CN116544999B - 储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质 - Google Patents

储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质。该储能系统的装机容量确定方法包括:获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系;根据第一对应关系和第二对应关系得到任一备选装机容量对应的年有效运行天数;根据年有效运行天数从至少一个备选装机容量中确定目标装机容量。该方法能够对储能系统的容量进行准确评估。

Description

储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质
技术领域
本申请涉及储能系统容量技术领域,尤其涉及一种储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质。
背景技术
目前,为企业配置PCS(Power Conversion System,储能变流器)相关的储能系统时,储能系统的容量难以进行准确评估,这导致储能系统容量在初始配置时出现容量过大过容量过小的情况。
发明内容
有鉴于此,本申请提供了一种储能系统的装机容量确定方法、装置、设备和介质,用以解决储能系统的容量难以进行准确评估的问题。
第一方面,本申请提供了一种储能系统的装机容量确定方法,包括:
获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;
获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;
根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数;
根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据,包括:
导入年度的原始负荷数据表格;
从年度的所述原始负荷数据表格中提取得到所述接入变压器对应的所述第一负荷数据、所述输出负载对应的所述第二负荷数据,其中,每隔一预设分钟数对应有一所述第一负荷数据和所述第二负荷数据,所述第一负荷数据为所述接入变压器的最大输出功率,所述第二负荷数据为所述输出负载的瞬时输出功率。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系,包括:
根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、所述充电时间段、所述放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间;
根据所述瞬时充电空间和所述瞬时放电空间确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量,包括:
判断所述年有效运行天数是否满足预设的运行天数条件;
若满足,将满足所述运行天数条件的所述备选装机容量作为所述目标装机容量。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述充电时间段的可充电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),所述充电时间段的可放电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,所述MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,所述A表示所述备选装机容量,X表示所述容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的所述瞬时充电空间,所述SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),所述MAX()算式表示取最大值运算,所述P表示所述接入变压器的最大输出功率,所述IQ表示所述输出负载的瞬时输出功率,所述A/2为额定功率,所述SUMIDS表示对应放电时间的所述瞬时放电空间,所述SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示所述第二负荷数据在一小时内的划分次数。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数,包括:
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量;
根据所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量得到当天放电量;
根据所述当天放电量和当天装机容量得到所述年有效运行天数,其中,所述年有效运行天数表示为ConDay=,DQ表示所述当天放电量,A’表示所述当天装机容量,times表示一天的放电次数。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述充电时间段的段数大于或等于所述放电时间段的段数。
第二方面,本申请提供了一种储能系统的装机容量确定装置,包括:
第一获取模块,用于获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;
第二获取模块,用于获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;
第一确定模块,用于根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;
第三获取模块,用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数;
第二确定模块,用于根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量。
