动力电池的入网配置方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及微电网系统优化的技术领域，尤其涉及一种动力电池的入网配置方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

微电网是可再生能源的有效消纳和管理方式，通常包括水力发电系统、风力发电系统、光伏发电系统等，但是由于水电、风电、光伏发电等容易受季节、天气等自然因素影响，发电功率波动幅度较大且具有随机性，容易导致微电网的发电功率过剩或者不足，故通常搭配供电装置补充供电、储能装置储能或向外部电网购售电，使微电网功率平衡及系统稳定。

随着新能源电动汽车的推广和普及，未来动力电池将面临大规模退役的问题，若不能妥善处理退役电池，将对环境及人体健康产生严重危害，并造成资源浪费，然而，并非退役或报废电池组中所有电池都处于报废状态，组内的很多电池仍处于良好的生命周期阶段，仍具有较高的梯次利用价值，结合微电网对供电和储能的需求，可以通过将动力电池应用到微电网中，来实现微电网的功率波动平抑和能量优化与等功能。

为了将动力电池应用到微电网中，同时降低微电网的成本，需要在规划阶段对分布式电源与动力电池进行合理配置，目前主要是通过人工来进行配置，而微电网的成本通常由多种不同的成本组成，人工配置过程繁琐、效率低，容易导致成本过高且精确度低。

发明内容

本发明实施例提出了一种动力电池的入网配置方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决人工配置微电网接入动力电池时过程繁琐、效率低，容易导致成本过高且精确度低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种动力电池的入网方法，包括：

确定从新能源汽车中退役的动力电池；

确定微电网；

当所述微电网接入所述动力电池时，在多个维度下对所述微电网计算成本；

当所述微电网接入所述动力电池时，生成约束所述微电网接入所述动力电池的条件；

以降低所述成本为目标、在所述条件的约束下，搜索所述微电网接入所述动力电池的方案。

第二方面，本发明实施例还提供了一种动力电池的入网装置，包括：

动力电池确定模块，用于确定从新能源汽车中退役的动力电池；

微电网确定模块，用于确定微电网；

微电网成本计算模块，用于当微电网接入所述动力电池时，在多个维度下对所述微电网计算成本；

微电网成本约束模块，用于当微电网接入所述动力电池时，生成约束所述微电网接入所述动力电池的条件；

方案搜索模块，用于以降低所述成本为目标、在所述条件的约束下，搜索所述微电网接入所述所述动力电池的方案。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的动力电池的入网配置方法。

第四方面，本发明实施例还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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的动力电池的入网配置方法。

本发明实施例通过确定从新能源汽车中退役的动力电池，确定微电网，当微电网接入动力电池时，在多个维度下对微电网计算成本，当微电网接入动力电池时，生成约束微电网接入动力电池的条件，以降低成本为目标、在条件的约束下，搜索微电网接入动力电池的方案，本发明实施例采用数据化的方式对动力电池、微电网进行描述，为动力电池接入微电网提供了理论基础，使得后续可实现成本的计算、约束条件的表达，保证了成本核算的精确度，通过约束条件来落实动力电池接入微电网，可搜索到最优的配置方案，无需人工配置，大大提高了效率。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种动力电池的入网配置方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的一种动力电池的入网配置装置的结构示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种动力电池的入网配置方法的流程图，本实施例可适用于微电网接入动力电池的情况，该方法可以由动力电池的入网配置装置来执行，该动力电池的入网配置装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在计算机设备中，例如，服务器、工作站、个人电脑，该计算机设备在电网中可作为调度控制中心的角色，等等，该方法具体包括如下步骤：

S101、确定从新能源汽车中退役的动力电池。

新能源汽车是指采用非常规的车用燃料作为动力来源、具有新技术和新结构的汽车，其主要的动力源于动力电池，动力电池在循环充放电的过程中，电池容量会逐渐衰减，一般地，动力电池的容量衰减到80％时，继续使用电池对新能源汽车的续航里程以及电池的安全都十分不利，因此，当动力电池衰减到80％时便可退役回收，鉴于仅包含分布式新能源的微电网本身的发电功率具有波动性和随机性，需要配合供电电源、储能装置或者外部电网才能调节功率平衡和保持系统稳定，而从新能源汽车中退役的动力电池很大一部分尚处于良好的的生命周期内，依然具有良好的充电和放电功能，因此，可将动力电池梯次应用到微电网中。

