一种增程式储能电站的充放电管理系统的制作方法

本发明涉及储能管理，尤其涉及一种增程式储能电站的充放电管理系统。

背景技术：

1、增程式储能电站是一种利用储能技术来提高能源系统的效率和灵活性的设施，它们通常与可再生能源发电系统（如太阳能或风能）结合使用，从而延长充放电的续航里程。由于用电需求存在高峰时段与低谷时段，所以增程式储能电站通过在能源需求较低时充电，然后在能源需求高峰时释放储存的能量来平衡电网，用于提高电网的稳定性与可靠性。而对于增程式储能电站的充放电管理通常基于历史发电量数据和预测模型，进行电网负荷和可再生能源发电量的预测，以便制定充放电策略进行充放电管理。

2、现有技术中对于增程式储能电站的充放电管理，通常采用arima预测模型对电网产出的发电量进行监测预测，以根据预测结果与电量需求进行充放电管理。但是增程式储能电站中包含可再生能源发电系统，也即是依靠太阳能与风能进行发电，随机性较强，可再生能源发电系统产出的发电量易受环境变化影响，导致传统arima预测模型的预测结果不准确，从而使得增程式储能电站的充放电管理不严谨。

3、因此，如何提高arima预测模型对电网产出的发电量的预测结果，以使得增程式储能电站的充放电管理更加符合实际成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种增程式储能电站的充放电管理系统，以解决如何提高arima预测模型对电网产出的发电量的预测结果，以使得增程式储能电站的充放电管理更加符合实际的问题。

2、本发明实施例中提供了一种增程式储能电站的充放电管理系统，该系统包括：

3、数据处理模块，用于采集增程式储能电站的发电输出端的发电量时序数据，构建所述发电量时序数据的发电量时序曲线，对所述发电量时序曲线进行时序分解，得到对应的残差项；

4、特征分析模块，用于针对所述残差项中的任一残差点，根据所述残差点在所述残差项中与其他残差点之间的欧式距离，获取所述残差点的局部连续曲线，根据所述残差点的局部连续曲线上相邻残差点之间的曲线斜率，获取所述残差点的曲线波动特征值；

5、影响评估模块，用于根据所述残差点的曲线波动特征值和所述残差项中各个残差点之间的局部连续曲线差异，获取所述残差点的空间分布特征值，根据所述残差点的曲线波动特征值和空间分布特征值，获取所述残差点的预测影响因子；

6、控制管理模块，用于根据所述残差项中的每个残差点的预测影响因子，对arima预测模型中的预设模型参数进行自适应修正，得到修正后的arima预测模型，利用所述修正后的arima预测模型，对所述增程式储能电站进行自适应充放电控制。

7、优选的，所述特征分析模块中根据所述残差点在所述残差项中与其他残差点之间的欧式距离，获取所述残差点的局部连续曲线，包括：

8、在所述残差项中获取每个残差点与其他残差点之间的最小欧式距离，得到最小欧式距离的均值；

9、以所述残差点为起始点，针对所述残差点左侧相邻的任一其他残差点，根据所述其他残差点与每个剩余残差点之间的欧式距离，统计欧式距离小于或等于所述最小欧式距离的均值所对应的剩余残差点的数量作为所述其他残差点的密集程度；

10、获取所述其他残差点与其左相邻残差点之间的目标欧式距离，将所述目标欧式距离与所述其他残差点的密集程度之间的乘积进行归一化处理，对应得到的结果作为所述其他残差点的可连接性指标；

11、若所述其他残差点的可连接性指标小于预设的可连接性阈值，则确定所述其他残差点为不可连接点，根据所述残差点左侧相邻的每个其他残差点的可连接性指标，在所述残差点的左侧获取第一个不可连接点作为所述残差点的左侧边界点；

12、获取所述残差点右侧相邻的每个其他残差点的可连接性指标，根据所述残差点右侧相邻的每个其他残差点的可连接性指标，在所述残差点的右侧获取第一个不可连接点作为所述残差点的右侧边界点；

13、将所述左侧边界点和所述右侧边界点之间的曲线作为所述残差点的局部连续曲线。

14、优选的，所述特征分析模块中根据所述残差点的局部连续曲线上相邻残差点之间的曲线斜率，获取所述残差点的曲线波动特征值，包括：

15、统计所述残差点的局部连续曲线上包含的残差点数量，若所述残差点的局部连续曲线上包含的残差点数量小于或等于第一预设数量，则令所述残差点的曲线波动特征值为第一预设值；

16、若所述残差点的局部连续曲线上包含的残差点数量大于所述第一预设数量，则获取所述残差点的局部连续曲线上的每个残差点的曲线斜率，将所述残差点的局部连续曲线上第一个残差点和最后一个残差点之外的任一残差点作为第一残差点，根据所述第一残差点与其左右相邻的两个残差点之间的欧式距离，获取所述第一残差点的平均欧式距离；

