CN115545588A - 固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN115545588A CN202211553193.4A CN202211553193A CN115545588A CN 115545588 A CN115545588 A CN 115545588A CN 202211553193 A CN202211553193 A CN 202211553193A CN 115545588 A CN115545588 A CN 115545588A
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何冠楠
宋洁
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Abstract

本申请提供了一种固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。通过本申请，解决了相关技术中存在所需的时间开销过大，不适用全生命周期时间尺度下固定储能系统的选址规划和决策的问题。

Description

固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及储能技术领域，尤其涉及一种固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着大规模可再生能源的接入，其间歇性和波动性对电力系统的安全与稳定运行带来重大挑战，亟需灵活的储能技术支撑可再生能源的消纳。电化学储能电池（后简称电池储能）作为当前最具应用优势与前景的储能技术，广泛分布于能源系统中的固定储能系统（电池储能电站）、移动储能系统（装载电池的移动储能车）以及交通系统中的电动汽车中，共同构成一个耦合能源与交通系统的混合储能系统。充换电协同的混合储能系统可用于消纳可再生能源，缓解可再生能源过剩导致的弃风、弃电和电网阻塞等问题。
混合储能系统在全生命周期时间尺度下的规划决策面临极大的挑战，尤其是固定储能系统的选址规划问题，不同的选址会影响混合储能系统的整体收益。现有技术仅使用商业求解器如Gurobi进行选址规划问题的求解，计算所需的时间开销过大，只适用混合储能系统短期调度情况下的选址规划，并不适用全生命周期时间尺度下固定储能系统的选址规划和决策。
因此，现有技术存在所需的时间开销过大，不适用全生命周期时间尺度下固定储能系统的选址规划和决策的问题。
发明内容
本申请提供了一种固定储能系统选址确定方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中存在所需的时间开销过大，不适用全生命周期时间尺度下固定储能系统的选址规划和决策的问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种固定储能系统选址确定方法，该方法包括：
获取混合储能系统的时空数据，其中，所述混合储能系统包含固定储能系统；
通过预设算法和所述时空数据，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
根据所述短期成本效益，确定所述混合储能系统在每个所述电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
确定所述全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将所述目标电池网络节点对应的地址作为所述固定储能系统的目标选址。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种固定储能系统选址确定装置，该装置包括：
获取模块，用于获取混合储能系统的时空数据，其中，所述混合储能系统包含固定储能系统；
得到模块，用于通过预设算法和所述时空数据，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
第一确定模块，用于根据所述短期成本效益，确定所述混合储能系统在每个所述电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
第二确定模块，用于确定所述全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将所述目标电池网络节点对应的地址作为所述固定储能系统的目标选址。
可选地，得到模块包括：
第一得到单元，用于根据所述时空数据，得到不同电池网络节点在不同时刻下的节点边际电价；
第一获取单元，用于获取所述固定储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第一充电量和第一放电量；
第二获取单元，用于获取所述移动储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第二充电量和第二放电量；
第二得到单元，用于根据所述节点边际电价、所述第一充电量以及所述第一放电量，得到所述固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益；
第三得到单元，用于根据所述节点边际电价、所述第二充电量以及所述第二放电量，得到所述移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益；
第四得到单元，用于根据所述第一短期成本效益、所述第二短期成本效益以及第一预设公式，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益。
可选地，第二得到单元包括：
第一得到子模块，用于根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量以及第二预设公式，得到所述固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期收益；
第二得到子模块，用于根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量以及第三预设公式，得到所述固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期电池老化量；
第三得到子模块，用于根据所述第一短期收益、所述第一短期电池老化量以及第四预设公式，得到所述第一短期成本效益。
可选地，第三得到单元包括：
第四得到子模块，用于根据所述节点边际电价、所述第二充电量、所述第二放电量以及第五预设公式，得到所述移动储能系统在所有所述电池网络节点整体的第二短期收益；
第五得到子模块，用于根据所述第二充电量、所述第二放电量以及第六预设公式，得到所述移动储能系统在所有所述电池网络节点整体的第二短期电池老化量；
