CN116819209B - 储能电站涉网性能测试方法及系统 - Google Patents
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Abstract
储能电站涉网性能测试方法及系统,涉及数据测试技术领域,采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率,充放电荷量、储存电荷量和电荷容量;获取若干历史调度周期各时段历史数据信息构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;将储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试,显著提高储能电站性能测试效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据测试技术领域,具体是储能电站涉网性能测试方法及系统。
背景技术
储能在电源侧、电网侧、用户侧拥有良好的经济效益和调节效果,近两年来得到快速发展。在电源侧,主要用于辅助火电深度调峰和自动发电控制(AGC)调频、平滑新能源出力波动、跟踪新能源电站发电曲线;在电网侧,主要用于参与系统调峰、调频、调压,提升新能源消纳能力,延缓电网升级改造投资,优化电网潮流分布,提供紧急功率支撑;在用户侧,主要用于峰谷电价差套利运行、提升用电可靠性、满足多样化供电需求、支撑微网离网运行。全球能源转型正在积极推进,随着可再生能源发电规模的不断增大,电力系统输送消纳可再生能源压力迅速增加。储能技术可以有效调节电力系统的供需平衡,具有削峰填谷、平滑负荷、改善电网特性的特点,很好地弥补了新能源发电技术的不足。随着电池储能技术的不断完善,国内外电池储能电站不断增多,储能电站中电堆的运行情况越来越受到运行单位的重视。
对电池组进行性能测试时,往往需要对其进行持续放电、持续充电等操作,以测试电池组的静态属性、动态性能等,但对电池组进行性能测试时,显然会影响储能电站的整体输入输出功率,特别是在储能电站的工作过程中,外界的需求功率随时会发生改变,对电池组的性能测试可能导致储能电站不能满足外界的功率需求,为储能电站的运行带来较大影响。如何在不影响储能电站涉网运行的情况下测试电池组的性能是我们亟需解决的问题,为此,现提供储能电站涉网性能测试方法及系统。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的在于提供储能电站涉网性能测试方法及系统。
本发明第一方面提供了储能电站涉网性能测试方法,包括以下步骤:
步骤S1:采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率,充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
步骤S2:获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
步骤S3:根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
步骤S4:将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试。
进一步的,获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、发电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量的过程包括:
采集电源侧新能源电站若干历史调度周期不同时间段的历史发电功率和发电荷量,以历史发电功率和发电荷量所在时间段为自变量,以不同时间段的历史发电功率和发电荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史发电功率和发电荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的发电功率和发电荷量并获得随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线;
获取用户侧若干历史调度周期不同时间段历史用电负荷功率和用电负荷量,以历史用电负荷功率和用电负荷量的所在时间段为自变量,以不同时间段的历史用电负荷功率和用电负荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史用电负荷功率和用电负荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的用电负荷功率和用电负荷量并获得随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线。
进一步的,构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型的过程包括:
确定储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件,所述储能电站涉网功率平衡约束条件为:电源侧新能源电站的发电功率与储能电站充放电功率之和等于用户侧的用电负荷功率;所述储能电站涉网电荷量约束条件为:电源侧新能源电站的发电荷量、储能电站充放电荷量和电池组剩余电荷容量之和小于等于用户侧的用电负荷功率之和;
基于随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线、随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线、储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型。
进一步的,获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值的过程包括:
获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率,并获取当前时刻各个电池组的实时充放电功率,所述当前时刻将当前调度周期划分为两部分,左边为过去实际充放电功率,右边为未来预测充放电功率,获取左边过去各个时刻的实时充放电功率与参考充放电功率的差值绝对值,并获取当前调度周期左边过去各个时刻的差值绝对值的平均值,将其标记为涉网运行能力值。
进一步的,确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值的过程包括:
根据各个电池组的实时充放电荷量总量和储存电量总量、电源侧新能源电站的发电荷量和用户侧的用电荷量确定储能电站当前时间段的电量富裕值;
根据各个电池组的参考充放电荷量总量和参考储存电量、电源侧新能源电站的参考发电荷量和用户侧的参考用电荷量确定储能电站当前时间段的参考电量富裕值。
