，根据电价对第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到充电优化曲线，包括：获取第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对电价进行升序排序，标记排序结果中排名靠前的第一预定时间段个数的节点为充电时间点，标记第一时间段组合中的其他时间点为不充不放时间点得到充电优化曲线。
可选地，基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线，包括：获取需放电的第二预定时间段中时间点个数，在第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数小于第二预定时间段中时间点个数的情况下，确定第二时间段全部用于放电；在第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数大于第二预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到放电优化曲线。
具体的，根据电价对第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到放电优化曲线，可以为：获取第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对电价进行降序排序，标记排序结果中排名靠前的第二预定时间段个数的节点为放电时间点，标记第二时间段中的其他时间点为不充不放时间点得到放电优化曲线。
作为一种可选的实施方式，获取最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价对应第二时间序列，可以通过如下方式实现，具体的，确定日前预测节点电价时间序列的总长度LEN，其中，总长度LEN用于指示日前预测节点电价时间序列总时间点个数，获取储能系统的日充放电次数，容量以及额定功率；根据日充放电次数，容量，以及额定功率从日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N；从日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取前N个最小值充电电价元素得到第一时间序列；从日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取后N个最大值放电电价元素得到第二时间序列。
本申请一些实施例中，在得到目标充放电计划之后，还可以获取目标充放电计划在预定周期内的额定充电量与额定放电量，然后，求取额定充电量与额定放电量的和值，确定和值与储能系统的额定容量的比值为储能系统在预定周期内的充放电次数；以充放电次数为约束条件，以收益最大对目标充电计划进行遍历寻优运算。
可选地，以充放电次数为约束条件，以收益最大对目标充电计划进行遍历寻优运算，包括：从目标充电计划中取N个最大电价，依次以N+1进行遍历直至遍历至LEN，得到所有排列组合；在以充放电次数为约束条件下，确定所有排列组合中收益最大的目标组合；其中，目标组合用于指示在预定周期内最佳的充放电次数组合；基于目标组合对目标充电计划进行更新得到最优充电计划，其中，最优充电计划用于指示在预定周期内最佳的充放电次数以及充放电时各个时间点的充放电功率。
需要说明的是，上述充放电功率可以为储能系统的额定充放电功率，即充放电功率的最大值，但考虑到若长时间基于额定功率进行充放电，对于储能系统的性能要求较高，且长时间基于额定功率进行充放电容易导致储能系统的过充或者过放，影响储能系统的电气性能，例如，使用寿命、可循环次数等，因此，在本申请一些实施例中，一般选用采用小于额定充放电功率的功率值进行充放电，例如，基于额定充放电功率*80％对应的功率值进行充放电。
需要说明的是，根据日充放电次数，容量以及额定功率从日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N，通过如下过程实现，具体的，可确定日充放电次数与容量的乘积，求取乘积与额定功率的比值，将比值为作为元素个数N。
图3是本申请实施例中储能系统参与现货市场的总体流程示意图，如图3所示，该流程主要包括：
以最大净现值NPV，最短回收年限，内部最大收益IRR为目标，计算日收益最低目标，日限制充放电次数，获取系统初始SOC，容量，日前预测节点电价，价差等信息，然后，进入充放电组合迭代寻优模型，生成每个迭代下的初步寻优结果，并基于SOC限制收益最大再次进一步寻优，输出多组收益并分析，直至筛选出最大收益对应的日前计划功率曲线，需要说明的是，日前计划功率的表现形式包括但不限于：曲线，也可以为表格，文字等。
现结合一具体实施例对上述技术方案进行说明。
1、计算内部最大净现值NPV、最小动态投资回收期Pt和最大内部收益率IRR的目标函数分别为：
Figure BDA0003898637990000091
Figure BDA0003898637990000092
Figure BDA0003898637990000093
Pt*Dt*365*L≤TC。
式中，I表示储能系统的年收益(假定每年收益相等)；n表示系统的寿命年限；r表示资金的贴现率；C表示储能系统的投资建设成本，Dt是日充放次数，L是年有效运行天数，TC是电池总充放次数。
通过企业内部根据NPV/Pt/IRR权重分析得到每日的收益I最低限制，最大的日充放电次数Dt。
2、获取初始SOC，容量rated_capcity，日前预测节点电价elec_price，历史结算电价his_elec_price，额定功率rated_power，soc最低及最高限值soc_min、soc_max，初始soc：init_soc，系统充放电效率efficiency，最低价差限制条件dis_elec_price，预测电价时间颗粒度time_gap(小时为单位15min，值为0.25)等数据；
3、进入充放电组合寻优迭代算法模型输出不同组合情况下收益及计划曲线，具体步骤如下：
1)对预测电价elec_price电价升序排列，初始化N，初始值N＝Dt*rate_capcity/rated_power，N最大为elec_price序列的长度LEN；
2)得到前N个最小值充电电价元素形成的初始组合：down_array，以及对应的时间序列组合：down_array_time；
3)得到后N个最大值放电电价元素形成的初始组合：up_array，以及对应的时间序列组合：up_array_time；
4)将down_array_time和up_array_time按照时间升序，down_array与up_array跟随down_array_time，up_array_time进行排列，保证数组下标对应的时间和电价保持一致；
5)初始化长度为elec_price一样的充放电时段序列init_charge_discharge，默认全为0(0：表示不充不放，1:充电，-1：放电)；
