申请/专利权人：江苏谷峰电力科技股份有限公司

申请日：2024-04-01

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117973819B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明涉及工商业储能系统的技术领域，公开了一种用于电能储放优化的储能管理系统及方法，该方法包括以下步骤：收集历史负荷数据与天气数据并进行预处理；将历史负荷数据划分为不同的特征组并建立周负荷序列；为每个特征组训练负荷预测模型并训练负荷时序模型；计算规划日的第一负荷需求值；对第一负荷需求值进行修正，得到第二负荷需求值；采集规划日的电价信息、光伏发电预测值、储能系统剩余电量，结合第二负荷需求值制定规划日储能系统的充放电方案。本发明通过负荷预测值，结合电价信息、光伏发电预测值和储能系统剩余电量，制定个性化的充放电方案，避免能源浪费，提高能源系统的运行效率，降低用电成本。

主权项：1.一种用于电能储放优化的储能管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集历史负荷数据并进行负荷数据预处理；收集历史负荷数据对应的天气数据并进行天气数据预处理；S2：将历史负荷数据以天为单位划分为不同的特征组，以周为单位建立周负荷序列；S3：为每个特征组训练负荷预测模型；基于所述周负荷序列训练负荷时序模型；所述负荷预测模型为支持向量回归模型、多元线性回归模型、神经网络模型中的任一种；负荷预测模型的输出为对应特征组中任意日期的负荷预测值，输入为对应特征组中其余日期的历史负荷数据以及输出对应日期的天气数据；所述负荷时序模型为SARIMA模型、季节性分解模型、门控循环单元模型中的任一种，输出为任一周的负荷均值的预测值，输入为所述周负荷序列中输出对应周之前长度为M周的序列；M为大于0的正整数；S4：基于所述负荷预测模型计算规划日的第一负荷需求值；所述第一负荷需求值的计算方法如下：S401：为规划日划分特征组；S402：获取规划日所在特征组的负荷预测模型；S403：获取规划日的天气数据并进行天气数据预处理；S404：采用所述负荷预测模型，计算规划日的第一负荷需求值；S5：基于所述负荷时序模型对第一负荷需求值进行修正，得到第二负荷需求值；方法如下：S501：通过所述负荷时序模型计算规划日所在周的负荷均值，记作；S502：从规划日所在特征组中提取N个历史负荷数据，记作，其中，i的取值范围为1，2，……，N；其中，所述N个历史负荷数据中，任意两个历史负荷数据对应的日期均不为同一周；S503：从所述周负荷序列中提取每个对应的负荷均值，记作；S504：计算第二负荷需求值，公式如下： ；其中，表示第一负荷需求值，表示第二负荷需求值；表示修正系数；S6：采集规划日的电价信息、光伏发电预测值、储能系统剩余电量，结合所述第二负荷需求值，制定规划日储能系统的充放电方案。

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