摘要
本发明属于电站容量需求预测技术领域,公开了考虑多时间尺度调度与源荷不确定性的锂电池储能与抽水蓄能容量最优配置方法、系统、设备及介质,以解决储能容量配置欠佳的问题。本发明方法为:生成多种典型场景数据并设置初始系统参数;将数据输入上层储能容量配置模型,以系统总成本最小化为目标求解容量配置方案;将容量配置方案传递至下层运行模型,输出日前的各能源出力计划和日内的各能源实际出力值序列与日运行成本;将实际出力值序列与日运行成本反馈至上层储能容量配置模型,更新储能容量配置方案并进行迭代计算;对迭代收敛后方案进行概率加权平均,输出最终的混合储能系统容量配置结果。本发明生成了多样化场景,实现了合理储能容量规划。
技术关键词
容量最优配置方法
多时间尺度
储能容量配置
锂电池
混合储能系统
抽水蓄能电站
场景
蒙特卡洛模拟方法
风能
负荷
序列
需求预测技术
计划
随机噪声
削减算法
典型
最小化系统
计算机设备
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锻造铝合金
表面缺陷检测方法
锂电池
图像
多通道
神经网络模型
分块特征
负荷预测模型
负荷特征
样本
多时间尺度
分布探测装置
群分布探测系统
水声通信换能器
控制终端
遥控设备