6)以上限组合up_array_time为基准进行遍历每个元素，搜索down_array_time组合对应的元素，最终生成每个点的初步充放电计划功率init_charge_discharge，寻优的方法如下：
1.用up_array_time当前元素时间currTime为基准，在down_array_time组合中搜索早于currTime的所有元素组合tmp_down_array_time；
2.然后判断tmp_down_array_time长度是否为0，如果为0则表示currTime放电时间点比较靠前，前面没有充电的时间，所以当前currTime时间点的对应的init_charge_discharge[currTime]＝0；进入1重新迭代up_array_time下一个元素，如果不为0，则进入3；
3.搜索早于currTime时间的充电时间组合tmp_down_array_time，紧接着就是搜索tmp_down_array_time对应电价的最小值MIN_VALUE，那么将当前最小值的时间min_ele_index记录下来，生成currTime时刻相匹配的充电时间点，写入init_charge_discharge中，具体实现如下：
a)如果满足[currTime时刻电价]-MIN_VALUE>＝dis_elec_price,生成currTime时刻为放电，min_ele_index时刻充电，即init_charge_discharge[currTime]＝-1，init_charge_discharge[min_ele_index]＝-1，同时将充电电价初始组合down_array和时间组合down_array_time中的min_ele_index时间对应的电价和时间删除，因为此时充电组合中min_ele_index时刻元素已经被放电组合中currTime时刻匹配；
b)如果满足[currTime时刻电价]-MIN_VALUE<dis_elec_price,则表示充放电之间的价差小于初始值，不满足充放电匹配条件，生成currTime时刻为不充不放，min_ele_index时刻不充不放；继续迭代up_array_time的下一个元素，直接迭代结束为止，图4是该迭代过程中生成的初步的充放电计划曲线。
7)第6步中会输出初步的充放电计划曲线init_charge_discharge，此时没有对曲线做soc充放电限制，由于电池不能一直充和一直放，因此，需要考虑soc限制。
下面进入soc寻优曲线，可以用排列组合的手段收益进行最大寻优，最终输出计划功率曲线，具体SOC限制寻优方法如下：
1.首先对初步的充放电计划曲线init_charge_discharge做连续充放电序列划分，进入连续充放序列划分模块，生成连续的充电组合和放电组合，分别记录下来，charge_list：充电连续时间段集合，discharge_list：充电连续时间段集合，方便理解可以看图4上有两个充电组合，两个放电组合，所以charge_list和discharge_list组合长度为2，每个组合中对应有多个充放电时间；
2.继续将charge_list和discharge_list作为SOC寻优算法的输入，考虑到充电组合和放电组合数量是一致的，具体的寻优可通过如下步骤实现：
a)首先利用充放电组合大小作为迭代条件；
b)先判断充电当前组合charge_list[i](表示第i个组合)，判断充电需要的时间段个数count＝(soc_max*rate_capcity-soc*rate_capcity)/power/time_gap(当预测时间间隔为1小时时，time_gap＝1)；生成当前组合下的最优充电时间序列，具体实现如下：
1.如果count>＝当前组合charge_list[i]当前组合长度，说明charge_list[i]可以全部为充；
2.如果count<当前组合charge_list[i]长度，说明charge_list[i]组合中存在不合理的充电点，需要将charge_list[i]的时间点全部找出来，搜索对应的电价，按照电价进行升序排序，取前count个电价对应的时间点标记位充电，其他时间点标记为0不充不放；
c)然后再判断放电当前组合discharge_list[i](表示第i个组合)，判断放电需要的时间段个数count＝((soc-soc_min)*rate_capcity)/power/time_gap(当预测时间间隔为1小时时，time_gap＝1)；生成当前组合下的最优充电时间序列，具体实现如下：
1.如果count>＝当前组合discharge_list[i]当前组合长度，说明discharge_list[i]可以全部为放；
2.如果count<当前组合discharge_list[i]当前组合长度，说明discharge_list[i]无法全为放，因为此时储能已经无电可放，此时选择discharge_list[i]时间序列对应的电价最大的前count个时间点为放电，剩下的点为不充不放。
d)再次进入a，直到迭代结束，图5是该迭代过程中基于SOC优化限制寻优后的充放电计划曲线，如图5所示。
8)对7)输出的计划功率曲线，按照时间顺序进行判断，从头遍历：
当充电时，充电成本为：
tmp_cost＝tmp_cost+elec_price[i]*rated_power*time_gap；
充电量为：charge＝elec_price[i]*rated_power*time_gap；
当放电时，放电收益为：
tmp_profit＝tmp_profit+elec_price[i]*rated_power*efficiency*time_gap；
放电量为：discharge＝elec_price[i]*rated_power*efficiency*time_gap；
当遍历结束后：
输出收益为profit＝tmp_profit-tmp_cost；
度电收益为per_price＝profit/[(charge+discharge)/2]；
日充放次数为Dtt＝(charge+discharge)/rate_capcity；
9)开始对N进行遍历到LEN，输出LEN-N个profit、per_price、Dtt数据，通过Dt限制，收益最高为目标，搜索对应的N—Len的最佳组合取值result_indiex，搜索对应result_indiex生成的计划功率，该时段就是最优生成的计划功率。
容易注意到的是，上述技术方案不限于电序列的间隔time_gap，可以是1h、0.5h，0.25h等，图6是基于5min颗粒度的最优计划运行功率曲线示意图，可以理解的，上述技术方案也不局限于一天，可以对多天数据进行寻优。
图7是根据本申请实施例的一种储能系统日前充放电功率的确定装置，如图7所示，该装置包括：
获取模块70，用于获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；
