[发明专利]一种基于云计算的高渗透新能源电网电池容量配置方法

说明书

本发明公开一种基于云计算的高渗透新能源电网电池容量配置方法，属于新能源优化配置技术领域，该方法首先通过云端神经网络计算所采集的各环境影响因素的环境影响系数，再分析不同环境系数下的储能电池的容量与实际需要的误差量，并通过火电机组等常规机组的出力情况及负荷预测来确定电网所能接收的新能源消纳电量，结合对新能源出力的预测值，计算需要用电池储能系统调节的功率，最后通过误差调节，得到需配置的电池储能系统容量。本发明的配置方法通过云端数据的分析计算，最大程度的确保新能源电池的最优配置。

技术领域

本发明涉及新能源优化配置技术领域，尤其涉及一种基于云计算的高渗透新能源电网电池容量配置方法。

背景技术

近年来，以风电、光伏为代表的新能源得到广泛青睐和普遍关注，新能源的装机和发电量在电网中的占比也在逐年攀升，我国高渗透新能源电池储能占比在20％-30％左右。而随着新能源装机的不断发展，受网源规划不协调、就地消纳空间有限、新能源发电不稳定等多重因素影响，各地区出现不同程度的弃风弃光问题。利用储能系统在电网对新能源接纳能力不足时存储受限新能源电量，在电网接纳能力充裕时释放存储电量，可有效提高新能源的接纳能力，从而减小新能源的弃电率。

电池储能是目前运用最为广泛的一种储能形式，但其规划设计要注重考虑容量配置问题，容量配置的大小不仅影响系统投资的经济性，还对系统内新能源能量利用率和负荷供电可靠性有较大影响。目前常见的电池储能容量配置方案主要针对出力、负荷波动与经济调度，但因各地区环境不同对储能电池容量也会产生不同的影响。而且因为环境的不同，对电池储能系统容量的计算也会出现较大误差。本发明利用云计算的自助服务、广泛的网络接入、虚拟资源池化、可计量的服务等特点，通过对各地区各时段新能源发电和用电量的分析，考虑环境的影响因素，为不同环境的地区安排最优电池储能容量配置。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于云计算的高渗透新能源电网电池容量配置方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于云计算的高渗透新能源电网电池容量配置方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：

步骤1：对新能源电网所在环境的影响因素数据进行采集；

所述环境的影响因素数据包括：环境温度λ、相对湿度μ、日照强度ζ、空气密度ρ和当地风速

步骤2：设置云端神经网络，将采集到的影响因素数据输入云端神经网络中进行计算，得到各环境影响因素的影响系数；

步骤2.1：设置的云端神经网络结构如图2所示，包括输入层、隐层和输出层，所述输入层由m个输入神经单元构成，输出层由n个输出神经单元构成，隐层由c个隐层神经单元构成，隐层神经单元个数c由输入层神经单元个数m及输出层神经单元个数n决定，其计算公式如下：

步骤2.2：将环境的影响因素数据作为输入，记为运用神经网络时间迭代法对输入信号进行迭代，环境温度λ的迭代公式如下：

相对湿度μ、日照强度ζ、空气密度ρ和当地风速的迭代方法与环境温度λ的迭代方法相同；

步骤2.3：根据迭代结果计算各环境影响因素的影响系数：

其中，表示预测的输出变量，θ,γ,S,分别表示电池储能系统的环境系数、风能发电环境系数、光伏发电环境系数、负荷环境系数。

步骤3：通过步骤2得出的风能发电环境系数γ、光伏发电环境系数S、负荷环境系数对新能源出力和负荷进行预测，并通过火电机组出力情况及负荷预测值来确定电网所能接受的新能源消纳电量；

步骤3.1：运用云计算平台，根据步骤2得到的风能发电环境系数γ预测当前环境系数下的风电输出功率：