一种储能装置的优化方法及系统

技术领域

本发明涉及储能装置技术领域，特别是一种储能装置的优化方法及系统。

背景技术

在现行电价计费的机制下，不同时间段电价差异较大，如在谷期（22点到第二天8点）电价低，而在峰期（8点到22点）电价高。用户侧可以通过配置储能系统在电价低的时间段进行储能，在电价高的时候实现放能，以积极参与电力相关政策以及协调获取经济效益。

然而储能系统的投资以及后续运营、管理及设备更新等过程中，也需要大量的投资成本。因此，如何根据现有用户需求量、电价政策以及储能设备参数，合理配置储能规模，以达到最大的经济收益，是目前储能领域研究的热点和难点。

发明内容

针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种储能装置的优化方法及系统，便于用户决策是否使用存储装置进行储能。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种储能装置的优化方法包括以下步骤：

步骤S1：构建储能装置的运营费用管理模型，向运营费用管理模型输入储能装置的在上一时刻的运行参数，获取储能装置在下一次运行时的费用Q1；

步骤S2：获取电费在峰段时间以及谷段时间的电费价格，并根据峰段时间以及谷段时间的电费价格求出电费差价以及获取谷段时间的持续时长，通过持续时长得到储能装置所存储的电量值，计算电量值与电费差价的乘积得到费用差值Q2；

步骤S3：若储能装置在下一次运行时的费用Q1小于费用差值Q2，则调用储能装置进行储能，若费用Q1大于费用差值Q2，则不调用所述储能装置进行储能。

优选的，所述步骤S1中构建运营费用管理模型的步骤如下：

步骤S11：初始化运营费用管理模型中神经网络的参数以及折扣因子；

步骤S12：根据当前时刻的状态与动作a作为运营费用管理模型的输入，计算运营费用管理模型在下一时刻的输出；

步骤S13：当动作a的数据计算完成后，将运营费用管理模型的参数保存下来，计算本轮迭代的整体收益率；

步骤S14：更换动作a的数值，然后重新执行步骤S12~S13，判断两次整体收益率的大小，选择数值大的整体收益率所对应的模型的参数作为运营费用管理模型的训练参数，进行下一次迭代，直至迭代次数满足次数阈值；

其中选择对应的模型的参数为学习率

其中运营费用管理模型具体如下：

其中

其中模型的整体收益率计算过程如下：

其中R为整体收益率、

优选的，当费用Q1大于费用差值Q2时，还包括步骤S4，其中所述步骤S4的具体步骤如下：

步骤S41：获取储能装置在一个月内的某一部件的运行参数，根据部件的运行参数构建出空间向量，并将所述空间向量按照时间顺序划分出两个子空间向量；

其中单一部件的子空间向量的表达如下：

其中k=1，2，3...m/2，其中N和m为正整数，m为单一部件的运行参数的组数，N为单一组运行参数的向量总数，

步骤S42：获取部件在同一个子空间向量中距离最大的两个向量，获取两者之间的距离标记为比较值，其中两个向量之间距离的获取公式如下：

其中i和j为非负整数，

步骤S43：在子空间向量的每一组的向量空间中找出每一个大于所述比较值的数值，并统计每一组向量空间中该些数值的数量，标记为可疑参数

计算可疑参数

步骤S44：对

其中第一平均值

步骤S45：更换同一部件的另一子空间向量，并重复步骤S42~44得到若干可疑参数

步骤S46：计算第一平均值

优选的，所述相关性阈值为0.6。

优选的，其中步骤S46中计算第一平均值

其中L表示第一平均值与第二平均值的相关性，

一种储能装置的优化系统，使用所述一种储能装置的优化方法包括：第一费用获取模块、第二费用获取模块以及判断模块；

其中所述第一费用获取模块用于构建储能装置的运营费用管理模型，向运营费用管理模型输入储能装置的在上一时刻的运行参数，获取储能装置在下一次运行时的费用Q1；

所述第二费用获取模块用于获取电费在峰段时间以及谷段时间的电费价格，并根据峰段时间以及谷段时间的电费价格求出电费差价以及获取谷段时间的持续时长，通过持续时长得到储能装置所存储的电量值，计算电量值与电费差价的乘积得到费用差值Q2；