第六得到子模块，用于根据所述第二短期收益、所述第二短期电池老化量以及第七预设公式，得到所述第二短期成本效益。
可选地，第一确定模块包括：
第一聚合单元，用于聚合所述短期成本效益，得到中期成本效益；
第二聚合单元，用于聚合所述中期成本效益，得到所述全生命周期成本效益。
可选地，第二确定模块包括：
第五得到单元，用于基于所述时空数据和所述目标选址，得到所述混合储能系统的时空网络图，其中，所述时空网络图包含预设数量个时空路径；
第六得到单元，用于将所述目标选址和所述时空网络图输入时空决策模型，得到所述混合储能系统在不同所述时空路径下的最大收益；
作为单元，用于将最大收益最高的时空路径作为目标路径；
第七得到单元，用于基于所述目标路径，得到所述固定储能系统和所述移动储能系统的调度方案；
第三聚合单元，用于聚合所述固定储能系统和所述移动储能系统的所述调度方案，得到所述混合储能系统的全生命周期决策规划方案。
可选地，第六得到单元包括：
第一获取子模块，用于获取所述移动储能系统的第一状态信息；
第二获取子模块，用于获取所述固定储能系统的第二状态信息；
第七得到子模块，用于根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量、所述第二充电量、所述第二放电量、所述第一状态信息、所述第二状态信息、所述第一短期收益、所述第二短期收益、所述第一短期电池老化量以及所述第二短期电池老化量，得到所述混合储能系统的综合函数；
第八得到子模块，用于根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述混合储能系统的约束条件，其中，所述综合函数和所述约束条件均用于计算所述混合储能系统在不同所述时空路径下的最大收益；
构建子模块，用于基于所述综合函数和所述约束条件，构建所述时空决策模型。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一实施例中的方法步骤。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一实施例中的方法步骤。
在本申请实施例中，通过获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。通过上述方法，先计算出混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益，再根据短期成本效益计算出全生命周期成本效益，最后，将全生命周期成本效益中数值最大的电池网络节点作为目标电池网络节点即目标选址。一方面，在比较所有电池网络节点全生命周期成本效益后得出的目标选址，能够最大化混合储能系统的运营收益，并且大大减小了得出该目标选址的时间开销，另一方面，能够求解混合储能系统在全生命周期时间尺度下的固定储能系统选址规划问题，为后续混合储能系统的库存路径规划提供基础。解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
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，对于本领域普通技术人员而言，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是根据本申请实施例的一种可选的固定储能系统选址确定方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例的一种可选的混合储能系统全生命周期决策方法的流程示意图；
图3是根据本申请实施例的一种可选的固定储能系统选址确定装置的结构框图；
图4是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图。
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。
混合储能系统包括移动储能系统和固定储能系统，移动储能系统是一种装载在车辆上的电池和电力转换系统，移动储能车辆在存在电价差的节点间行驶，在电价低的节点充电，在电价高的节点放电，以缓解电网拥堵,以实现时空套利。固定储能系统包括电池储能电站，移动储能系统可以在固定储能系统中充电、放电和更换电池。混合储能系统的套利主要来源于各电池网络节点的电价差，即电价差越高的两个节点连接的时空路径，其潜在的套利机会就越高，对混合储能系统进行科学调度规划，能够使混合储能系统的运营收益最大化。然而，混合储能系统在全生命周期时间尺度下的规划决策面临极大的挑战，其中包括：固定储能系统的选址规划、混合储能系统的库存路径规划以及如何节省得出规划方案的时间开销。
基于上述内容，根据本申请实施例的一个方面，提供了一种固定储能系统选址确定方法，如图1所示，该方法的流程可以包括以下步骤：
步骤S101，获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统。
可选地，获取与混合储能系统有关的时空数据，具体包括：电网节点的数量、不同时刻的电价、地理位置等，固定储能系统的电网节点的数量、不同时刻的电价、地理位置等，移动储能系统的车辆数量、在调度周期初始时刻的起点、在终止时刻的终点等，其中，电网节点和固定储能系统均属于电池网络节点。
步骤S102，通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益。
可选地，首先，根据上述时空数据分别计算固定储能系统和移动储能系统在在不同电池网络节点的短期成本效益，短期成本效益包括短期收益和短期电池老化量。之后，将固定储能系统和移动储能系统的短期成本效益加权相加，加权相加而成的成本效益值即为混合储能系统的短期成本效益的评估值。
步骤S103，根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益。
可选地，通过聚合上述混合储能系统短期成本效益可以得到混合储能系统的中期成本效益，再聚合中期成本效益可以得到混合储能系统在不同电池网络节点的全生命周期成本效益的评估值。
步骤S104，确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。
可选地，选择混合储能系统全生命周期成本效益值最大的电池网络节点
Figure 253033DEST_PATH_IMAGE002
作为目标电池网络节点，目标电池网络节点的地址作为混合储能系统中固定储能系统的最优选址即目标选址，如公式（1）所示：
Figure 701332DEST_PATH_IMAGE004
（1）
其中，
Figure 746648DEST_PATH_IMAGE006
表示固定储能系统的目标选址，
Figure 282803DEST_PATH_IMAGE008