S102、确定微电网。

微电网是以一定方式集成分布式电源并供应负荷的一种电网形式，可以以水电、风电、光伏发电等新能源发电作为能量来源，确定微电网即为确定微电网中的电源以及负荷。

在本发明的一个实施例中，微电网可以接入风力发电电源，从而在微电网中进行风力发电，则在本实施例中，确定微电网中使用的风力发电电源如下：

式中，P

在本发明的另一个实施例中，微电网可以接入光伏发电电源，从而在微电网中进行光伏发电，则在本实施例中，确定微电网中使用的光伏发电电源如下：

式中，P

在本发明的又一个实施例中，微电网可以接入水电发电电源，从而在微电网中进行水力发电，则在本实施例中，确定微电网中使用水电发电电源如下：

P

式中，P

需要说明的是，在微电网中，可以单独接入风力发电电源、光伏发电电源、水电发电电源中的任意一者，也可以同时接入风力发电电源、光伏发电电源、水电发电电源中的两者或三者，本实施例对此不加以限制。

无论微电网接入何种电源，负荷的优化配置模型均可采用数值方法进行模拟，进一步而言，每一个月可选择其中一天24小时的负荷数据作为代表性的负荷数据，基于12个月的典型负荷数据对全年8760个小时的负荷数据进行模拟，得到微电网的负荷如下：

P

式中，P

S103、当微电网接入动力电池时，在多个维度下对微电网计算成本。

当微电网接入动力电池时，动力电池成为微电网的一部分，动力电池可以作为电源为负荷供电，也可以作为储能装置储存其他电源产生的电能。

一般地，根据微电网从搭建到运行过程中涉及到的成本，将微电网的成本分为初始投资成本、运维投资成本、购售电成本，因此，在本实施例中，当微电网接入动力电池时，可分别计算微电网的初始投资成本、运维成本、购售电成本。

其中，初始投资成本是引进微电网的发电设备(如水电机、风机、光伏板、动力电池)的成本，包括发电设备的购入、安装等成本；运维投资成本是电源运行过程中的日常维护的成本，包括微电网设备故障处理、性能测试等成本；购售电成本是微电网向电网购电和售电时的成本。

在本发明的一个实施例中，计算微电网的成本时，可以计算微电网的电源的初始投资成本如下：

式中，C

在本发明的另一个实施例中，计算微电网的成本时，可以计算微电网的运维成本如下：

式中，C

在本发明的又一个实施例中，计算微电网的成本时，可以计算微电网向电网购电和售电的购售电成本如下：

式中，C

其中，P

式中，P

需要说明的是，电源的成本不仅仅包括电源本身的成本，还包括在安装/运行电源时所必要的其他设备的成本，例如，线路搭建成本、控制动力电池充放电的储能变流器成本等，均可以包括在上述对应的成本中。

在本实施例中，对于电网初始投资成本、系统运维成本与购售电成本，可以累积初始投资成本、系统运维成本与购售电成本，得到微电网整体性的成本。

在具体实现中，累积初始投资成本、运维投资成本、购售电成本，得到微电网运行时的成本如下：

式中，f

本发明的实施例通过生成并累积初始投资成本、运维投资成本、购售电成本，得到微电网运行时的成本，落实了微电网接入动力电池，提高了微电网接入动力电池的可行性，采用数据化描述的方式，为计算微电网接入动力电池及电网调度运行提供理论指导，也提高了计算成本的精确度，同时解决了人工计算效率低的问题。

S104、当微电网接入动力电池时，生成约束微电网接入动力电池的条件。

在微电网接入动力电池之前，微电网由发电电源产生电能，负荷消耗电能，当发电功率小于负荷功率时，可以从电网购电以获得补充功率，当发电功率大于负荷功率时，微电网可以将剩余功率售给电网；而微电网接入动力电池时，鉴于动力电池的放电和充电功能，意味着微电网系统增加了发电电源和储能装置，当微电网的发电功率小于负荷功率时，微电网可以从电网购电以获得补充功率，也可以从动力电池中获得补充功率，当发电功率大于负荷功率时，微电网可以将剩余功率售给电网，也可以将剩余功率储存到动力电池中，即动力电池接入微电网后，提高了微电网系统的供用电功率的可调节性和稳定性。