进一步地,所述第一获取模块还具体用于:
导入年度的原始负荷数据表格;
从年度的所述原始负荷数据表格中提取得到所述接入变压器对应的所述第一负荷数据、所述输出负载对应的所述第二负荷数据,其中,每隔一预设分钟数对应有一所述第一负荷数据和所述第二负荷数据,所述第一负荷数据为所述接入变压器的最大输出功率,所述第二负荷数据为所述输出负载的瞬时输出功率。
进一步地,所述第一确定模块还具体用于:
根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、所述充电时间段、所述放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间;
根据所述瞬时充电空间和所述瞬时放电空间确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系。
进一步地,所述第二确定模块还具体用于:
判断所述年有效运行天数是否满足预设的运行天数条件;
若满足,将满足所述运行天数条件的所述备选装机容量作为所述目标装机容量。
进一步地,所述充电时间段的可充电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),所述充电时间段的可放电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,所述MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,所述A表示所述备选装机容量,X表示所述容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的所述瞬时充电空间,所述SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),所述MAX()算式表示取最大值运算,所述P表示所述接入变压器的最大输出功率,所述IQ表示所述输出负载的瞬时输出功率,所述A/2为额定功率,所述SUMIDS表示对应放电时间的所述瞬时放电空间,所述SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示所述第二负荷数据在一小时内的划分次数。
进一步地,所述第三获取模块还具体用于:
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量;
根据所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量得到当天放电量;
根据所述当天放电量和当天装机容量得到所述年有效运行天数,其中,所述年有效运行天数表示为ConDay=,DQ表示所述当天放电量,A’表示所述当天装机容量,times表示一天的放电次数。
进一步地,所述充电时间段的段数大于或等于所述放电时间段的段数。
第三方面,本申请提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时执行如第一方面所述储能系统的装机容量确定方法的步骤。
第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行时实现如第一方面所述储能系统的装机容量确定方法的步骤。
在本申请中,引入企业实际的第一负荷数据和第二负载数据,结合任一备选装机容量模拟计算得到充电时间段与充电电量的第一对应关系和放电时间段与放电电量的第二对应关系,将储能系统的系统衰减精确到每次充放电过程。本申请将系统容量与年有效运行天数进行关联,全面考虑了储能系统在运作过程中对系统衰减的影响因素,实现对系统衰减带来的年有效运行天数的变化的量化把控,使得根据多个备选装机容量输出得到的年有效运行天数更加准确,从而在多个备选装机容量中确定出目标装机容量,对储能系统的装机容量进行准确评估。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例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申请的一些实施例,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是本申请实施例中一种储能系统的装机容量确定方法的流程图;
图2是本申请实施例中一种储能系统的装机容量确定装置的原理框图;
图3是本申请实施例一种计算机设备。
具体实施方式
为了更好的理解本申请的技术方案,下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,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它实施例,都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的相同的字段,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解,尽管在本申请实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等,但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如,在不脱离本申请实施例范围的情况下,第一预设范围也可以被称为第二预设范围,类似地,第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
企业配置与储能变流器相关的储能系统时,储能系统的装机容量目前常用的解决方案有两种,一种是根据企业的电费核查联计算平均功率,再利用平均功率测算装机容量;另一种是根据企业的典型负荷曲线,目测平均功率区间,从而大致判断出装机容量。以上的解决方案中,没有考虑到储能系统在实际运行过程中对装机容量的影响,无法准确地给出用户期望的最佳装机容量。