为电池网络节点，G为电池网络节点集合，
Figure 362754DEST_PATH_IMAGE010
表示混合储能系统在节点
Figure 450796DEST_PATH_IMAGE008
的全生命周期成本效益。
在本申请实施例中，通过获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。通过上述方法，先计算出混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益，再根据短期成本效益计算出全生命周期成本效益，最后，将全生命周期成本效益中数值最大的电池网络节点作为目标电池网络节点即目标选址。一方面，在比较所有电池网络节点全生命周期成本效益后得出的目标选址，能够最大化混合储能系统的运营收益，并且大大减小了得出该目标选址的时间开销，另一方面，能够求解混合储能系统在全生命周期时间尺度下的固定储能系统选址规划问题，为后续混合储能系统的库存路径规划提供基础。解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
作为一种可选实施例，混合储能系统还包括移动储能系统，通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益，包括：
根据时空数据，得到不同电池网络节点在不同时刻下的节点边际电价；
获取固定储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第一充电量和第一放电量；
获取移动储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第二充电量和第二放电量；
根据节点边际电价、第一充电量以及第一放电量，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益；
根据节点边际电价、第二充电量以及第二放电量，得到移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益；
根据第一短期成本效益、第二短期成本效益以及第一预设公式，得到混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益。
可选地，根据时空数据，得到不同电池网络节点在不同时刻下的节点边际电价，如：
Figure 983409DEST_PATH_IMAGE012
表示节点
Figure 323254DEST_PATH_IMAGE014
在t时刻的节点边际电价，
Figure 257712DEST_PATH_IMAGE016
表示节点
Figure 516655DEST_PATH_IMAGE018
在t时刻的节点边际电价。
获取第一充电量如
Figure 536564DEST_PATH_IMAGE020
、第一放电量如
Figure 677171DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 466135DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 161559DEST_PATH_IMAGE026
分别表示t时刻位于节点
Figure 544129DEST_PATH_IMAGE028
处的固定储能系统的充电和放电量。
获取第二充电量如
Figure 84832DEST_PATH_IMAGE030
、第二放电量如
Figure 993882DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 594628DEST_PATH_IMAGE034
、
Figure 464495DEST_PATH_IMAGE036
分别表示t时刻移动储能车辆v在节点g处的充电和放电量。
根据
Figure 808889DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 572445DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 609671DEST_PATH_IMAGE042
计算固定储能系统在电池网络节点
Figure 701255DEST_PATH_IMAGE044
的第一短期成本效益如
Figure 849340DEST_PATH_IMAGE046
，同理，计算固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益，其中，
Figure 467403DEST_PATH_IMAGE048
表示固定储能系统在节点
Figure 675531DEST_PATH_IMAGE049
的短期成本效益。
根据
Figure 254411DEST_PATH_IMAGE051
、
Figure 206186DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 944335DEST_PATH_IMAGE055
计算移动储能系统在电池网络节点
Figure 198730DEST_PATH_IMAGE057
的第二短期成本效益如
Figure 655119DEST_PATH_IMAGE059
，同理，计算移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益，其中，
Figure 145006DEST_PATH_IMAGE061
表示移动储能系统在节点
Figure 347449DEST_PATH_IMAGE063
的短期成本效益。
根据第一短期成本效益如
Figure 897379DEST_PATH_IMAGE065
、第二短期成本效益如
Figure 575485DEST_PATH_IMAGE067
以及公式（2）即第一预设公式，计算混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益，以
Figure 869063DEST_PATH_IMAGE069
为例，
Figure 191591DEST_PATH_IMAGE071
表示混合储能系统在节点
Figure 646843DEST_PATH_IMAGE073
的短期成本效益。
Figure 812245DEST_PATH_IMAGE075
（2）
其中，
Figure 643935DEST_PATH_IMAGE077
和
Figure 89478DEST_PATH_IMAGE079
为权重因子，且满足
Figure 715632DEST_PATH_IMAGE081
，
Figure 368330DEST_PATH_IMAGE083
和
Figure 3711DEST_PATH_IMAGE085
