申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学;国家电网有限公司

申请日：2023-11-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117878980A

主分类号：H02J3/28

分类号：H02J3/28;H02J3/32;H02J3/38;H02J3/00;G06F18/15;G06F18/213;G06N3/084;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于电热混合储能技术领域，尤其涉及一种考虑风电不确定性的电热混合储能容量配置方法及装置。本发明包括：获取风电厂原始数据，归一化处理；利用灰色模型进行初步风速预测，得到风速预测数据序列；搭建并训练用于预测风速的BP神经网络模型；建立风电功率预测误差模型，得到预测误差序列；采用自适应变分模态分解方法确定模态分量数及风电功率各频率分量之间的分界点；利用预测误差的风电功率预测误差频率分量，构建电热混合储能优化定容模型；利用粒子群优化算法求解优化目标方程求解。本发明合理分析风电不确定性，科学定容和调度储能设备，实现新能源最大利用率和电力系统的安全运行，使风电系统的可靠性和经济性得到显著的提高。

主权项：1.考虑风电不确定性的电热混合储能容量配置方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1.获取风电厂各风机的历史风速数据，进行归一化处理；步骤2.利用灰色GM1,1模型对归一化处理后的数据进行初步风速预测，得到初步风速预测序列；步骤3.利用步骤2得到的初步风速预测序列，结合数值天气预报数据，搭建并训练用于进一步预测风速的神经网络模型，得到风速预测序列，并对得到的风速预测序列进行反归一化处理；步骤4.基于步骤3得到的风速预测序列，利用实测风速序列，建立风电功率预测误差模型，得到预测误差序列；步骤5.对步骤4得到的预测误差序列采用自适应变分模态分解方法，确定热储能、电池储能分别补偿的频率分量；步骤6.利用步骤5得到的风电功率预测误差频率分量，构建电热混合储能优化定容模型；步骤7.利用粒子群优化算法求解步骤6中的优化定容模型，得到基于风电不确定性量化的混合储能容量配置结果。

全文数据：

权利要求：

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