一种基于多源数据融合的储能配置优化方法

技术领域

本发明涉及多源数据融合技术领域，具体是一种基于多源数据融合的储能配置优化方法。

背景技术

多源数据融合是指将来自不同来源、类型和形式的数据进行整合、处理和分析，以获得更准确、全面和有价值的信息。

储能配置是指在电力系统中，储能设备(如电池、压缩空气、超级电容器等)与电网、负荷(即用户)之间的配置关系。而现有的储能配置方法仍然存在一些缺点：储能规模不足导致的电力系统在高峰时段出现电力缺口，影响供电稳定性和可靠性；当前储能技术尚未完全成熟，低成本、大容量、长时间、跨季节调节的储能技术仍有待突破，使得储能系统在性能、成本和可持续性等方面存在局限，难以满足电力系统对储能的高要求；然而，现有储能系统在快速响应、精确控制等方面尚存在不足，可能导致电网运行风险增大；因此，对传统的高能耗的储能设备的配置进行优化，具有重要的理论和现实意义。

如何利用多源数据融合技术，对储能设备的综合资源数据进行采集和处理，根据处理后的综合资源数据设置决策指标、目标线程和限制条件，并获取储能设备的能量损耗值，对能量损耗值进行筛选，获得备选个体，对备选个体进行交叉替换和循环比对，获得优秀个体，是我们需要解决的问题；为此，现提供一种基于多源数据融合的储能配置优化方法。

发明内容

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

步骤S1：采集电力系统中各个储能设备的综合资源数据；

步骤S2：对所获得的综合资源数据进行处理，获得电力运行参数和负荷特性曲线图，并对负荷特性曲线图进行分析，获得峰值段和低值段；

步骤S3：根据所获得的电力运行参数、峰值段和低值段设置决策指标、目标线程和限制条件，根据所获得的决策指标和目标线程生成动态参数，对动态参数进行组合，获得随机初始解；

步骤S4：根据随机初始解获得储能设备的能量损耗值，对能量损耗值进行排序，获得备选个体，并对备选个体的随机初始解进行交叉替换，获得交叉个体，并设置介入因子，根据介入因子获得交叉个体的适应度值，对适应度值进行比对，直至满足停止条件；

步骤S5：重复步骤S4，直至同时满足限制条件和停止条件，获得优秀个体。

采集综合资源数据的过程包括：

根据电力系统中的储能设备设置捕获端，所述捕获端包括采集节点和监测节点；

将所获得的储能设备与对应的采集节点和监测节点相关联；

通过捕获端的采集节点获取电力数据，所述电力数据包括发电机数据、变压器数据以及输电线数据；

通过捕获端的监测节点获取负荷数据，所述负荷数据包括用电负荷量和负荷需求量。

对综合资源数据进行处理的过程包括：

对所获得的发电机数据、变压器数据以及输电线数据进行提取，获得电力运行参数，并将所获得的电力运行参数与对应的储能设备相关联；

根据所获得的用电负荷量，建立时间关于用电负荷量的二维直角坐标系，根据所获得的用电负荷量生成用电负荷变化曲线，将所获得的用电负荷变化曲线映射至二维直角坐标系内，获得负荷特性曲线图。

对负荷特性曲线图进行分析的过程包括：

根据所获得的负荷特性曲线图设置统计周期，并标记统计周期的时长；

根据所获得的负荷特性曲线图获得统计周期内的用电均值；

根据所获得的统计周期的用电均值和统计周期的时长设置第一用电阈值和第二用电阈值；

将所获得的第一用电阈值和第二用电阈值标记在负荷特性曲线图上，将用电负荷变化曲线与第一用电阈值相邻两个交点之间的时间标记为低值段，将用电负荷变化曲线与第二用电阈值相邻两个交点之间的时间标记为峰值段。

获取决策指标、目标线程和限制条件的过程包括：

根据所获得的峰值段、低值段以及电力运行参数设置决策指标，所述决策指标包括能量需求、充放电效率以及功率平衡；

根据所获得的能量需求、充放电效率以及功率平衡获得目标线程；

根据所获得的目标线程设置限制条件。

生成动态参数并组合获得随机初始解的过程包括：

根据所获得的限制条件为目标线程设置阈值范围；

根据所获得的阈值范围生成动态参数，所述动态参数包括动态整数和动态浮点数；

对所获得的动态整数和动态浮点数进行组合，获得随机初始解。

根据随机初始解获得储能设备的适应度值的过程包括：

根据所获得的随机初始解获得储能设备的能量损耗值；

根据所获得的储能设备的能量损耗值获得个体选中率；

根据各个储能设备的个体选中率确定备选个体；

获取储能设备的采集节点，选取备选个体中的一个作为参考个体，在参考个体的采集节点与剩余备选个体相对应的采集节点处的随机初始解进行交叉替换，获得交叉个体；

根据所获得的负荷需求量为交叉个体设置介入因子，根据所获得的介入因子、交叉个体以及随机初始解的能量损耗值获得交叉个体的适应度值；

对获得的交叉个体的适应度值进行筛选，获得若干优良个体，根据所获得的优良个体的适应度值获得适应度均值；

根据所获得的适应度值和适应度均值设置适应度阈值，将所获得的交叉个体的适应度值与适应度阈值进行比对，若适应度值不大于适应度阈值，则表示满足停止条件。

获得优秀个体的过程包括：

获取满足停止条件时的交叉个体对应的采集节点的随机初始解，并将达到满足停止条件时记为一次交叉循环，将获得的随机初始解标记为预循环初始解，将预循环初始解作为下一交叉循环的随机初始解，并重复获得储能设备的适应度值的过程，直至同时满足停止条件和限制条件；