图1是本申请实施例中一种储能系统的装机容量确定方法的流程图。该储能系统的装机容量确定方法可应用在为企业配置储能变流器相关的储能系统的系统容量的场景。企业的操作人员可以利用硬件功能模块搭建容量评估系统,并在容量评估系统上搭载可以实现储能系统的装机容量确定方法对应的容量评估模型,从而根据该容量评估模型确定出最优的装机容量。如图1所示,该储能系统的装机容量确定方法包括如下步骤:
S10:获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据。
用户电能的储能系统在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和称为负荷,该负荷采用数据的方式记录下来即为负荷数据。在本申请中,负荷数据具体可包括当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据和输出负载对应的第二负荷数据,其中,第一负荷数据为接入变压器的最大输出功率,第二负荷数据为输出负载的瞬时输出功率。
在本申请中,容量评估系统/模型在进行储能系统的装机容量评估时,首先可录入企业相关的第一负荷数据和第二负荷数据。其中,该第一负荷数据和第二负荷数据还包括对应的充电时间信息或放电时间信息,每一负荷数据处于储能系统的充电状态或放电状态可通过其对应的充电时间信息或放电时间信息确定。该第一负荷数据和第二负荷数据反映了储能系统在运作时的实际工况。例如,储能系统的容量评估模型可以通过如一小时内的多个第一负荷数据和第二负荷数据判断出在该一小时内储能系统的充放电状态、各时间点的瞬时负荷等信息。可以理解地,储能系统的充电、放电过程会影响其容量,其容量随系统的充电、放电过程变小。若采用目前的装机容量评估的解决方案,则无法考虑到这些因素对储能系统容量的影响,从而导致计算的年有效运行天数不准确,这样用户初始设置的装机容量也不准确。
S20:获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数。
其中,备选装机容量是指用户在容量评估模型中输入的用于模拟储能系统运行的装机容量。其中,该容量衰减系数反映的是储能系统的装机容量与天数之间的衰减关系。在本申请中,该备选装机容量可以有多个,用户可通过输入多次的备选装机容量进行年有效运行天数的判断,从而在输入的多个备选装机容量中确定出最优的装机容量。可以理解地,现有储能系统的装机容量一般是直接根据平均功率直接设定的,这种设定方法由于缺乏储能系统实际工况中对系统衰减(容量变低)全面的考虑,导致储能系统的装机容量设置得过大或过小。本申请中将在容量评估模型输入多次备选装机容量进行储能系统的模拟运行,能够在贴近储能系统实际运作工况的场景下得到最优的备选装机容量。
S30:根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系。
其中,充电时间段的充电电量是指储能系统在充电时间段内所充电量,放电时间段的放电电量则为储能系统在放电时间段内所放电量,充电时间段内所充电量和放电时间段内所放电量可通过充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系确定。
在本申请中,充电时间段和放电时间段均可包括多段。每一独立的充电/放电时间段内有其对应的充电电量。可以理解地,储能系统的每次充放电过程都会造成系统衰减,长期以往,当充电时间段和放电时间段较多时会对储能系统的容量造成影响。本申请中,对储能系统每次充放电的充电量、放电量均考虑在备选装机容量设置的因素中,根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系,以根据第一对应关系和第二对应关系确定充电时间段内所充电量和放电时间段内所放电量,系统衰减可以精确到每次充放电,通过容量评估模型的模拟预算,可以计算出每次充放电对储能系统容量的变化,通过该每次充放电对储能系统容量的变化可更准确地设定备选装机容量。
S40:根据第一对应关系和第二对应关系得到任一备选装机容量对应的年有效运行天数。
其中,年有效运行天数是指储能系统一年折算后实际的运行天数。
可以理解地,直接根据备选装机容量计算年有效运行天数,该年有效运行天数没有全面考虑到系统衰减对年有效运行天数的影响,得到的年有效运行天数是不准确的,这样,将会给用户在备选装机容量的设定时带来误差,从而导致备选装机容量设定的不准确。在本申请中,容量评估模型在计算年有效运行天数时,具体可利用第一对应关系和第二对应关系计算出年有效运行天数,实现系统容量与年有效运行天数的关联。该年有效运行天数的计算过程考虑了储能系统每次充放电造成的系统衰减,能够得到准确性高的年有效运行天数。
S50:根据年有效运行天数从至少一个备选装机容量中确定目标装机容量。
其中,目标装机容量是指最优的备选装机容量。
在本申请中,可从多个输出的年有效运行天数中确定最符合企业实际需求的一个,将该年有效运行天数对应的备选装机容量作为目标装机容量。
步骤S10-S50中,引入企业实际的第一负荷数据和第二负载数据,结合任一备选装机容量模拟计算得到充电时间段与充电电量的第一对应关系和放电时间段与放电电量的第二对应关系,将储能系统的系统衰减精确到每次充放电过程。本申请将系统容量与年有效运行天数进行关联,全面考虑了储能系统在运作过程中对系统衰减的影响因素,实现对系统衰减带来的年有效运行天数的变化的量化把控,使得根据多个备选装机容量输出得到的年有效运行天数更加准确,从而在多个备选装机容量中确定出目标装机容量,对储能系统的装机容量进行准确评估。
进一步地,在步骤S10中,即在获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据的步骤中,具体包括如下步骤:
S11:导入年度的原始负荷数据表格。
其中,原始负荷数据表格是指包含负荷数据的原始表格,可通过企业的用电情况获取得到。
在本申请中,容量评估模型可按照企业相关储能项目最近一年度的原始负荷数据表格导入数据,以从该原始负荷数据表格中挑选出进行容量评估模型模拟运算的负荷数据。