17、根据所述第一残差点和其右相邻残差点之间的曲线斜率差值绝对值，获取所述第一残差点的平均欧式距离和所述曲线斜率差值绝对值之间的相乘结果，根据每个所述第一残差点对应的相乘结果，获取相乘结果累加和；

18、将所述残差点的局部连续曲线上包含的残差点数量与所述相乘结果累加和的倒数之间的乘积作为所述残差点的曲线波动特征值。

19、优选的，所述影响评估模块中根据所述残差点的曲线波动特征值和所述残差项中各个残差点之间的局部连续曲线差异，获取所述残差点的空间分布特征值，包括：

20、对所述残差项中的每个残差点的曲线波动特征值进行归一化处理，对应得到所述残差项中的每个残差点的归一化值；

21、根据所述残差项中的每个残差点的归一化值，获取在所述残差点的归一化值的预设差值范围内的归一化值所对应的目标残差点，统计所述目标残差点的总数量；

22、若所述目标残差点的总数量大于第二预设数量，则根据每个所述目标残差点的横坐标值，获取每两个相邻目标残差点之间的横坐标值差值绝对值，获取所有横坐标值差值绝对值的方差和最大横坐标值差值绝对值，将所述最大横坐标值差值绝对值和所述方差的倒数之间的乘积作为所述残差点的空间分布特征值；

23、若所述目标残差点的总数量小于或等于所述第二预设数量，则令所述残差点的空间分布特征值为第二预设值。

24、优选的，所述影响评估模块中根据所述残差点的曲线波动特征值和空间分布特征值，获取所述残差点的预测影响因子，包括：

25、分别获取所述残差点的曲线波动特征值的第一归一化结果和空间分布特征值的第二归一化结果，将所述第一归一化结果和所述第二归一化结果之间的均值作为所述残差点的预测影响因子。

26、优选的，所述控制管理模块中预设模型参数包括自回归系数和移动平均系数，则所述根据所述残差项中的每个残差点的预测影响因子，对arima预测模型中的预设模型参数进行自适应修正，得到修正后的arima预测模型，包括：

27、针对所述发电量时序数据中的任一数据点，获取所述数据点对应的残差点的预测影响因子与常数1之间的相加结果，将所述相加结果与所述数据点的自回归系数或移动平均系数之间的乘积对应作为所述数据点的修正后的自回归系数和修正后的移动平均系数；

28、利用所述发电量时序数据中的每个数据点的修正后的自回归系数和修正后的移动平均系数以及所述发电量时序数据，对arima预测模型进行训练，得到训练好的arima预测模型作为修正后的arima预测模型。

29、优选的，所述控制管理模块中利用所述修正后的arima预测模型，对所述增程式储能电站进行自适应充放电控制，包括：

30、利用所述修正后的arima预测模型获取发电量的实时预测结果，当所述实时预测结果大于或等于需求发电量时，对所述增程式储能电站进行充电，当所述实时预测结果小于需求发电量时，对所述增程式储能电站进行放电。

31、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

32、本发明提供了一种增程式储能电站的充放电管理系统，包括：数据处理模块，用于采集增程式储能电站的发电输出端的发电量时序数据，构建所述发电量时序数据的发电量时序曲线，对所述发电量时序曲线进行时序分解，得到对应的残差项；特征分析模块，用于针对所述残差项中的任一残差点，根据所述残差点在所述残差项中与其他残差点之间的欧式距离，获取所述残差点的局部连续曲线，根据所述残差点的局部连续曲线上相邻残差点之间的曲线斜率，获取所述残差点的曲线波动特征值；影响评估模块，用于根据所述残差点的曲线波动特征值和所述残差项中各个残差点之间的局部连续曲线差异，获取所述残差点的空间分布特征值，根据所述残差点的曲线波动特征值和空间分布特征值，获取所述残差点的预测影响因子；控制管理模块，用于根据所述残差项中的每个残差点的预测影响因子，对arima预测模型中的预设模型参数进行自适应修正，得到修正后的arima预测模型，利用所述修正后的arima预测模型，对所述增程式储能电站进行自适应充放电控制。其中，根据增程式储能电站中的可再生能源发电系统的发电环境特征，对增程式储能电站的发电输出端的发电量时序数据进行stl时序分解，以在残差项中结合数据点的曲线波动特征与空间分布特征进行数据点的预测影响力评估，用于对arima预测模型中的每个节点的模型参数进行修正，使对后续预测更有利的数据获得更高的参数权重，从而获得更准确的arima模型的预测结果，提高依靠预测结果进行的充放电管理效率。