在优化设计中，对目标函数常常要在一定约束条件下求最值，约束条件包含着用来代表决策方案的变量，借以对决策方案施加限制范围，避免出现不符合规范的数据结果，以确保数据结果有效，在本发明的实施例中，约束条件用于保证微电网接入动力电池的方案的有效性。

在具体实现中，约束微电网接入动力电池的条件可以包括如下至少一种：

1、约束电源的数量

微电网中的电源系统都是由多个/台发电设备组成的，鉴于发电设备的空间大小、设备价格等因素，发电设备的数量也是受限制的，即电源的装机数量也是受限制的，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成微电网中电源的数量的约束条件如下：

0≤N

式中，N

2、约束充放电和运行容量

鉴于动力电池的充电和放电特性，在电池放电供应功率、充电储存功率的时候需要满足动力电池本身充放电和运行容量要求，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成动力电池充放电和运行容量的约束条件如下：

P

P

E

式中，P

其中，动力电池剩余电量表达式如下：

式中，E

3、约束微电网系统供用电功率

接入动力电池后的微电网系统也需满足系统供用电功率平衡，即，微电网的发电功率、微电网与电网的交换功率需与负荷达到平衡，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成微电网系统功率平衡的约束条件如下：

式中，P

4、约束微电网与电网的交换功率

交换功率体现了微电网和电网之间功率运输能力，但是交换功率过大或过小都不利于微电网和电网的稳定性和安全性，也不利于微电网和电网之间电能互济，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成微电网与电网交换功率的约束条件如下：

P

式中，P

5、约束微电网自平衡率

微电网自平衡率用来表征微电网依靠自身内部分布式电源实现能量平衡的能力，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成微电网自平衡率的约束条件如下：

式中，f

6、约束冗余率

冗余率反映了微电网的交易行为或运营方式，冗余率越高，则微电网向电网售电越多，对电网的影响越大，相反，冗余率越低，则微电网向电网售电越少，对电网的影响越小，因此，在本实施例中，当动力电池接入微电网时，可以生成微电网冗余率的约束条件如下：

式中，f

S105、以降低成本为目标、在条件的约束下，搜索微电网接入动力电池的方案。

由于微电网的成本包括初始投资成本、运维成本、购售电成本等，计算微电网的成本属于多维度、非线性的复杂问题，一般情况下，可用穷举法、多元回归分析法等来求解，但是计算微电网成本的变量较多，使用穷举法效率低，使用多元回归分析法则容易受多变量综合影响而导致计算结果不可测，即以上方法都可能影响计算微电网成本的效率和精确度，因此，在本发明的一个实施例中，以降低成本为目标、在条件的约束下，采用粒子群算法对成本进行搜索，搜索微电网接入动力电池的方案。

在本发明的一个可选的示例中，S105可以包括以下步骤：

S1051、以微电网接入动力电池的方案作为粒子、初始化粒子群，粒子群中的粒子配置有位置、速度。

根据预设粒子的种群规模M、算法维度D、随机初始概率P

式中，

其中，种群规模M即为粒子个数，由于粒子群在收敛的情况下，所有的粒子都向最优解方向飞去，粒子容易失去多样性，因此种群规模过小，容易陷入局部最优解，在一定范围内适当的增加初始种群对提高最优解概率有一定程度的改善。

算法维度D由所优化的问题所决定，即问题解的空间维度。

随机初始概率P

S1052、以条件作为约束，根据粒子的位置计算粒子的适应值。

将粒子的位置参数代入成本函数，计算得到成本，成本越小表示适应值越大。

S1053、搜索粒子的适应值，以更新粒子群的群体极值以及粒子的个体极值。

在本实施例中，在每一轮迭代中，可以遍历各个粒子的适应值，通过适应值评价各粒子的位置优劣，从而根据适应值的情况更新每个粒子的个体极值(即粒子的当前最优位置)、粒子群的群体极值(即全体粒子的最优位置)。