S12:从年度的原始负荷数据表格中提取得到接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据,其中,每隔一预设分钟数对应有一第一负荷数据和第二负荷数据,第一负荷数据为接入变压器的最大输出功率,第二负荷数据为输出负载的瞬时输出功率。
在本申请中,为了精确储能系统每次充放电过程对系统容量变化的影响,具体可在一小时内,每隔15分钟选取一负荷数据作为小时内的代表性负荷数据。该选取的4个负荷数据能够较准确地反映出储能系统在某一小时内充电、放电场景下的负载负荷情况,以使得根据该负荷数据和备选装机容量计算得到的充电时间段和充电电量的第一对应关系和放电时间段与放电电量的第二对应关系更加准确。
在本申请中,可在一小时内每隔20分钟选取一组负荷数据作为小时内的代表性负荷数据(对应一小时选取3组负荷数据),其中每组负荷数据包括第一负荷数据和第二负荷数据,或者,在一小时内每隔10分钟选取一组负荷数据作为小时内的代表性负荷数据(对应一小时选取6组负荷数据)均是可行的,以上每隔15分钟的选取方案仅作为具体的例子,并不限定本申请的保护范围。需要说明的是,一个半小时内提取2组负荷数据或者一个小时提取2组负荷数据等负荷数据提取方式也是可行的,但为了让计算得到的充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量更加准确,一般采用在一小时内提取多组第一负荷数据和第二负荷数据的方式实现充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量的计算。
步骤S11-S12中,从年度的原始负荷数据表格中,提取出具有反映储能系统的充放电过程特性的第一负荷数据和第二负荷数据,能够在计算充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量时提高准确度。
进一步地,充电时间段的段数大于或等于放电时间段的段数。
在本申请中,充电时间段的段数和放电时间段的段数并不限定相同。考虑到储能系统实际的充放电场景,充电时间段的段数和放电时间段的段数可进行灵活调整。例如,一天中储能系统进行两次充电和四次放电。应理解,充电时间段的段数和放电时间段的段数由于涉及到充放电次数,其变化对储能系统的容量变化是有影响的,在充电时间段的段数和放电时间段的段数变化的情况下,容量评估模型在模拟计算时也应进行相应的调整,以保证年有效运行天数的准确性。本申请中,考虑到储能系统实际的充放电场景中,储能系统不一定每次放电都消耗掉所有电能,可设置充电时间段的段数大于或等于放电时间段的段数。同时,在为不同企业设置备选装机容量时,可根据充电时间段的段数和放电时间段的段数的实际段数选取对应的充放电电量的计算方法,提高容量评估模型的准确度。
进一步地,在步骤S30中,即根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系的步骤中,具体包括如下步骤:
S31:根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间。
可以理解地,第一负荷数据、第二负荷数据为瞬时时刻的数据,在充电状态和放电状态时,可结合备选装机容量得到对应的瞬时充电空间和瞬时放电空间。该瞬时充电空间和瞬时放电空间反应的是在第一负荷数据、第二负荷数据对应的瞬时时刻储能系统的充电能力和放电能力。根据该瞬时时刻储能系统的充电能力和放电能力可助于准确计算出一时间段内的可充电量或可放电量。
S32:根据瞬时充电空间和瞬时放电空间确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系。
在本申请中,充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系表征的是充电时间段的可充电量和放电时间段的可放电量的关系,在瞬时充电空间和瞬时放电空间的基础可进一步确定出充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系。具体地,第二负荷数据是在划分区间上划分后提取的,在同一充电时间段内或同一放电时间段内各个第二负荷数据的瞬时充电空间或瞬时放电空间的和反应了在划分区间上整体的充放电能力。例如,在以一小时为划分区间上采用每隔15分钟提取负荷数据的方式,则4个负荷数据对应的瞬时充电空间或瞬时放电空间的和反应了在一小时的充电时间段或放电时间上整体的充放电能力。其中,由于时间内划分了4个第二负荷数据,在一小时内重复了提取,应将充放电能力时应将瞬时充电空间(或瞬时放电空间)的和除以4,以准确表示该区间上整体的充放电能力,也即充电时间段的可充电量和充电时间段的可放电量。
具体地,在步骤S31-S32中,充电时间段的可充电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),充电时间段的可放电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,A表示备选装机容量,X表示容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的瞬时充电空间,SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),MAX()算式表示取最大值运算,P表示接入变压器的最大输出功率,IQ表示输出负载的瞬时输出功率,A/2为额定功率,SUMIDS表示对应放电时间的瞬时放电空间,SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示第二负荷数据在一小时内的划分次数。
在本申请中,在确定充电时间段的可充电量和充电时间段的可放电量后,即确定充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系,可进一步根据实际充放电场景的充电时间段的段数和放电时间段的段数计算得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量。具体地,以一天中储能系统进行两次充电和四次放电的实际充放电场景为例,可以得到:
充电1电量= MIN(充电时间1可充电量,A’-前一天循环2剩余电量);
放电1电量= MIN (充电1电量+前一天循环2剩余电量,放电时间1可放电量);
放电2电量= MIN (充电1电量+前一天循环2剩余电量-放电1电量, 放电时间2可放电量);
循环1剩余电量=充电1电量+前一天循环2剩余电量-放电1电量-放电2电量;
充电2电量= MIN (A’-循环1剩余电量, 充电时间2可充电量);
放电3电量= MIN (循环1剩余电量+充电2电量, 放电时间3可放电量);
放电4电量= MIN (循环1剩余电量+充电2电量-放电3电量, 放电时间4可放电量);
循环2剩余电量=循环1剩余电量+充电2电量-放电3电量-放电4电量。
其中,充电1、放电1、放电2对应循环1,充电2、放电3、放电4对应循环2。如上,可将两次充电的充电电量、四次放电的放电电量以及对应的循环剩余电量计算出来,从而在容量评估模型中以贴近储能系统运行时的实际工况进行模拟运算,以将每次充放电过程对储能系统的容量损耗的变化在模拟运算中体现出来,得到准确性高的年有效运行天数。
在步骤S31-S32中,通过第一负荷数据和第二负荷数据可得到瞬时充电空间和瞬时放电空间,并以该瞬时充电空间和瞬时放电空间计算出能够反映划分区间上储能系统充放电能力的第一对应关系和第二对应关系,使得能够在实际充放电场景下根据该第一对应关系和第二对应关系准确计算得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量。
进一步地,在步骤S50中,即在根据年有效运行天数从至少一个备选装机容量中确定目标装机容量的步骤,具体包括如下步骤:
S51:判断年有效运行天数是否满足预设的运行天数条件。
在本申请中,该运行天数条件可以是具体的运行天数或包括多个运行天数的天数区间。该运行天数条件是企业、用户在不同储能项目下的实际所需运行天数或天数区间。
S52:若满足,将满足运行天数条件的备选装机容量作为目标装机容量。
在本申请中,若年有效运行天数满足预设的运行天数条件,则认为该输入容量评估模型的备选装机容量是符合实际储能项目及储能系统衰减的装机容量,该备选装机容量可作为目标装机容量设置为储能系统的装机容量。
在步骤S51-S52中,采用运行天数条件判断输出的年有效运行天数是否符合实际储能项目,能够为企业不同的储能项目准确地从输入的多个备选装机容量中选取出最优的装机容量。并且,不同人员在容量评估模型进行输入备选装机容量操作时,均能唯一地得到相同的、最优的装机容量。
进一步地,在步骤S40中,即在根据第一对应关系和第二对应关系得到任一备选装机容量对应的年有效运行天数的步骤中,具体包括如下步骤:
S41:根据第一对应关系和第二对应关系得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量。
在本申请中,第一对应关系和第二对应关系表征的是充电时间段的可充电量和放电时间段的可放电量的关系,在确定充电时间段的瞬时充电空间和放电时间段的瞬时放电空间的基础下,即可得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量。
S42:根据充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量得到当天放电量。
在本申请中,当天放电量为上述放电1电量、放电2电量、放电3电量和放电4电量之和,将当天中所有的放电时间段对应的放电量相加即可得当天放电量。
S43:根据当天放电量和当天装机容量得到年有效运行天数,其中,年有效运行天数表示为ConDay=,DQ表示当天放电量,A’表示当天装机容量,times表示一天的放电次数。
在本申请中,通过当天放电量与当天装机容量的比例关系可反映当天有效的运行时间,将累计的365天有效的运行时间相加后可得年有效运行天数。
步骤S41-S43中,可通过当天放电量与当天装机容量的比例关系得到年有效运行天数。
在本申请中,引入企业实际的第一负荷数据和第二负载数据,结合任一备选装机容量模拟计算得到充电时间段与充电电量的第一对应关系和放电时间段与放电电量的第二对应关系,将储能系统的系统衰减精确到每次充放电过程。本申请将系统容量与年有效运行天数进行关联,全面考虑了储能系统在运作过程中对系统衰减的影响因素,实现对系统衰减带来的年有效运行天数的变化的量化把控,使得根据多个备选装机容量输出得到的年有效运行天数更加准确,从而在多个备选装机容量中确定出目标装机容量,对储能系统的装机容量进行准确评估。
进一步地,本申请还从年度的原始负荷数据表格中,提取出具有反映储能系统的充放电过程特性的第一负荷数据和第二负荷数据,能够在计算充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量时提高准确度;本申请还通过第一负荷数据和第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间,并以该瞬时充电空间和瞬时放电空间计算出能够反映划分区间上储能系统充放电能力的第一对应关系和第二对应关系,使得能够在实际充放电场景下根据该第一对应关系和第二对应关系准确计算得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量;本申请还采用运行天数条件判断输出的年有效运行天数是否符合实际储能项目,能够为企业不同的储能项目准确地从输入的多个备选装机容量中选取出最优的装机容量。并且,不同人员在容量评估模型进行输入备选装机容量操作时,均能唯一地得到相同的、最优的装机容量;本申请还可通过当天放电量与当天装机容量的比例关系得到年有效运行天数。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