进一步的,将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件的过程包括:
当前时间段的储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,则储能电站满足储能电站性能测试条件;
当前时间段的储能电站的电量富裕值总和小于等于参考电量富裕值总和时,则储能电站不满足储能电站性能测试条件,若此时存在电池组正在进行储能电站性能测试,则终止该电池组的储能电站性能测试,并将该电池组恢复为工作状态。
进一步的,为储能电站中各个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试过程包括:
根据n个电池组的涉网运行能力值按照由高到低排序值方法进行排序并设置执行优先级,构建电池组性能测试队列,按照各电池组的优先级由高到低的顺序插入电池组性能测试队列中,当前时间段的储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,选取电池组性能测试队列优先级最大的首位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-1个电池组的电量富裕值总和,若n-1个电池组的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,选取电池组性能测试队列中第二位电池组进行性能测试进行性能测试,并获取储能电站中n-2个电池组的电量富裕值总和,当储能电站中n-2个电池组的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,重复上述选取电池组进行性能测试操作,直至储能电站的电量富裕值总和小于等于参考电量富裕值总和时,终止进行储能电站性能测试的电池组中优先级最小的电池组的性能测试过程,并将该电池组恢复为工作状态,并等待至储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,对该电池组进行再次测试。
本发明第二方面还提供一种储能电站涉网性能测试方法的储能电站涉网性能测试系统,包括监控中心,所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据处理模块和数据分析模块;
所述数据采集模块用于采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率,充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
所述数据预处理模块用于获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
所述数据处理模块用于根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
所述数据分析模块将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:根据储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和关系确定储能电站性能测试条件,避免了因测试储能电站性能从而影响储能电站的涉网运行。
另一方面,在对电池组进行储能电站性能测试过程中,根据储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和关系确定储能电站性能测试时所允许的进行同时性能测试电池堆数量,相较于传统的单个电池堆逐个进行性能测试,本发明大幅缩短了储能电站性能测试时间,显著提高了储能电站性能测试效率。
附图说明
图1为本申请实施例的储能电站涉网性能测试方法的原理图。
图2为本申请实施例的储能电站涉网性能测试系统的原理图。
具体实施方式
下面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、完整的描述,显然,所描述的实施例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,都属于本申请保护的范围。
如图1所示,本发明第一方面提供了储能电站涉网性能测试方法,包括以下步骤:
步骤S1:采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率,充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
步骤S2:获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
步骤S3:根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
步骤S4:将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、发电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量的过程包括:
采集电源侧新能源电站若干历史调度周期不同时间段的历史发电功率和发电荷量,以历史发电功率和发电荷量所在时间段为自变量,以不同时间段的历史发电功率和发电荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史发电功率和发电荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的发电功率和发电荷量并获得随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线;
获取用户侧若干历史调度周期不同时间段历史用电负荷功率和用电负荷量,以历史用电负荷功率和用电负荷量的所在时间段为自变量,以不同时间段的历史用电负荷功率和用电负荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史用电负荷功率和用电负荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的用电负荷功率和用电负荷量并获得随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型的过程包括:
确定储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件,所述储能电站涉网功率平衡约束条件为:电源侧新能源电站的发电功率与储能电站充放电功率之和等于用户侧的用电负荷功率;所述储能电站涉网电荷量约束条件为:电源侧新能源电站的发电荷量、储能电站充放电荷量和电池组剩余电荷容量之和小于等于用户侧的用电负荷功率之和;