一方面，将粒子的适应值与粒子的个体极值的适应值进行比较，其中，粒子的个体极值初始为空。

当粒子的适应值大于粒子的个体极值对应的适应值，则在本轮迭代中，将粒子的位置更新为粒子的个体极值；

当粒子的适应值小于粒子的个体极值对应的适应值，则在本轮迭代中，维持粒子的个体极值不变。

另一方面，将粒子的适应值与粒子群的群体极值对应的适应值进行比较，其中，粒子群中的群体极值初始为空；

当粒子的适应值大于粒子群的群体极值对应的适应值，则在本轮迭代中，将粒子的位置更新为粒子群的群体极值；

当粒子的适应值小于粒子群的群体极值对应的适应值，则在本轮迭代中，维持粒子群中的群体极值不变。

S1054、计算粒子群的种群多样性指标。

种群多样性即为所有粒子趋于同一化的程度，趋于同一化程度高，则种群多样性程度低，粒子的全局搜索能力差、收敛速度慢且精度低，相反地，趋于同一化程度低，则种群多样性程度高，粒子的全局搜索能力差、收敛速度快且精度高。

当前所有粒子趋于同一化的程度，可以通过粒子与群体极值的欧式距离来衡量，欧式距离越小，同一化程度越高，欧式距离越大，同一化程度越低，计算欧式距离的公式如下：

式中，d

由于直接使用粒子与群体极值的欧式距离，会导致即使粒子与群体极值相似但是因为数据范围差别过大而难以衡量粒子群的同一化程度，将欧式距离归一化处理，即在不改变数据特征的前提下，将欧式距离映射到[0，1]区间内，以降低成本为目标、在条件的约束下，采用粒子群算法对成本进行搜索，搜索微电网接入动力电池，归一化处理上述欧式距离的公式如下:

其中，d

对归一化值进行升序排序，并计算前部分归一化值占所有归一化值的比值、作为种群多样性指标P

其中，d

S1055、判断种群多样性指标是否低于预设的多样性指标阈值。

若否，则执行S1057，若是，则执行S1056

S1056、按随机概率对粒子进行随机初始化：

式中，rand为随机函数，P

S1057、利用粒子的个体极值的位置以及群体极值的位置更新粒子：

式中，T表示当前迭代次数，

c

若c

若c

若c

设置较大c

ω为惯性权重，它使粒子具有扩展搜索空间的能力，通过调整ω的大小来控制以前速度对当前速度的影响，平衡全局搜索与局部搜索，协调搜索精度与搜索速度。ω值小些，有利于在当前解的空间里挖掘更好的解，有利于局部搜索和得到更为精确的解，但搜索速度慢且有时会陷入局部极值；ω值大些，有利于粒子搜索更大的空间，发现新的解域，有利于全局搜索和得到较快的收敛速度，但不易得到精确解；惯性权重根据迭代次数的增加而改变，通过以下公式得到：

ω

S1059、判断是否满足结束条件；若否，返回执行S1053，若是，则执行S1060。

S1060、确定当前群体极值对应的粒子中所包含的电源的数量为微电网的方案。

其中，结束条件可以为当前迭代次数T等于最大迭代次数T

本发明实施例通过调控粒子的种群多样性来分布粒子群在全局的位置，使粒子们能逃出当前最优区域的束缚而在全局范围继续寻找最优点，避免粒子过早收敛和陷入局部最优，提高了粒子群的全局搜索能力和求解精确度，因此，本发明实施例中采用一种改进粒子种群多样性的粒子群算法来求解微电网的成本，可获得逼近微电网接入动力电池的最小成本的方案，既能满足微电网发电的约束条件，避免采用简单策略产生的不合理结果，又能使微电网的成本逼近最小，避免使用其他算法产生成本过高的问题。

当然，上述关于求解成本的方法只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其它求解成本的方法，例如，按不同的方式来定义粒子的种群多样性并进行调控，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述求解成本的方法外，本领域技术人员还可以根据实际需求采用其它求解成本的方法，本发明实施例对此也不加以限制。