图2是本申请实施例中一种储能系统的装机容量确定装置的原理框图。如图2所示,包括:
第一获取模块10,用于获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;
第二获取模块20,用于获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;
第一确定模块30,用于根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系;
第三获取模块40,用于根据第一对应关系和第二对应关系得到任一备选装机容量对应的年有效运行天数;
第二确定模块50,用于根据年有效运行天数从至少一个备选装机容量中确定目标装机容量。
进一步地,第一获取模块10还具体用于:
导入年度的原始负荷数据表格;
从年度的原始负荷数据表格中提取得到接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据,其中,每隔一预设分钟数对应有一第一负荷数据和第二负荷数据,第一负荷数据为接入变压器的最大输出功率,第二负荷数据为输出负载的瞬时输出功率。
进一步地,第一确定模块30还具体用于:
根据任一备选装机容量、容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、第一负荷数据以及第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间;
根据瞬时充电空间和瞬时放电空间确定储能系统的充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及放电时间段与放电电量的第二对应关系。
进一步地,第二确定模块50还具体用于:
判断年有效运行天数是否满足预设的运行天数条件;
若满足,将满足运行天数条件的备选装机容量作为目标装机容量。
进一步地,充电时间段的可充电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),充电时间段的可放电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,A表示备选装机容量,X表示容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的瞬时充电空间,SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),MAX()算式表示取最大值运算,P表示接入变压器的最大输出功率,IQ表示输出负载的瞬时输出功率,A/2为额定功率,SUMIDS表示对应放电时间的瞬时放电空间,SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示第二负荷数据在一小时内的划分次数。
进一步地,第三获取模块40还具体用于:
根据第一对应关系和第二对应关系得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量;
根据充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量得到当天放电量;
根据当天放电量和当天装机容量得到年有效运行天数,其中,年有效运行天数表示为ConDay=,DQ表示当天放电量,A’表示当天装机容量,times表示一天的放电次数。
进一步地,充电时间段的段数大于或等于放电时间段的段数。
在本申请中,引入企业实际的第一负荷数据和第二负载数据,结合任一备选装机容量模拟计算得到充电时间段与充电电量的第一对应关系和放电时间段与放电电量的第二对应关系,将储能系统的系统衰减精确到每次充放电过程。本申请将系统容量与年有效运行天数进行关联,全面考虑了储能系统在运作过程中对系统衰减的影响因素,实现对系统衰减带来的年有效运行天数的变化的量化把控,使得根据多个备选装机容量输出得到的年有效运行天数更加准确,从而在多个备选装机容量中确定出目标装机容量,对储能系统的装机容量进行准确评估。
进一步地,本申请还从年度的原始负荷数据表格中,提取出具有反映储能系统的充放电过程特性的第一负荷数据和第二负荷数据,能够在计算充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量时提高准确度;本申请还通过第一负荷数据和第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间,并以该瞬时充电空间和瞬时放电空间计算出能够反映划分区间上储能系统充放电能力的第一对应关系和第二对应关系,使得能够在实际充放电场景下根据该第一对应关系和第二对应关系准确计算得到充电时间段的充电电量和放电时间段的放电电量;本申请还采用运行天数条件判断输出的年有效运行天数是否符合实际储能项目,能够为企业不同的储能项目准确地从输入的多个备选装机容量中选取出最优的装机容量。并且,不同人员在容量评估模型进行输入备选装机容量操作时,均能唯一地得到相同的、最优的装机容量;本申请还可通过当天放电量与当天装机容量的比例关系得到年有效运行天数。
本申请还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时执行如上述实施例储能系统的装机容量确定方法的步骤。
图3是本申请实施例一种计算机设备。如图3所示,计算机设备110包括处理器111、存储器112以及存储在存储器112中并可在处理器111上运行的计算机可读指令113。处理器111执行计算机可读指令113时实现储能系统的装机容量确定方法的各个步骤。
示例性地,计算机可读指令113可以被分割成一个或多个模块/单元,一个或者多个模块/单元被存储在存储器112中,并由处理器111执行,以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段,该指令段用于描述计算机可读指令113在计算机设备110中的执行过程。