获取若干次交叉循环的所有交叉个体的适应度值，并将交叉个体的适应度值最小的标记为优秀个体。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：对采集的储能设备的综合资源数据进行处理，获得电力运行参数和负荷特性曲线图，通过对负荷特性曲线图进行分析，获得峰值段和低值段，并根据所获得的电力运行参数、峰值段和低值段设置决策指标、目标线程和限制条件；

根据所获得的限制条件为目标线程设置阈值范围，在阈值范围内生成动态参数，对动态参数进行随机组合，获得随机初始解，根据所获得的随机初始解获得储能设备的能量损耗值，对能量损耗值进行筛选，获得备选个体，对备选个体进行交叉替换获得交叉个体，并引入介入因子，获得交叉个体的适应度值，通过将适应度值与适应度均值进行比对，直至满足停止条件，将满足停止条件的交叉个体的随机初始解记作预循环初始解，作为下一次交叉循环的随机初始解，直至同时满足停止条件和限制条件，获得优秀个体；

有效增强电力系统的配置效率，提高电力系统的运行效率和稳定性，提升数据利用效率和储能设备的响应速度，确保优化结果在满足运行需求的同时，具有较高的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的原理图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于多源数据融合的储能配置优化方法，包括以下步骤：

步骤S1：采集电力系统中各个储能设备的综合资源数据；

步骤S2：对所获得的综合资源数据进行处理，获得电力运行参数和负荷特性曲线图，并对负荷特性曲线图进行分析，获得峰值段和低值段；

步骤S3：根据所获得的电力运行参数、峰值段和低值段设置决策指标、目标线程和限制条件，根据所获得的决策指标和目标线程生成动态参数，对动态参数进行组合，获得随机初始解；

步骤S4：根据随机初始解获得储能设备的能量损耗值，对能量损耗值进行排序，获得备选个体，并对备选个体的随机初始解进行交叉替换，获得交叉个体，并设置介入因子，根据介入因子获得交叉个体的适应度值，对适应度值进行比对，直至满足停止条件；

步骤S5：重复步骤S4，直至同时满足限制条件和停止条件，获得优秀个体。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，采集综合资源数据的过程包括：

根据储能设备设置捕获端，所述捕获端包括采集节点和监测节点，将所获得的采集节点标记为i，其中，i＝1，2，3，……，n1，n1为正整数，将所获得的监测节点标记为j，其中，j＝1，2，3，……，n2，n2为正整数；

将所获得的储能设备与对应的采集节点和监测节点相关联，并将储能设备标记为z，其中，z＝1，2，3，……，n3，n3为正整数；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述储能设备包括抽水蓄能、压缩空气储能、锂离子电池储能、超级电容器储能、钠硫电池储能、飞轮储能、电磁储能等；

通过捕获端采集储能设备的综合资源数据，所述综合资源数据包括电力数据以及负荷数据；

通过采集节点获取电力数据，所述电力数据包括发电机数据、变压器数据以及输电线数据；

通过监测节点获取负荷数据，所述负荷数据包括用电负荷量和负荷需求量；

将所获得的用电负荷量标记为W

对所获得的发电机数据、变压器数据以及输电线数据进行提取，获得电力运行参数，并将所获得的电力运行参数与对应的储能设备相关联；

所述电力运行参数包括发电机功率、变压器输入电压、变压器输出电压、变压器电流、输电线电流负荷以及输电线电压损耗，将所获得的发电机功率、变压器输入电压、变压器输出电压、变压器电流、输电线电流负荷以及输电线电压损耗分别标记为FG

根据所获得的用电负荷量，建立时间关于用电负荷量的二维直角坐标系，根据所获得的用电负荷量生成用电负荷变化曲线，将所获得的用电负荷变化曲线映射至二维直角坐标系内，获得负荷特性曲线图；

