应用于光储能系统的仿真优化方法及装置与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种应用于光储能系统的仿真优化方法及装置。

背景技术：

1、随着社会经济的不断发展以及电器化的高度普及，人们在生产生活中对于能源，尤其是电能的需求日益增多，光储能系统作为一种集合清洁发电、储电以及输电的高效发电系统，能够很大程度上满足人们的用电需求，因此对光储能系统的控制十分重要。

2、目前，针对光储能系统的控制策略往往由工作人员制定后直接在光储能系统中进行试运行，试运行结果满足要求后再推广运行。然而，根据这种方式得到的控制策略控制光储能系统运行的合理性和准确性较低，光储能系统的运行效率较低。因此，提出一种能够提高光储能系统的运行合理性、准确性以及运行效率的技术方案显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明提供了一种应用于光储能系统的仿真优化方法及装置，能够有利于提高光储能系统的运行合理性、准确性以及运行效率。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种应用于光储能系统的仿真优化方法，所述方法包括：

3、确定光储能系统对应的至少一种运行场景的场景数据，对于每种所述运行场景，根据该种运行场景的场景数据构建该种运行场景的场景模型；

4、获取所述光储能系统的系统数据，所述系统数据包括所述光储能系统中每个设备的设备标准数据和每个所述设备在每种运行场景中的设备运行数据；

5、对于每种所述运行场景，根据所述光储能系统中每个所述设备在该种运行场景中的设备运行数据以及该种运行场景的场景模型，生成所述光储能系统在该种运行场景中的至少一个运行策略；

6、根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据，构建所述光储能系统对应的系统仿真模型，对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行仿真，得到所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略。

7、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行仿真，得到所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略，包括：

8、对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行策略运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，所述系统仿真运行参数包括所述光储能系统中的每个所述设备的设备仿真运行参数；

9、对于每种所述运行场景，根据该种运行场景的场景数据和预设的系统运行需求，确定该种运行场景对应的场景约束条件；

10、对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标，并根据该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标确定该种运行场景中的最优运行策略。

11、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每种所述运行场景对应的场景约束条件包括该种运行场景对应的环保约束条件和经济约束条件；

12、所述对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标，包括：

13、对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的环保约束条件、经济约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的运行评价指标集合，所述运行评价指标集合包括环保运行评价指标和经济运行评价指标；

14、对于每种所述运行场景，获取该种运行场景对应的指标权重集合，所述指标权重集合包括环保运行评价指标权重和经济运行评价指标权重；

15、对于每种所述运行场景，根据该种运行场景中的每个所述运行策略的运行评价指标集合和所述指标权重集合，计算该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标。

16、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

17、对于每种所述运行场景，判断该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标是否均小于预设的评价指标阈值，得到该种运行场景中的判断结果；

18、对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据、所述场景约束条件以及该种运行场景的场景模型，生成针对所述光储能系统中至少一个所述设备的设备调整策略。

19、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据、所述场景约束条件以及该种运行场景的场景模型，生成针对所述光储能系统中至少一个所述设备的设备调整策略，包括：

20、对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据和该种运行场景的场景模型，在所述光储能系统中筛选与该种运行场景相匹配的至少一个目标设备；

21、对于每种所述运行场景，根据与该种运行场景相匹配的每个所述目标设备的设备标准数据，确定每个所述目标设备的设备能力参数，所述设备能力参数包括能源出力能力参数和碳排放能力参数；

22、对于每种所述运行场景，根据与该种运行场景相匹配的每个所述目标设备的设备能力参数和该种运行场景对应的场景约束条件，生成针对每个所述目标设备的设备调整策略。

23、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，对于每种所述运行场景，所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略包括所述光储能系统在当前运行周期中的该种运行场景中的当前最优运行策略；