计算机设备110可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备可包括,但不仅限于,处理器111、存储器112。本领域技术人员可以理解,图3仅仅是计算机设备110的示例,并不构成对计算机设备110的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
根据实现方式的不同,所称处理器111可以包括中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)、人工智能处理器等通用和/或专用处理器中的一种或多种类型的处理器。这些处理器可以包括但不限于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等,并且其数目可以根据实际需要来确定。存储器112可以是计算机设备110的内部存储单元,例如计算机设备110的硬盘或内存。存储器112也可以是计算机设备110的外部存储设备,例如计算机设备110上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card, SMC),安全数字(Secure Digital, SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器112还可以既包括计算机设备110的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器112用于存储计算机可读指令以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器112还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中,人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
本申请实施例中,服务器可以是独立的服务器,也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种储能系统的装机容量确定方法,其特征在于,包括:
获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;
获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;
根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;包括:根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、所述充电时间段、所述放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间;根据所述瞬时充电空间和所述瞬时放电空间确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;
所述充电时间段的充电电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),所述放电时间段的放电电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,所述MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,所述A表示所述备选装机容量,X表示所述容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的瞬时充电空间,所述SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),所述MAX()算式表示取最大值运算,所述P表示所述接入变压器的最大输出功率,所述IQ表示所述输出负载的瞬时输出功率,所述A/2为额定功率,所述SUMIDS表示对应放电时间的瞬时放电空间,所述SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示所述第二负荷数据在一小时内的划分次数;
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数;
根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据,包括:
导入年度的原始负荷数据表格;
从年度的所述原始负荷数据表格中提取得到所述接入变压器对应的所述第一负荷数据、所述输出负载对应的所述第二负荷数据,其中,每隔一预设分钟数对应有一所述第一负荷数据和所述第二负荷数据,所述第一负荷数据为所述接入变压器的最大输出功率,所述第二负荷数据为所述输出负载的瞬时输出功率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量,包括:
判断所述年有效运行天数是否满足预设的运行天数条件;
若满足,将满足所述运行天数条件的所述备选装机容量作为所述目标装机容量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数,包括:
根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量;
根据所述充电时间段的所述充电电量和所述放电时间段的所述放电电量得到当天放电量;
根据所述当天放电量和当天装机容量得到所述年有效运行天数,其中,所述年有效运行天数表示为ConDay=,DQ表示所述当天放电量,A’表示所述当天装机容量,times表示一天的放电次数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述充电时间段的段数大于或等于所述放电时间段的段数。
6.一种储能系统的装机容量确定装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取当前电力系统的接入变压器对应的第一负荷数据、输出负载对应的第二负荷数据;