基于随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线、随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线、储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值的过程包括:
获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率,并获取当前时刻各个电池组的实时充放电功率,所述当前时刻将当前调度周期划分为两部分,左边为过去实际充放电功率,右边为未来预测充放电功率,获取左边过去各个时刻的实时充放电功率与参考充放电功率的差值绝对值,并获取当前调度周期左边过去各个时刻的差值绝对值的平均值,将其标记为涉网运行能力值。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值的过程包括:
根据各个电池组的实时充放电荷量总量和储存电量总量、电源侧新能源电站的发电荷量和用户侧的用电荷量确定储能电站当前时间段的电量富裕值;
根据各个电池组的参考充放电荷量总量和参考储存电量、电源侧新能源电站的参考发电荷量和用户侧的参考用电荷量确定储能电站当前时间段的参考电量富裕值。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件的过程包括:
当前时间段的储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,则储能电站满足储能电站性能测试条件;
当前时间段的储能电站的电量富裕值总和小于等于参考电量富裕值总和时,则储能电站不满足储能电站性能测试条件,若此时存在电池组正在进行储能电站性能测试,则终止该电池组的储能电站性能测试,并将该电池组恢复为工作状态。
需要进一步说明的是,在具体实施过程中,为储能电站中各个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试过程包括:
根据n个电池组的涉网运行能力值按照由高到低排序值方法进行排序并设置执行优先级,构建电池组性能测试队列,按照各电池组的优先级由高到低的顺序插入电池组性能测试队列中,当前时间段的储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,选取电池组性能测试队列优先级最大的首位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-1个电池组的电量富裕值总和,若n-1个电池组的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,选取电池组性能测试队列中第二位电池组进行性能测试进行性能测试,并获取储能电站中n-2个电池组的电量富裕值总和,当储能电站中n-2个电池组的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,重复上述选取电池组进行性能测试操作,直至储能电站的电量富裕值总和小于等于参考电量富裕值总和时,终止进行储能电站性能测试的电池组中优先级最小的电池组的性能测试过程,并将该电池组恢复为工作状态,并等待至储能电站的电量富裕值总和大于参考电量富裕值总和时,对该电池组进行再次测试。
本发明第二方面还提供一种储能电站涉网性能测试方法的储能电站涉网性能测试系统,包括监控中心,所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据处理模块和数据分析模块;
所述数据采集模块用于采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率,充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
所述数据预处理模块用于获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
所述数据处理模块用于根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
所述数据分析模块将当前时间段的储能电站的电量富裕值总和与参考电量富裕值总和进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (6)
1.储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率、充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
步骤S2:获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
步骤S3:根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值的过程包括:
获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率,并获取当前时刻各个电池组的实时充放电功率,所述当前时刻将当前调度周期划分为两部分,左边为过去实际充放电功率,右边为未来预测充放电功率,获取左边过去各个时刻的实时充放电功率与参考充放电功率的差值绝对值,并获取当前调度周期左边过去各个时刻的差值绝对值的平均值,将其标记为涉网运行能力值;
步骤S4:将当前时间段的储能电站的电量富裕值与参考电量富裕值进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试;
为储能电站中各个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试过程包括:
根据n个电池组的涉网运行能力值按照由高到低排序值方法进行排序并设置执行优先级,构建电池组性能测试队列,按照各电池组的优先级由高到低的顺序插入电池组性能测试队列中,当前时间段的储能电站的电量富裕值大于参考电量富裕值时,选取电池组性能测试队列优先级最大的首位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-1个电池组的电量富裕值,若n-1个电池组的电量富裕值大于参考电量富裕值时,选取电池组性能测试队列中第二位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-2个电池组的电量富裕值,当储能电站中n-2个电池组的电量富裕值大于参考电量富裕值时,重复上述选取电池组进行性能测试操作,直至储能电站的电量富裕值小于等于参考电量富裕值时,终止进行储能电站性能测试的电池组中优先级最小的电池组的性能测试过程,并将该电池组恢复为工作状态,并等待至储能电站的电量富裕值大于参考电量富裕值时,对该电池组进行再次测试。