遍历模块72，用于以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；
寻优模块74，用于以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
该确定装置中，获取模块70，用于获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；遍历模块72，用于以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；寻优模块74，用于以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率，达到了基于更短的时间尺度灵活动态调整储能系统的充放电功率，实现更加有效的削峰填谷，进一步确保电力实时平衡以及电网安全运行的技术效果，进而解决了由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行任意一种储能系统日前充放电功率的确定方法。
具体地，上述存储介质用于存储以下功能的程序指令，实现以下功能：
获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。上述存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
在本申请一示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述任一项的储能系统日前充放电功率的确定方法。
可选地，该计算机程序在被处理器执行时可实现如下步骤：
获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以第二时间序列为基准，对第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
根据本申请的实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的储能系统日前充放电功率的确定方法。
可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入设备输出设备和上述处理器连接。
图8示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如储能系统日前充放电功率的确定方法。例如，在一些实施例中，储能系统日前充放电功率的确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的储能系统日前充放电功率的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行储能系统日前充放电功率的确定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
在本申请相关实施例中，采用基于日前预测节点电价生成储能系统运行曲线的方式，通过获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；以所述第二时间序列为基准，对所述第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，然后，再以储能系统的荷电状态为约束条件，收益最大为目标对所述初步充放电计划曲线进行寻优，得到储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率，达到了基于更短的时间尺度灵活动态调整储能系统的充放电功率，实现更加有效的削峰填谷，进一步确保电力实时平衡以及电网安全运行的技术效果，进而解决了由于相关技术中的储能系统控制方式比较单一固定，无法动态判定储能运行方式，对电网所起到的削峰填谷的实际效果较差，无法最大化利用储能系统的技术问题。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，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，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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，在本申请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，本申请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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (16)

1.一种储能系统日前充放电功率的确定方法，其特征在于，包括：
获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；
以所述第二时间序列为基准，对所述第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；
以储能系统荷电状态为约束条件，收益最大为目标对所述初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，所述目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述第二时间序列为基准，对所述第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线，包括：
依次以所述第二时间序列中的各个时间点为基准，在所述第一时间序列中遍历查找早于所述时间点的所有元素组合，确定所述所有元素组合为目标充电时间组合；
确定所述目标充电时间组合对应的最小电价值以及所述时间点对应的时刻电价，根据所述时刻电价与所述最小电价值的关系判断所述时间点为充电时刻或是放电时刻，根据判断结果得到所述初步充放电计划曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述时刻电价与所述最小电价值的关系确定所述时间点为充电时刻或者放电时刻，包括：
在所述时刻电价大于所述最小电价值的情况下，确定所述时间点为放电时刻，并在所述最小电价值对应的时刻进行充电。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述时间点为放电时刻，包括：
获取最小套利价差，其中，所述最小套利价差用于指示储能系统是否进行充放电的套利阈值；
在确定所述时间点为放电时刻的套利大于所述最小套利价差的情况下，确定所述时间点为放电时刻，以及
在确定所述时间点为放电时刻的套利小于所述最小套利价差的情况下，确定所述时间点不充不放，并继续与所述时间点的下一个时间点进行匹配。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对所述初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，包括：