的值可以为
Figure 35252DEST_PATH_IMAGE086
，
Figure 97885DEST_PATH_IMAGE087
也可以为其他数值，此处不做限制。
重复上述步骤，计算出混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益。
在本申请实施例中，分别根据节点边际电价和充、放电量计算固定储能系统和移动储能系统的短期成本效益，再将两个短期成本效益加权相加，能够得到准确且真实的混合储能系统的短期成本效益，计算简单、易于实现，时间开销小。
作为一种可选实施例，根据节点边际电价、第一充电量以及第一放电量，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益，包括：
根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量以及第二预设公式，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期收益；
根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量以及第三预设公式，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期电池老化量；
根据第一短期收益、第一短期电池老化量以及第四预设公式，得到第一短期成本效益。
可选地，根据节点边际电价如
Figure 972301DEST_PATH_IMAGE089
、第一充电量如
Figure 411372DEST_PATH_IMAGE091
、第一放电量如
Figure 562999DEST_PATH_IMAGE093
、以及公式（3）即第二预设公式可以计算出
Figure 796534DEST_PATH_IMAGE095
，
Figure 158245DEST_PATH_IMAGE095
表示固定储能系统位于节点
Figure 276374DEST_PATH_IMAGE097
处的短期收益即第一短期收益。
Figure 407141DEST_PATH_IMAGE099
（3）
根据节点边际电价如
Figure DEST_PATH_IMAGE101
、第一充电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE103
、第一放电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE105
、以及公式（4）即第三预设公式，可以计算出
Figure DEST_PATH_IMAGE107
，
Figure 749261DEST_PATH_IMAGE107
表示固定储能系统位于节点
Figure DEST_PATH_IMAGE109
处的短期电池老化量即第一短期电池老化量。
Figure DEST_PATH_IMAGE111
（4）
根据第一短期收益如
Figure DEST_PATH_IMAGE113
、第一短期电池老化量如
Figure DEST_PATH_IMAGE115
以及公式（5）即第四预设公式，可以计算出
Figure DEST_PATH_IMAGE117
。
Figure DEST_PATH_IMAGE119
（5）
重复上述步骤，计算出固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益。
在本申请实施例中，根据边际电价和充、放电量计算固定储能系统在每个电池网络节点的短期收益和电池老化量，进而计算出固定储能系统在该节点处的短期成本效益。能够得到准确且真实的固定储能系统的短期成本效益，计算简单、易于实现，时间开销小，解决了现有技术存在求解难度大、时间开销大的问题。
作为一种可选实施例，根据节点边际电价、第二充电量以及第二放电量，得到移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益，包括：
根据节点边际电价、第二充电量、第二放电量以及第五预设公式，得到移动储能系统在所有电池网络节点整体的第二短期收益；
根据第二充电量、第二放电量以及第六预设公式，得到移动储能系统在所有电池网络节点整体的第二短期电池老化量；
根据第二短期收益、第二短期电池老化量以及第七预设公式，得到第二短期成本效益。
可选地，根据节点边际电价如
Figure DEST_PATH_IMAGE121
、第二充电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE123
、第二放电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE125
、以及公式（6）即第五预设公式可以计算出
Figure DEST_PATH_IMAGE127
，
Figure 880159DEST_PATH_IMAGE127
表示移动储能系统在电池网络节点集合G的短期收益即所有电池网络节点整体的第二短期收益。
Figure DEST_PATH_IMAGE129
（6）
根据第二充电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE131
、第二放电量如
Figure DEST_PATH_IMAGE133
、以及公式（7）即第六预设公式可以计算出
Figure DEST_PATH_IMAGE135
，
Figure 595787DEST_PATH_IMAGE135
表示移动储能系统在电池网络节点集合G的短期电池老化量即所有电池网络节点整体的第二短期电池老化量。
Figure DEST_PATH_IMAGE137
（7）
根据第二短期收益
Figure DEST_PATH_IMAGE139
、第二短期电池老化量
Figure DEST_PATH_IMAGE141
以及公式（8）即第七预设公式，可以计算出
Figure DEST_PATH_IMAGE143
。
Figure DEST_PATH_IMAGE145
（8）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE147
指的是特定的某一个电池网络节点，
Figure DEST_PATH_IMAGE149
可以认为是任意一个电池网络节点。公式（8）的意思为：计算单独的移动储能系统中
Figure 456426DEST_PATH_IMAGE147
点的成本效益，即为移动储能在
Figure 907130DEST_PATH_IMAGE147
点的充、放电量除以移动储能在所有电池网络节点的充、放电量，再乘以移动储能系统的成本效益值
Figure DEST_PATH_IMAGE151
，最后得到移动储能系统在电池网络节点