判断模块用于若储能装置在下一次运行时的费用Q1小于费用差值Q2，则调用储能装置进行储能，若费用Q1大于费用差值Q2，则不调用所述储能装置进行储能。

优选的，包括维修模块，获取储能装置在一个月内的某一部件的运行参数，根据部件的运行参数构建出空间向量，并将所述空间向量按照时间顺序划分出两个子空间向量；

获取部件在同一个子空间向量中距离最大的两个向量，获取两者之间的距离标记为比较值；

在子空间向量的每一组的向量空间中找出每一个大于所述比较值的数值，并统计每一组向量空间中该些数值的数量，标记为可疑参数；

计算可疑参数与部件运行参数的向量总数量之间的比值，并对比值

更换同一部件的另一子空间向量，以获取第一平均值的方式获取第二平均值，计算第一平均值与第二平均值的相关性，若两者的相关性小于相关性阈值，则表示该部件出现问题。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：本发明通过预测储能装置的费用以及存储的电能价值进行对比，合理判断出是否有必要进行电能存储，便于用户决策。

附图说明

图1是本发明方法的一个实施例的流程图。

图2是本发明系统的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的具体实施方式，具体实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的具体实施方式的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的实施方式的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1~2所示一种储能装置的优化方法包括以下步骤：

步骤S1：构建储能装置的运营费用管理模型，向运营费用管理模型输入储能装置的在上一时刻的运行参数，获取储能装置在下一次运行时的费用Q1；

步骤S2：获取电费在峰段时间以及谷段时间的电费价格，并根据峰段时间以及谷段时间的电费价格求出电费差价以及获取谷段时间的持续时长，通过持续时长得到储能装置所存储的电量值，计算电量值与电费差价的乘积得到费用差值Q2；

步骤S3：若储能装置在下一次运行时的费用Q1小于费用差值Q2，则调用储能装置进行储能，若费用Q1大于费用差值Q2，则不调用所述储能装置进行储能。

在本发明中，设置有运营费用管理模型，在使用时，将储能装置在上一时刻的运行参数输入至运营费用管理模型中，即预测到储能装置在下一时刻运行时所需要产生的费用。然后再次获取电费在不同时间段的电费价格，根据国家对于错峰用电的标准，通常会将早上8:00~晚上22:00，共14小时称为峰段，晚上22:00~第二天上午8:00，共10个小时称为谷段，例如在22点~第二天8点的价格为3元一度电，而在其他时间段则为5元一度电，此时电费差价为2元，而晚上22:00—第二天上午8:00一共是持续10个小时，所以持续时长为10小时，储能装置每个小时能够存储2度电，则10个小时一共可以电量值为20度电，所以本次的费用差值Q2为40元。通过运营费用管理模型可以计算预测得到储能装置在下一次运行时的费用Q1，然后在通过费用Q1与费用差值Q2相比，当费用Q1小于费用差值Q2时，说明使用储能装置能够制造出经济成果，能够剩下费用，而当费用Q1大于费用差值Q2，则说明存储电能所使用的成本大于电能的价值，这时候还不如不存储。本发明能够有效合理的帮组用户判断是否需要存储电。

优选的，所述步骤S1中构建运营费用管理模型的步骤如下：

步骤S11：初始化运营费用管理模型中神经网络的参数以及折扣因子；

在进行存储装置的运营费用管理模型训练时，需要对储能装置的运行参数的内容进行初始化，因为在训练该模型时，可能存在有之前另一个存储装置训练留下的数据，导致在输入时运，运营费用管理模型将之前的储能装置的运行参数进行代入，从而导致运营费用管理模型的构建失败。

步骤S12：根据当前时刻的状态与动作a作为运营费用管理模型的输入，计算运营费用管理模型在下一时刻的输出；

步骤S13：当动作a的数据计算完成后，将运营费用管理模型的参数保存下来，计算本轮迭代的整体收益率；

步骤S14：更换动作a的数值，然后重新执行步骤S12~S13，判断两次整体收益率的大小，选择数值大的整体收益率所对应的模型的参数作为运营费用管理模型的训练参数，进行下一次迭代，直至迭代次数满足次数阈值；