根据所获得的负荷特性曲线图设置统计周期，记作m，其中，m＝1，2，3，……，n5，n5为正整数，并将统计周期的时长标记为T；

根据所获得的负荷特性曲线图获得统计周期的用电均值，并将所获得的用电均值标记为

根据所获得的用电均值设置第一用电阈值和第二用电阈值，将所获得的第一用电阈值标记为YZ1，其中，

将所获得的第一用电阈值和第二用电阈值标记在负荷特性曲线图上，将用电负荷变化曲线与第一用电阈值相邻两个交点之间的时间标记为低值段，记作W

将用电负荷变化曲线与第二用电阈值相邻两个交点之间的时间标记为峰值段，记作W

根据所获得的峰值段、低值段以及电力运行参数设置决策指标，所述决策指标包括能量需求、充放电效率以及功率平衡，将所获得的能量需求、充放电效率以及功率平衡分别标记为E、C以及P；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述能量需求包括负荷需求量与输电线电流负荷，所述充放电效率包括发电机功率、变压器输入电压以及变压器输出电压，所述功率平衡包括峰值段、低值段、变压器电流以及输电线电压损耗；

根据所获得的能量需求、充放电效率以及功率平衡获得目标线程，将所获得的目标线程标记为f(E，C，P)，其中，f(E，C，P)＝[E]

根据所获得的目标线程设置限制条件，所述限制条件包括第一限制范围、第二限制范围、第三限制范围以及循环限制范围；

第一限制范围表示为E

第二限制范围表示为C

第三限制范围表示为P

设置循环次数，将所获得的循环次数标记为N，且满足N≤N

根据所获得的限制条件为能量需求、充放电效率以及功率平衡设置能量阈值范围、效率阈值范围以及功率阈值范围，且能量阈值范围、效率阈值范围以及功率阈值范围分别设置有阈值上界和阈值下界；

根据所获得的能量阈值范围、效率阈值范围以及功率阈值范围生成动态参数，所述动态参数包括动态整数和动态浮点数，所述动态整数的取值包括阈值上界和阈值下界；所述动态浮点数的取值包括阈值下界但不包括阈值上界，需要进一步说明的是，在具体实施过程中，动态浮点数表示在阈值范围内随机生成的小数，例如3.7，6.2；

对所获得的动态整数和动态浮点数进行随机组合，获得随机初始解，将所获得的随机初始解标记为y，其中，y＝1，2，3，……，n6，n6为正整数；

根据所获得的随机初始解构建动态参数集合，将所获得的随机初始解上传至动态参数集合中，将所获得的动态参数集合的大小标记为g，特别地，所述动态参数集合的大小表示动态参数集合中随机初始解的数目；

将所获得的动态参数集合与对应的储能设备相关联，并重复上述生成动态参数的过程获得每个储能设备对应的动态参数集合；

构建储能集合群，将所获得的每个储能设备的动态参数集合上传至储能集合群中；

根据所获得的储能集合群中的随机初始解获得储能设备的能量损耗值，将所获得的储能设备的能量损耗值标记为F

根据所获得的储能设备随机初始解的能量损耗值获得个体选中率，将所获得的个体选中率标记为XL

将所获得的个体选中率按照由大到小进行排序，将排在前h1位的储能设备标记为预选个体；

对预选个体的能量损耗值按照由小到大进行排序，将排在前h2位的预选个体标记为备选个体；

获取储能设备的采集节点，选择备选个体中的一个作为参考个体，在参考个体的采集节点依次与剩余备选个体相对应的采集节点的随机初始解进行交叉替换，每交叉替换一次，对交叉替换后的参考个体标记一次，直至参考个体与所有的备选个体均替换完成，将交叉替换后的参考个体标记为交叉个体，获取交叉个体的采集节点处的电力运行参数，并分别标记为FG

同样地，将剩余的备选个体依次标记为参考个体，重复上述交叉替换过程，直至所有的备选个体均完成交叉替换；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述在参考个体的采集节点依次与剩余的备选个体相对应的采集节点处的随机初始解进行交叉替换中的交叉替换是随机替换的，且交叉替换的次数足够大，就能获得足够多的交叉个体；

根据所获得的负荷需求量为交叉个体设置介入因子，根据所获得的介入因子、交叉个体以及随机初始解的能量损耗值获得交叉个体的适应度值，将所获得的适应度值标记为J

对获得的交叉个体的适应度值进行筛选，按照由小到大的次序进行排序，将排在前q％的交叉个体标记为优良个体，根据所获得的优良个体的适应度值获得适应度均值，并将所获的适应度均值标记为

根据所获得的适应度值和适应度均值设置适应度阈值，将所获得的适

应度阈值标记为ΔJ，其中，

获取交叉个体的适应度值，将所获得的交叉个体的适应度值与适应度阈值进行比对，若满足ΔJ≥J

获取满足停止条件时的交叉个体对应的采集节点的随机初始解，并将达到满足停止条件时记为一次交叉循环，将获得的随机初始解标记为预循环初始解，将预循环初始解作为下一交叉循环的随机初始解，并重复步骤S4，直至满足ΔJ≥J

获取N次循环所有交叉个体的适应度值，并将N次循环中交叉个体的适应度值最小的标记为优秀个体，获取优秀个体的采集节点的交叉替换的随机初始解，并根据优秀个体的采集节点的交叉替换的随机初始解对原有的储能设备进行对应替换。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。