Figure 509013DEST_PATH_IMAGE147
的短期成本效益。
重复上述步骤，计算出移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益。
在本申请实施例中，先计算固定储能系统在电池网络节点集合G的短期收益和电池老化量，进而计算出移动储能系统在各个节点处的短期成本效益。能够得到准确且真实的移动储能系统的短期成本效益，计算简单、易于实现，时间开销小，解决了现有技术存在求解难度大、时间开销大的问题。
作为一种可选实施例，根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益，包括：
聚合短期成本效益，得到中期成本效益；
聚合中期成本效益，得到全生命周期成本效益。
可选地，以电池网络节点
Figure DEST_PATH_IMAGE153
为例，通过聚合混合储能系统在节点
Figure 968944DEST_PATH_IMAGE153
的短期成本效益，可获得混合储能系统在节点
Figure 74304DEST_PATH_IMAGE153
的中期成本效益，通过聚合混合储能系统在节点
Figure 820543DEST_PATH_IMAGE153
的中期效益，可获得混合储能系统在节点
Figure 378563DEST_PATH_IMAGE153
的长期成本效益（即全生命周期成本效益），如公式（9）和（10）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE155
（9）
Figure DEST_PATH_IMAGE157
（10）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE159
和
Figure DEST_PATH_IMAGE161
分别表示混合储能系统在节点
Figure 579868DEST_PATH_IMAGE153
的中期和全生命周期成本效益。
重复上述步骤，计算出混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益。
在本申请实施例中，再分析了不同时间尺度下效益关系，本方法通过将所有的短期效益加起来得到中期效益，再将所有的中期效益加起来得到全生命周期效益。计算简单、易于实现，时间开销小。并且能够在大规模电池网络节点、多储能车辆的情况下，计算得出混合储能系统的全生命周期效益。解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
作为一种可选实施例，在将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址之后，方法还包括：
基于时空数据和目标选址，得到混合储能系统的时空网络图，其中，时空网络图包含预设数量个时空路径；
将目标选址和时空网络图输入时空决策模型，得到混合储能系统在不同时空路径下的最大收益；
将最大收益最高的时空路径作为目标路径；
基于目标路径，得到固定储能系统和移动储能系统的调度方案；
聚合固定储能系统和移动储能系统的调度方案，得到混合储能系统的全生命周期决策规划方案。
可选地，根据电网节点和移动储能系统得出混合储能系统所有可能的时空路径，根据时空路径画出时空网络图，预设数量表示多个，此处不作具体数量限制。
利用时空决策模型，通过Gurobi求解混合储能系统在不同候选时空路径、不同充电量、不同放电量以及是否要更换电池情况下的最大收益，最大收益为在满足约束条件的情况下，计算出的综合函数的最大数值。
将最大收益所对应的数值最大的候选时空路径作为目标路径。
结合目标路径、目标路径中固定储能系统和移动储能系统各自的充电量和放电量、是否需要更换电池，分别得和移动储能系统的调度方案，固定储能系统的调度方案包括：固定储能系统的充换电规划，移动储能系统的调度方案包括移动储能系统的充换电和路径规划。
结合固定储能系统和移动储能系统的调度方案，得到混合储能系统的全生命周期决策规划方案（也可称作：库存路径规划方案）。
在本申请实施例中，通过目标选址确定所有时空路径，再将最大收益数值最高的时空路径作为目标路径，之后聚合固定储能系统和移动储能系统的调度方案得到全生命周期决策规划方案，并提高了电池储能的效率，同时提高了混合储能系统的运营收益。
作为一种可选实施例，在将目标选址和时空网络图输入时空决策模型之前，方法还包括：
获取移动储能系统的第一状态信息；
获取固定储能系统的第二状态信息；
根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量、第二充电量、第二放电量、第一状态信息、第二状态信息、第一短期收益、第二短期收益、第一短期电池老化量以及第二短期电池老化量，得到混合储能系统的综合函数；
根据第一状态信息和第二状态信息，得到混合储能系统的约束条件，其中，综合函数和约束条件均用于计算混合储能系统在不同时空路径下的最大收益；
基于综合函数和约束条件，构建时空决策模型。
可选地，获取与移动储能系统有关的第一状态信息，具体包括：移动储能系统中车辆数量，车辆的运输成本，车辆换电池成本，车辆电池老化成本，车辆进和出电池网络节点的情况、车辆电池的容量、最大放电量、车辆不同时刻的荷电状态、电池网络节点的最大充放电量和充放电接口数。
获取与固定储能系统有关的第二状态信息，具体包括：固定储能系统不同时刻的荷电状态、固定储能系统的容量、电池老化成本。
综合函数包括市场收益函数和成本函数，综合函数是市场收益函数和成本函数之差。
由于移动储能系统和固定储能系统都是利用在低电价时充电，高电价时放电实现套利的，因此根据节点边际电价、移动储能系统的第一充电量、第一放电量以及车辆数量、固定储能系统的第二充电量和第二放电量，能够计算出混合储能系统的市场收益，基于此构建市场收益函数。
成本函数包含车辆运输成本、车辆换电池成本、车辆和固定储能系统各自的电池老化成本。
显而易见，市场收益减去成本为最终的盈利，因此综合函数为市场收益函数减去成本函数。
约束条件包括移动储能系统的路径约束函数、移动储能系统的容量约束函数、充放电约束函数、固定储能系统的容量约束函数。
车辆收到时空路径的限制，通过车辆进和出电池网络节点的情况约束车辆的时空路径，生成路径约束函数。
移动储能车辆的荷电状态不能超过其电池的容量，车辆的充电量或放电量不能超过电池网络节点的最大充电量或放电量，生成移动储能系统的容量约束函数。
同时在同一电池网络节点充电或放电的车辆不能超过该节点的充放电接口数，另外，要保证移动储能车辆充放电或更换电池和路径规划的时空一致性，生成充放电约束函数。
固定储能系统和移动储能车辆的充放电量不能超过节点的最大充电量或放电量，移动储能车辆更换电池产生的充放电量不能超过固定储能系统的容量，生成固定储能系统的容量约束函数。
基于上述综合函数和约束条件建立时空决策模型。