第二获取模块,用于获取多个备选装机容量,以及容量衰减系数;
第一确定模块,用于根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、充电时间段、放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;包括:根据任一所述备选装机容量、所述容量衰减系数、所述充电时间段、所述放电时间段、所述第一负荷数据以及所述第二负荷数据得到瞬时充电空间和瞬时放电空间;根据所述瞬时充电空间和所述瞬时放电空间确定所述储能系统的所述充电时间段与充电电量的第一对应关系,以及所述放电时间段与放电电量的第二对应关系;
所述充电时间段的充电电量Cable表示为MIN(A’,SUMICS/div),所述放电时间段的放电电量Dable表示为MIN(A’,SUMIDS/div),其中,所述MIN()算式表示取最小值运算,A’表示当天装机容量,A’=A×X/365,所述A表示所述备选装机容量,X表示所述容量衰减系数,SUMICS表示对应充电时间的瞬时充电空间,所述SUMICS=MIN(MAX(P-IQ,0),A/2),所述MAX()算式表示取最大值运算,所述P表示所述接入变压器的最大输出功率,所述IQ表示所述输出负载的瞬时输出功率,所述A/2为额定功率,所述SUMIDS表示对应放电时间的瞬时放电空间,所述SUMIDS=MIN(MAX(IQ,0),A/2),div表示所述第二负荷数据在一小时内的划分次数;
第三获取模块,用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系得到任一所述备选装机容量对应的年有效运行天数;
第二确定模块,用于根据所述年有效运行天数从至少一个所述备选装机容量中确定目标装机容量。
7.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令,其特征在于,所述处理器执行所述计算机可读指令时执行如权利要求1-5任一项所述储能系统的装机容量确定方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令,其特征在于,所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述储能系统的装机容量确定方法的步骤。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117728472B (zh) * 2023-12-29 2024-05-28 日新鸿晟智慧能源(上海)有限公司 一种用户侧储能做功天数精算方法及精算模型
CN117541334B (zh) * 2024-01-04 2024-04-23 深圳海辰储能科技有限公司 储能设备的价值评估方法及相关装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110048421A (zh) * 2019-05-24 2019-07-23 风脉能源(武汉)股份有限公司 储能装置容量选择方法及装置
CN111525601A (zh) * 2020-05-27 2020-08-11 远景智能国际私人投资有限公司 用户侧储能设备的充放电控制方法、装置及存储介质
CN111697603A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 西安联创分布式可再生能源研究院有限公司 基于电池衰减的电化学储能系统的配置与策略制定方法
CN111898805A (zh) * 2020-07-14 2020-11-06 智光研究院(广州)有限公司 一种储能系统容量配置方法、装置、配置设备和存储介质
CN114066010A (zh) * 2021-10-18 2022-02-18 广东电网有限责任公司 一种用户侧的储能优化配置方法、装置、设备及存储介质
CN115034498A (zh) * 2022-06-27 2022-09-09 中国电力科学研究院有限公司 区域电力系统储能容量确定方法、系统、设备及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2688173B1 (en) * 2012-07-20 2017-03-22 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Multi-service provision with energy storage system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110048421A (zh) * 2019-05-24 2019-07-23 风脉能源(武汉)股份有限公司 储能装置容量选择方法及装置
CN111697603A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 西安联创分布式可再生能源研究院有限公司 基于电池衰减的电化学储能系统的配置与策略制定方法
CN111525601A (zh) * 2020-05-27 2020-08-11 远景智能国际私人投资有限公司 用户侧储能设备的充放电控制方法、装置及存储介质
CN111898805A (zh) * 2020-07-14 2020-11-06 智光研究院(广州)有限公司 一种储能系统容量配置方法、装置、配置设备和存储介质
CN114066010A (zh) * 2021-10-18 2022-02-18 广东电网有限责任公司 一种用户侧的储能优化配置方法、装置、设备及存储介质
CN115034498A (zh) * 2022-06-27 2022-09-09 中国电力科学研究院有限公司 区域电力系统储能容量确定方法、系统、设备及存储介质

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