迭代次数的阈值是通过人工设置，通常是根据训练者对于模型的训练经验进行设置的。

其中选择对应的模型的参数为

其中选择对应的模型的参数为学习率

其中运营费用管理模型具体如下：

其中

其中模型的整体收益率计算过程如下：

其中R为整体收益率、

在一个实施例中动作a的初始化至在[0，1]之间，在执行第一次的模型计算后，动作的a的值可以变更，并再次计算得到运营费用管理模型的在下一时刻的输出，然后再计算模型的整体收益率，判断两次整体收益率的大小，当整体收益率大时，表示这个模型越准确，更加容易预测在t+1时刻储能装置的费用Q1。

优选的，当费用Q1大于费用差值Q2时，还包括步骤S4，其中所述步骤S4的具体步骤如下：

步骤S41：获取储能装置在一个月内的某一部件的运行参数，根据部件的运行参数构建出空间向量，并将所述空间向量按照时间顺序划分出两个子空间向量；

其中单一部件的子空间向量的表达如下：

其中k=1，2，3...m/2，其中N和m为正整数，m为单一部件的运行参数的组数，N为单一组运行参数的向量总数，

在通常的情况下，储能装置所消耗的费用Q1是比较小的，一般情况下是不会超过费用差值Q2，只有当内部中某个部件出现问题时，才会出现费用Q1偏高的情况，故在本发明中，当费用Q1大于费用差值Q2时，还会进行步骤S4，在步骤S4中将每一个部件的运行参数分别构建出空间向量，例如在储能装置中存在有蓄电池、PCS变流器等等，然后根据时间的顺序对参数进行分组，例如在蓄电池中，一个月内收集到30天的数据，将前15天的数据分为一组，后15天的数据分为一组，然后分别构建出蓄电池的两组空间向量，例如在如果将一天的时间作为1组，则m为30，若将运行时每半个小时的运行参数作为该组的向量，若储能设备运行5小时，此时N为10。

步骤S42：获取部件在同一个子空间向量中距离最大的两个向量，获取两者之间的距离标记为比较值，其中两个向量之间距离的获取公式如下：

其中i和j为非负整数，

步骤S43：在子空间向量的每一组的向量空间中找出每一个大于所述比较值的数值，并统计每一组向量空间中该些数值的数量，标记为可疑参数

计算可疑参数

例如在本发明的一个实施例中，一个子向量空间中有15组向量空间，每一组向量空间中有10个向量，在获取可疑参数

若在第一组向量空间中有2个是大于所述比较值的，此时

步骤S44：对

其中第一平均值

步骤S45：更换同一部件的另一子空间向量，并重复步骤S42~44得到若干可疑参数

步骤S46：计算第一平均值

通过一系列的运算，将前15天的部件运行参数作为第一个子空间向量并计算得到第一平均值

优选的，所述相关性阈值为0.6。

优选的，其中步骤S46中计算第一平均值

其中L表示第一平均值与第二平均值的相关性，

一种储能装置的优化系统，使用所述一种储能装置的优化方法包括：第一费用获取模块、第二费用获取模块以及判断模块；

其中所述第一费用获取模块用于构建储能装置的运营费用管理模型，向运营费用管理模型输入储能装置的在上一时刻的运行参数，获取储能装置在下一次运行时的费用Q1；

所述第二费用获取模块用于获取电费在峰段时间以及谷段时间的电费价格，并根据峰段时间以及谷段时间的电费价格求出电费差价以及获取谷段时间的持续时长，通过持续时长得到储能装置所存储的电量值，计算电量值与电费差价的乘积得到费用差值Q2；

判断模块用于若储能装置在下一次运行时的费用Q1小于费用差值Q2，则调用储能装置进行储能，若费用Q1大于费用差值Q2，则不调用所述储能装置进行储能。

优选的，包括维修模块，获取储能装置在一个月内的某一部件的运行参数，根据部件的运行参数构建出空间向量，并将所述空间向量按照时间顺序划分出两个子空间向量；

获取部件在同一个子空间向量中距离最大的两个向量，获取两者之间的距离标记为比较值；

在子空间向量的每一组的向量空间中找出每一个大于所述比较值的数值，并统计每一组向量空间中该些数值的数量，标记为可疑参数；

计算可疑参数与部件运行参数的向量总数量之间的比值，并对比值

更换同一部件的另一子空间向量，以获取第一平均值的方式获取第二平均值，计算第一平均值与第二平均值的相关性，若两者的相关性小于相关性阈值，则表示该部件出现问题。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“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发明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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施实施进行变化、修改、替换和变型。