2.根据权利要求1所述的储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、发电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量的过程包括:
采集电源侧新能源电站若干历史调度周期不同时间段的历史发电功率和发电荷量,以历史发电功率和发电荷量所在时间段为自变量,以不同时间段的历史发电功率和发电荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史发电功率和发电荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的发电功率和发电荷量并获得随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线;
获取用户侧若干历史调度周期不同时间段历史用电负荷功率和用电负荷量,以历史用电负荷功率和用电负荷量的所在时间段为自变量,以不同时间段的历史用电负荷功率和用电负荷量作为因变量进行多元回归分析,构建表示历史用电负荷功率和用电负荷量与采集时间之间相互关系的多元回归函数,根据多元回归函数预测当前调度周期内各时间段的用电负荷功率和用电负荷量并获得随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线。
3.根据权利要求2所述的储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型的过程包括:
确定储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件,所述储能电站涉网功率平衡约束条件为:电源侧新能源电站的发电功率与储能电站充放电功率之和等于用户侧的用电负荷功率;所述储能电站涉网电荷量约束条件为:电源侧新能源电站的发电荷量、储能电站充放电荷量和电池组剩余电荷容量之和小于等于用户侧的用电负荷功率之和;
基于随时间变化的发电功率参考曲线和发电荷量参考曲线、随时间变化的用电负荷功率参考曲线和用电负荷量参考曲线、储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型。
4.根据权利要求3所述的储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值的过程包括:
根据各个电池组的实时充放电荷量总量和储存电量总量、电源侧新能源电站的发电荷量和用户侧的用电荷量确定储能电站当前时间段的电量富裕值;
根据各个电池组的参考充放电荷量总量和参考储存电量、电源侧新能源电站的参考发电荷量和用户侧的参考用电荷量确定储能电站当前时间段的参考电量富裕值。
5.根据权利要求4所述的储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,将当前时间段的储能电站的电量富裕值与参考电量富裕值进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件的过程包括:
当前时间段的储能电站的电量富裕值大于参考电量富裕值时,则储能电站满足储能电站性能测试条件;
当前时间段的储能电站的电量富裕值小于等于参考电量富裕值时,则储能电站不满足储能电站性能测试条件,若此时存在电池组正在进行储能电站性能测试,则终止该电池组的储能电站性能测试,并将该电池组恢复为工作状态。
6.储能电站涉网性能测试系统,具体应用于权利要求1至5任一项所述的储能电站涉网性能测试方法,其特征在于,包括监控中心,所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、数据处理模块和数据分析模块;
所述数据采集模块用于采集储能电站中各个电池组的实时充放电功率、充放电荷量、储存电荷量和电荷容量,确定调度周期并标记采集时间;
所述数据预处理模块用于获取若干历史调度周期各时段电源侧新能源电站的历史发电功率、充放电荷量和用户侧的历史用电负荷功率、用电负荷量和储能电站涉网功率平衡约束条件和电荷量约束条件并构建储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型;
所述数据处理模块用于根据储能电站涉网充放电功率和电荷量预测模型获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率、参考充放电荷量和参考存储电荷量,并获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值,并确定储能电站当前时间段的电量富裕值和参考电量富裕值;
所述数据处理模块获得储能电站各个电池组的实时充放电功率与当前时间段各个电池组的参考充放电功率的偏差值,将其标记为涉网运行能力值的过程包括:
获得当前调度周期储能电站各个时间段电池组的参考充放电功率,并获取当前时刻各个电池组的实时充放电功率,所述当前时刻将当前调度周期划分为两部分,左边为过去实际充放电功率,右边为未来预测充放电功率,获取左边过去各个时刻的实时充放电功率与参考充放电功率的差值绝对值,并获取当前调度周期左边过去各个时刻的差值绝对值的平均值,将其标记为涉网运行能力值;
所述数据分析模块将当前时间段的储能电站的电量富裕值与参考电量富裕值进行比较确定储能电站是否满足储能电站性能测试条件;并为储能电站中n个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试;
所述数据分析模块为储能电站中各个电池组设置优先级,根据优先级大小对电池组进行储能电站性能测试过程包括:
根据n个电池组的涉网运行能力值按照由高到低排序值方法进行排序并设置执行优先级,构建电池组性能测试队列,按照各电池组的优先级由高到低的顺序插入电池组性能测试队列中,当前时间段的储能电站的电量富裕值大于参考电量富裕值时,选取电池组性能测试队列优先级最大的首位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-1个电池组的电量富裕值,若n-1个电池组的电量富裕值大于参考电量富裕值时,选取电池组性能测试队列中第二位电池组进行性能测试,并获取储能电站中n-2个电池组的电量富裕值,当储能电站中n-2个电池组的电量富裕值大于参考电量富裕值时,重复上述选取电池组进行性能测试操作,直至储能电站的电量富裕值小于等于参考电量富裕值时,终止进行储能电站性能测试的电池组中优先级最小的电池组的性能测试过程,并将该电池组恢复为工作状态,并等待至储能电站的电量富裕值大于参考电量富裕值时,对该电池组进行再次测试。
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