本发明实施例通过确定从新能源汽车中退役的动力电池，确定微电网，当微电网接入动力电池时，在多个维度下对微电网计算成本，当微电网接入动力电池时，生成约束微电网接入动力电池的条件，以降低成本为目标、在条件的约束下，搜索微电网接入动力电池的方案，本发明实施例采用数据化的方式对动力电池、微电网进行描述，为动力电池接入微电网提供了理论基础，使得后续可实现成本的计算、约束条件的表达，保证了成本核算的精确度，通过约束条件来落实动力电池接入微电网，可搜索到最优的配置方案，无需人工配置，大大提高了效率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种动力电池的入网配置装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

动力电池确定模块201，用于确定从新能源汽车中退役的动力电池；

微电网确定模块202，用于确定微电网；

微电网成本计算模块203，用于当微电网接入动力电池时，在多个维度下对微电网计算成本；

微电网成本约束模块204，用于当微电网接入动力电池时，生成约束微电网接入动力电池的条件；

方案搜索模块205，用于以降低成本为目标、在条件的约束下，搜索微电网接入动力电池的方案。

在本发明的一个实施例中，微电网包括风力发电电源、光伏发电电源、电电源以及负荷中的至少一者，所述微电网确定模块202包括以下模块中的至少一者：

风电电源确定模块，用于确定确定微电网中使用的风力发电电源如下：

式中，P

光伏电源确定模块，用于确定微电网中使用的光伏发电电源如下：

式中，P

水电电源确定模块，用于确定微电网中使用的小水电发电电源如下：

P

式中，P

负荷确定模块，用于确定微电网的负荷如下：

P

式中，P

在本发明的一个实施例中，所述微电网成本计算模块203包括：

分成本计算模块，用于计算微电网的初始投资成本、系统运维成本、购售电成本；

总成本计算模块，用于累积初始投资成本、系统运维成本与购售电成本，得到微电网的成本。

在本发明实施例的一个示例中，所述分成本计算模块包括：

初始投资成本计算模块，用于计算微电网的初始投资成本如下：

式中，C

运维成本计算模块，用于计算微电网的运维成本如下：

式中，C

购售电成本计算模块，用于计算微电网向电网购电和售电的购售电成本如下：

式中，C

其中，

式中，P

在本实施例的另一个示例中，所述总成本计算模块包括：

分成本累积模块，用于累积初始投资成本、运维成本、购售电成本，得到微电网的成本如下：

式中，f

在本发明的一个实施例中，所述微电网成本约束模块204包括以下模块中的至少一者：

装机数量约束模块，用于生成微电网中电源的装机数量的约束条件如下：

0≤N

式中，N

动力电池约束模块，用于生成动力电池充放电和运行容量的约束条件如下：

P

P

E

式中，P

其中，动力电池剩余电量的表达式如下：

式中，E

交换功率约束模块，用于生成微电网与电网的交换功率的约束条件如下：

P

式中，P

自平衡率约束模块，用于生成微电网的自平衡率的约束条件如下：

式中，f

冗余率约束模块，用于生成微电网冗余率的约束条件如下：

式中，f

在本发明的一个实施例中，所述方案搜索模块205包括：

粒子初始化模块，用于以微电网接入动力电池的方案作为粒子、初始化粒子群，粒子配置有位置、速度；

适应值计算模块，用于以条件作为约束，根据粒子的位置计算粒子的适应值；

极值更新模块，用于搜索粒子的适应值，以更新粒子群的群体极值以及粒子的个体极值；

种群多样性指标计算模块，用于计算粒子群的种群多样性指标；

种群多样性判断模块，用于判断种群多样性指标是否低于预设的多样性指标阈值；若否，则调用粒子更新模块；若是，则调用粒子随机初始化模块；

粒子随机初始化模块，用于按随机概率对粒子进行随机初始化；

粒子更新模块，用于利用粒子的个体极值的位置以及群体极值的位置更新粒子；

结束条件判断模块，用于判断是否满足结束条件；若否，则调用极值更新模块；若是，则调用方案确定模块。

方案确定模块，用于确定群体极值对应的粒子为微电网的方案。

本发明实施例所提供的动力电池的入网配置装置可执行本发明任意实施例所提供的动力电池的入网配置方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。图3示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图3显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的动力电池的入网配置方法。

实施例四

本发明实施例四还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述动力电池的入网配置方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。