在本申请实施例中，在分析移动储能系统和固定储能系统的盈利方式和状态信息后，生成综合函数和约束条件并建立时空决策模型，通过该时空决策模型能够准确计算出混合储能系统真实的套利情况，提高电池储能的效率，提高运营收益，为选出最优时空路径并最终得出混合储能系统库存路径规划方案提供基础。
作为一种可选实施例，图2是根据本申请实施例的一种可选的混合储能系统全生命周期决策方法的流程示意图，该方法包括：
混合储能系统与电价时空数据配置；运用基于跨期成本效益聚合算法计算不同储能选址的成本效益值；根据日/月度收益和日/月度电池老化量得出短期成本效益值；聚合日/月度收益和日/月度电池老化量得出年度收益和年度电池老化量，进而得出中期成本效益值；聚合年度收益和年度电池老化量得出全生命周期收益和全生命周期电池老化量，进而得出长期成本效益值；将具有最高成本效益的节点作为固定储能系统；调度问题求解（求解器/精确/启发式/智能优化/机器学习）；得出固定储能系统调度方案和移动储能系统调度方案；聚合各储能系统调度方案得到混合储能系统库存路径决策方案。
可选地，首先分别计算固定储能系统和移动储能系统在在不同节点的短期运营成本效益。其次，将各储能系统的成本效益值加权相加，得到在该时间尺度下混合储能系统的成本效益的评估值。最后，通过聚合混合储能系统短期、中期成本效益值，得到混合储能系统在不同节点的全生命周期成本效益评估值，选择成本效益值最大的节点作为固定储能系统的选址。
将上述选址作为混合储能系统库存路径规划问题的输入，再进行调度问题的求解，求解获得固定储能系统和移动储能系统的调度方案。最终通过聚合各储能系统的调度方案，获得混合储能系统的全生命周期决策方案。
在本申请实施例中，采用混合储能系统全生命周期决策方法对混合储能系统全生命周期规划（包括固定储能系统选址、混合储能系统库存路径规划），可以有效评估混合储能系统的全生命周期收益，并保证规划精度的同时，显著提升规划效率。
基于上述实施例，对本申请方法（算法）的有效性进行测试。
测试的移动储能系统为T公司生产的电动半挂式卡车，固定储能系统为T公司生产的电池储能系统。以二者组成的混合储能系统为例，将上述方法应用于M国X州电网的运营，对混合储能系统进行全生命周期规划决策。
首先进行固定储能系统选址，所用测试算例包含31个电池网络节点，运用本申请方法分别计算31个电池网络节点作为固定储能系统选址的全生命周期成本效益，结果如表1所示。由表1可知，以电池网络节点26作为固定储能系统的选址时，具有最高的成本效益。
表1不同节点作为固定储能系统选址的混合储能系统全生命周期成本效益
Figure DEST_PATH_IMAGE162
为了验证选址结果的可信度，采用商业求解器Gurobi进行求解，以其所获得的最优选址点为对照，结果对比如表2所示。
表2本申请算法与Gurobi结果对比
Figure DEST_PATH_IMAGE163
由表2可知，采用本申请方法进行选址，选址精度高达100%，且以Gurobi求解结果的时间开销为基准，本申请方法降低了97.3%的时间开销。同时，也在10组不同节点数量规模的电池网络算例进行测试，本申请方法的选址准确率均为100%，这验证了本方法的有效性，能显著提升混合储能系统的全生命周期规划效率。
在确定固定储能系统选之后，进行混合储能系统库存路径规划，评估其全生命周期收益，并与单独的固定储能系统和移动储能系统的全生命周期收益对比，结果如表3所示。
表3混合储能系统库存路径规划结果
Figure DEST_PATH_IMAGE164
其中，储能系统的全生命周期收益由充放电收益和电力市场辅助服务收益组成。从上述实验结果可知，混合储能系统全生命周期收益高于单独的固定储能系统和移动储能系统收益之和。
综上，本申请方法对混合储能系统全生命周期规划（包括固定储能系统选址、混合储能系统库存路径规划），可以有效评估混合储能系统的全生命周期收益，并保证规划精度的同时，显著提升规划效率。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述固定储能系统选址确定方法的固定储能系统选址确定装置。图3是据本申请实施例的一种可选的固定储能系统选址确定装置的结构框图，如图3所示，该装置可以包括：
获取模块301，用于获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；
得到模块302，用于通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
第一确定模块303，用于根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
第二确定模块304，用于确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。
需要说明的是，该实施例中的获取模块301可以用于执行上述步骤S101，该实施例中的得到模块302可以用于执行上述步骤S102，该实施例中的第一确定模块303可以用于执行上述步骤S103，该实施例中的第二确定模块304可以用于执行上述步骤S104。
通过上述模块，先计算出混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益，再根据短期成本效益计算出全生命周期成本效益，最后，将全生命周期成本效益中数值最大的电池网络节点作为目标电池网络节点即目标选址。一方面，在比较所有电池网络节点全生命周期成本效益后得出的目标选址，能够最大化混合储能系统的运营收益，并且大大减小了得出该目标选址的时间开销，另一方面，能够求解混合储能系统在全生命周期时间尺度下的固定储能系统选址规划问题，为后续混合储能系统的库存路径规划提供基础。解决了相关技术中存在求解难度大、时间开销大以及难以在大规模电池网络节点、多移动储能车辆、长时间尺度下对混合储能系统进行调度规划的问题。
作为一种可选实施例，得到模块包括：
第一得到单元，用于根据时空数据，得到不同电池网络节点在不同时刻下的节点边际电价；
第一获取单元，用于获取固定储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第一充电量和第一放电量；
第二获取单元，用于获取移动储能系统在不同电池网络节点，以及处于不同时刻下的第二充电量和第二放电量；
第二得到单元，用于根据节点边际电价、第一充电量以及第一放电量，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期成本效益；
第三得到单元，用于根据节点边际电价、第二充电量以及第二放电量，得到移动储能系统在每个电池网络节点的第二短期成本效益；
第四得到单元，用于根据第一短期成本效益、第二短期成本效益以及第一预设公式，得到混合储能系统在每个电池网络节点的短期成本效益。
作为一种可选实施例，第二得到单元包括：