对所述初步充放电计划曲线进行划分，生成连续的用于充电的第一时间段组合以及用于放电的第二时间段组合；
基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线；
基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线；
对所述充电优化曲线与所述放电优化曲线进行组合，得到所述目标充放电计划。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于荷电状态以及电价对第一时间段组合进行优化，得到充电优化曲线，包括：
获取需充电的第一预定时间段中时间点个数，在所述第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数小于所述第一预定时间段中时间点个数的情况下，确定所述第一时间段组合全部用于充电；
在所述第一时间段组合中的第一时间段中时间点的个数大于所述第一预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对所述第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到所述充电优化曲线。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据电价对所述第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到所述充电优化曲线，包括：
获取第一时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对所述电价进行升序排序，标记所述排序结果中排名靠前的第一预定时间段个数的节点为充电时间点，标记所述第一时间段组合中的其他时间点为不充不放时间点得到所述充电优化曲线。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于荷电状态以及电价对第二时间段组合进行优化，得到放电优化曲线，包括：
获取需放电的第二预定时间段中时间点个数，在所述第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数小于所述第二预定时间段中时间点个数的情况下，确定所述第二时间段全部用于放电；
在所述第二时间段组合中的第二时间段中时间点的个数大于所述第二预定时间段中时间点个数的情况下，根据电价对所述第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到所述放电优化曲线。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据电价对所述第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点进行标记操作，根据标记结果得到所述放电优化曲线，包括：
获取第二时间段组合中各时间段对应的各个时间点对应的电价，对所述电价进行降序排序，标记所述排序结果中排名靠前的第二预定时间段个数的节点为放电时间点，标记所述第二时间段中的其他时间点为不充不放时间点得到所述放电优化曲线。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价对应第二时间序列，包括：
确定所述日前预测节点电价时间序列的总长度LEN，其中，所述总长度LEN用于指示日前预测节点电价时间序列总时间点个数，获取所述储能系统的日充放电次数，容量以及额定功率；
根据所述日充放电次数，容量，以及额定功率从所述日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N；
从所述日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取前N个最小值充电电价元素得到所述第一时间序列；
从所述日前预测节点电价时间序列中的总长度LEN获取后N个最大值放电电价元素得到所述第二时间序列。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在得到所述目标充放电计划之后，所述方法还包括：
获取所述目标充放电计划在所述预定周期内的额定充电量与额定放电量；
求取所述额定充电量与所述额定放电量的和值；确定所述和值与储能系统的额定容量的比值为所述储能系统在所述预定周期内的充放电次数；
以所述充放电次数为约束条件，以收益最大对所述目标充电计划进行遍历寻优运算。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在在于，以所述充放电次数为约束条件，以收益最大对所述目标充电计划进行遍历寻优运算，包括：
从所述目标充电计划中取N个最大电价，依次以N+1进行遍历直至遍历至LEN，得到所有排列组合；
在以所述充放电次数为约束条件下，确定所述所有排列组合中收益最大的目标组合；其中，所述目标组合用于指示在所述预定周期内最佳的充放电次数组合；
基于所述目标组合对所述目标充电计划进行更新得到最优充电计划，其中，所述最优充电计划用于指示在所述预定周期内最佳的充放电次数以及充放电时各个时间点的充放电功率。
13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据所述日充放电次数，容量以及额定功率从所述日前预测节点电价时间序列的总长度LEN选取待参与充放电的时间点个数N，包括：
确定日充放电次数与所述容量的乘积，求取所述乘积与所述额定功率的比值，将所述比值为作为所述元素个数N。
14.一种储能系统日前充放电功率的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取日前预测节点电价时间序列中最小充电电价元素对应的第一时间序列，以及最大放电电价元素对应第二时间序列；
遍历模块，用于以所述第二时间序列为基准，对所述第一时间序列进行遍历，得到初步充放电计划曲线；
寻优模块，用于以荷电状态为约束条件，收益最大为目标对所述初步充放电计划曲线进行寻优，得到目标充放电计划，其中，所述目标充放电计划用于指示储能系统在预定周期内各个时间点的充放电功率。
15.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至13中任意一项所述储能系统日前充放电功率的确定方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至13中任一项所述的储能系统日前充放电功率的确定方法。
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