24、以及，所述方法还包括：

25、对于每种所述运行场景，获取所述光储能系统在所述当前运行周期之前的至少两个连续的历史运行周期中的该种运行场景中的历史场景数据和历史最优运行策略；

26、对于每种所述运行场景，根据所述光储能系统在至少两个连续的所述历史运行周期中的该种运行场景中的历史场景数据，分析至少两个连续的所述历史运行周期中的该种运行场景的场景数据变化信息，并根据所述场景数据变化信息，预测所述当前运行周期之后的下一个目标运行周期的预测场景数据；

27、对于每种所述运行场景，通过所述系统仿真模型对所述预测场景数据、所述历史最优运行策略以及所述当前最优运行策略进行仿真，得到针对所述当前最优运行策略的策略调整参数，并根据所述策略调整参数对所述当前最优运行策略进行调整，得到所述光储能系统在所述目标运行周期中的该种运行场景中的目标最优运行策略。

28、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

29、对于每种所述运行场景，在该种运行场景中按照所述最优运行策略控制所述光储能系统运行时，监测所述光储能系统中每个所述设备的设备实际运行数据；

30、对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和每个所述设备的设备实际运行数据，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到所述最优运行策略对应的实际运行评价指标；

31、对于每种所述运行场景，计算该种运行场景中的所述最优运行策略对应的所述实际运行评价指标与所述综合运行评价指标之间的指标差异，并判断所述指标差异是否大于预设的指标差异阈值；

32、对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的所述指标差异大于所述指标差异阈值时，根据所述指标差异对所述最优运行策略进行更新，并按照更新后的所述最优运行策略控制所述光储能系统运行。

33、本发明第二方面公开了一种应用于光储能系统的仿真优化装置，所述装置包括：

34、确定模块，用于确定光储能系统对应的至少一种运行场景的场景数据，对于每种所述运行场景，根据该种运行场景的场景数据构建该种运行场景的场景模型；

35、获取模块，用于获取所述光储能系统的系统数据，所述系统数据包括所述光储能系统中每个设备的设备标准数据和每个所述设备在每种运行场景中的设备运行数据；

36、生成模块，用于对于每种所述运行场景，根据所述光储能系统中每个所述设备在该种运行场景中的设备运行数据以及该种运行场景的场景模型，生成所述光储能系统在该种运行场景中的至少一个运行策略；

37、仿真模块，用于根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据，构建所述光储能系统对应的系统仿真模型，对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行仿真，得到所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略。

38、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述仿真模块对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行仿真，得到所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略的方式具体包括：

39、对于每种所述运行场景，将所述光储能系统在该种运行场景中的每个所述运行策略输入到所述系统仿真模型中进行策略运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，所述系统仿真运行参数包括所述光储能系统中的每个所述设备的设备仿真运行参数；

40、对于每种所述运行场景，根据该种运行场景的场景数据和预设的系统运行需求，确定该种运行场景对应的场景约束条件；

41、对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标，并根据该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标确定该种运行场景中的最优运行策略。

42、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每种所述运行场景对应的场景约束条件包括该种运行场景对应的环保约束条件和经济约束条件；

43、所述仿真模块对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标的方式具体包括：

44、对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的环保约束条件、经济约束条件和该种运行场景中的每个所述运行策略对应的系统仿真运行参数，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到该种运行场景中的每个所述运行策略的运行评价指标集合，所述运行评价指标集合包括环保运行评价指标和经济运行评价指标；

45、对于每种所述运行场景，获取该种运行场景对应的指标权重集合，所述指标权重集合包括环保运行评价指标权重和经济运行评价指标权重；

46、对于每种所述运行场景，根据该种运行场景中的每个所述运行策略的运行评价指标集合和所述指标权重集合，计算该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标。

47、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

48、判断模块，用于对于每种所述运行场景，判断该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标是否均小于预设的评价指标阈值，得到该种运行场景中的判断结果；

49、所述生成模块，还用于对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据、所述场景约束条件以及该种运行场景的场景模型，生成针对所述光储能系统中至少一个所述设备的设备调整策略。