第一得到子模块，用于根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量以及第二预设公式，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期收益；
第二得到子模块，用于根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量以及第三预设公式，得到固定储能系统在每个电池网络节点的第一短期电池老化量；
第三得到子模块，用于根据第一短期收益、第一短期电池老化量以及第四预设公式，得到第一短期成本效益。
作为一种可选实施例，第三得到单元包括：
第四得到子模块，用于根据节点边际电价、第二充电量、第二放电量以及第五预设公式，得到移动储能系统在所有电池网络节点整体的第二短期收益；
第五得到子模块，用于根据第二充电量、第二放电量以及第六预设公式，得到移动储能系统在所有电池网络节点整体的第二短期电池老化量；
第六得到子模块，用于根据第二短期收益、第二短期电池老化量以及第七预设公式，得到第二短期成本效益。
作为一种可选实施例，第一确定模块包括：
第一聚合单元，用于聚合短期成本效益，得到中期成本效益；
第二聚合单元，用于聚合中期成本效益，得到全生命周期成本效益。
作为一种可选实施例，第二确定模块包括：
第五得到单元，用于基于时空数据和目标选址，得到混合储能系统的时空网络图，其中，时空网络图包含预设数量个时空路径；
第六得到单元，用于将目标选址和时空网络图输入时空决策模型，得到混合储能系统在不同时空路径下的最大收益；
作为单元，用于将最大收益最高的时空路径作为目标路径；
第七得到单元，用于基于目标路径，得到固定储能系统和移动储能系统的调度方案；
第三聚合单元，用于聚合固定储能系统和移动储能系统的调度方案，得到混合储能系统的全生命周期决策规划方案。
作为一种可选实施例，第六得到单元包括：
第一获取子模块，用于获取移动储能系统的第一状态信息；
第二获取子模块，用于获取固定储能系统的第二状态信息；
第七得到子模块，用于根据节点边际电价、第一充电量、第一放电量、第二充电量、第二放电量、第一状态信息、第二状态信息、第一短期收益、第二短期收益、第一短期电池老化量以及第二短期电池老化量，得到混合储能系统的综合函数；
第八得到子模块，用于根据第一状态信息和第二状态信息，得到混合储能系统的约束条件，其中，综合函数和约束条件均用于计算混合储能系统在不同时空路径下的最大收益；
构建子模块，用于基于综合函数和约束条件，构建时空决策模型。
此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述固定储能系统选址确定方法的电子设备，该电子设备可以是服务器、终端、或者其组合。
图4是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图，如图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401、通信接口402和存储器403通过通信总线404完成相互间的通信，其中，
存储器403，用于存储计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的计算机程序时，实现如下步骤：
获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；
通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。
可选地，在本实施例中，上述的通信总线可以是PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线、或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括RAM，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如，至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
作为一种示例，如图4所示，上述存储器403中可以但不限于包括上述固定储能系统选址确定装置中的获取模块301、得到模块302、第一确定模块303、第二确定模块304。此外，还可以包括但不限于上述固定储能系统选址确定装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
上述处理器可以是通用处理器，可以包含但不限于：CPU (Central ProcessingUnit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP (DigitalSignal Processing，数字信号处理器)、ASIC (Application Specific IntegratedCircuit，专用集成电路)、FPGA (Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，图4所示的结构仅为示意，实施上述固定储能系统选址确定方法的设备可以是终端设备，该终端设备可以是智能手机（如Android手机、iOS手机等）、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备（Mobile Internet Devices，MID）、PAD等终端设备。图4其并不对上述电子设备的结构造成限定。例如，终端设备还可包括比图4中所示更多或者更少的组件（如网络接口、显示装置等），或者具有与图4所示的不同的配置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于存储执行固定储能系统选址确定方法的程序代码。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
获取混合储能系统的时空数据，其中，混合储能系统包含固定储能系统；
通过预设算法和时空数据，得到混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
根据短期成本效益，确定混合储能系统在每个电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
确定全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将目标电池网络节点对应的地址作为固定储能系统的目标选址。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例中对此不再赘述。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、ROM、RAM、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本说明书的描述中，参考术语“本实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种固定储能系统选址确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取混合储能系统的时空数据，其中，所述混合储能系统包含固定储能系统；
通过预设算法和所述时空数据，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
根据所述短期成本效益，确定所述混合储能系统在每个所述电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
确定所述全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将所述目标电池网络节点对应的地址作为所述固定储能系统的目标选址。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合储能系统还包括移动储能系统，所述通过预设算法和所述时空数据，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益，包括：
根据所述时空数据，得到不同所述电池网络节点在不同时刻下的节点边际电价；
获取所述固定储能系统在不同所述电池网络节点，以及处于不同时刻下的第一充电量和第一放电量；
获取所述移动储能系统在不同所述电池网络节点，以及处于不同时刻下的第二充电量和第二放电量；
根据所述节点边际电价、所述第一充电量以及所述第一放电量，得到所述固定储能系统在每个所述电池网络节点的第一短期成本效益；
根据所述节点边际电价、所述第二充电量以及所述第二放电量，得到所述移动储能系统在每个所述电池网络节点的第二短期成本效益；
根据所述第一短期成本效益、所述第二短期成本效益以及第一预设公式，得到所述混合储能系统在每个所述电池网络节点的短期成本效益。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点边际电价、所述第一充电量以及所述第一放电量，得到所述固定储能系统在每个所述电池网络节点的第一短期成本效益，包括：
根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量以及第二预设公式，得到所述固定储能系统在每个所述电池网络节点的第一短期收益；
根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量以及第三预设公式，得到所述固定储能系统在每个所述电池网络节点的第一短期电池老化量；
根据所述第一短期收益、所述第一短期电池老化量以及第四预设公式，得到所述第一短期成本效益。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点边际电价、所述第二充电量以及所述第二放电量，得到所述移动储能系统在每个所述电池网络节点的第二短期成本效益，包括：
根据所述节点边际电价、所述第二充电量、所述第二放电量以及第五预设公式，得到所述移动储能系统在所有所述电池网络节点整体的第二短期收益；
根据所述第二充电量、所述第二放电量以及第六预设公式，得到所述移动储能系统在所有所述电池网络节点整体的第二短期电池老化量；
根据所述第二短期收益、所述第二短期电池老化量以及第七预设公式，得到所述第二短期成本效益。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述短期成本效益，确定所述混合储能系统在每个所述电池网络节点下对应的全生命周期成本效益，包括：
聚合所述短期成本效益，得到中期成本效益；
聚合所述中期成本效益，得到所述全生命周期成本效益。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标电池网络节点对应的地址作为所述固定储能系统的目标选址之后，所述方法还包括：
基于所述时空数据和所述目标选址，得到所述混合储能系统的时空网络图，其中，所述时空网络图包含预设数量个时空路径；
将所述目标选址和所述时空网络图输入时空决策模型，得到所述混合储能系统在不同所述时空路径下的最大收益；
将最大收益最高的时空路径作为目标路径；
基于所述目标路径，得到所述固定储能系统和所述移动储能系统的调度方案；
聚合所述固定储能系统和所述移动储能系统的所述调度方案，得到所述混合储能系统的全生命周期决策规划方案。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标选址和所述时空网络图输入时空决策模型之前，所述方法还包括：
获取所述移动储能系统的第一状态信息；
获取所述固定储能系统的第二状态信息；
根据所述节点边际电价、所述第一充电量、所述第一放电量、所述第二充电量、所述第二放电量、所述第一状态信息、所述第二状态信息、所述第一短期收益、所述第二短期收益、所述第一短期电池老化量以及所述第二短期电池老化量，得到所述混合储能系统的综合函数；
根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，得到所述混合储能系统的约束条件，其中，所述综合函数和所述约束条件均用于计算所述混合储能系统在不同所述时空路径下的最大收益；
基于所述综合函数和所述约束条件，构建所述时空决策模型。
8.一种固定储能系统选址确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取混合储能系统的时空数据，其中，所述混合储能系统包含固定储能系统；
得到模块，用于通过预设算法和所述时空数据，得到所述混合储能系统在每个电池网络节点下对应的短期成本效益；
第一确定模块，用于根据所述短期成本效益，确定所述混合储能系统在每个所述电池网络节点下对应的全生命周期成本效益；
第二确定模块，用于确定所述全生命周期成本效益中数值最大的目标电池网络节点，并将所述目标电池网络节点对应的地址作为所述固定储能系统的目标选址。
9.一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，其特征在于，
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行权利要求1至7中任一项中所述的方法步骤。
10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项中所述的方法步骤。
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