50、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述生成模块对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据、所述场景约束条件以及该种运行场景的场景模型，生成针对所述光储能系统中至少一个所述设备的设备调整策略的方式具体包括：

51、对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的判断结果表示该种运行场景中的每个所述运行策略的综合运行评价指标均小于预设的评价指标阈值时，根据所述光储能系统中每个所述设备的设备标准数据和该种运行场景的场景模型，在所述光储能系统中筛选与该种运行场景相匹配的至少一个目标设备；

52、对于每种所述运行场景，根据与该种运行场景相匹配的每个所述目标设备的设备标准数据，确定每个所述目标设备的设备能力参数，所述设备能力参数包括能源出力能力参数和碳排放能力参数；

53、对于每种所述运行场景，根据与该种运行场景相匹配的每个所述目标设备的设备能力参数和该种运行场景对应的场景约束条件，生成针对每个所述目标设备的设备调整策略。

54、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，对于每种所述运行场景，所述光储能系统在该种运行场景中的最优运行策略包括所述光储能系统在当前运行周期中的该种运行场景中的当前最优运行策略；

55、所述获取模块，还用于对于每种所述运行场景，获取所述光储能系统在所述当前运行周期之前的至少两个连续的历史运行周期中的该种运行场景中的历史场景数据和历史最优运行策略；

56、以及，所述装置还包括：

57、分析模块，用于对于每种所述运行场景，根据所述光储能系统在至少两个连续的所述历史运行周期中的该种运行场景中的历史场景数据，分析至少两个连续的所述历史运行周期中的该种运行场景的场景数据变化信息，并根据所述场景数据变化信息，预测所述当前运行周期之后的下一个目标运行周期的预测场景数据；

58、所述仿真模块，还用于对于每种所述运行场景，通过所述系统仿真模型对所述预测场景数据、所述历史最优运行策略以及所述当前最优运行策略进行仿真，得到针对所述当前最优运行策略的策略调整参数，并根据所述策略调整参数对所述当前最优运行策略进行调整，得到所述光储能系统在所述目标运行周期中的该种运行场景中的目标最优运行策略。

59、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

60、监测模块，用于对于每种所述运行场景，在该种运行场景中按照所述最优运行策略控制所述光储能系统运行时，监测所述光储能系统中每个所述设备的设备实际运行数据；

61、所述仿真模块，还用于对于每种所述运行场景，将该种运行场景对应的场景约束条件和每个所述设备的设备实际运行数据，输入到所述系统仿真模型中进行约束运行仿真，得到所述最优运行策略对应的实际运行评价指标；

62、计算模块，用于对于每种所述运行场景，计算该种运行场景中的所述最优运行策略对应的所述实际运行评价指标与所述综合运行评价指标之间的指标差异，并判断所述指标差异是否大于预设的指标差异阈值；

63、更新模块，用于对于每种所述运行场景，当该种运行场景中的所述指标差异大于所述指标差异阈值时，根据所述指标差异对所述最优运行策略进行更新，并按照更新后的所述最优运行策略控制所述光储能系统运行。

64、本发明第三方面公开了另一种应用于光储能系统的仿真优化装置，所述装置包括：

65、存储有可执行程序代码的存储器；

66、与所述存储器耦合的处理器；

67、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的应用于光储能系统的仿真优化方法。

68、本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的应用于光储能系统的仿真优化方法。

69、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

70、本发明实施例中，根据光储能系统对应的场景模型和光储能系统中每个设备的设备运行数据，确定至少一个运行策略，并通过系统仿真模型对每个运行策略进行仿真，得到最优运行策略。可见，实施本发明能够提高确定出的最优运行策略的准确性以及与光储能系统的匹配性，通过最优运行策略控制光储能系统运行，能够提高光储能系统的运行合理性和准确性，进而提高光储能系统的运行效率。