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CN117254494B - 多站点协同储能集控调度系统及方法 - Google Patents

多站点协同储能集控调度系统及方法 Download PDF

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CN117254494B CN202311259189.1A CN202311259189A CN117254494B CN 117254494 B CN117254494 B CN 117254494B CN 202311259189 A CN202311259189 A CN 202311259189A CN 117254494 B CN117254494 B CN 117254494B
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Abstract

本发明涉及一种多站点协同储能集控调度系统，涉及多站点储能领域，所述系统包括：预测执行机构，用于采用智能预测模型预测多站点储能系统服务的各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量；内容转换机构，用于基于用电电能总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内用于放电的储能站点数量。本发明还涉及一种多站点协同储能集控调度方法。通过本发明，能够基于多站点储能系统服务的各个用电电网的过往电能智能解析各个用电电网在未来时间区间需求的供电电能总量，进而调整在未来时间区间用于放电的储能站点数量以及剩余可以进入充电状态的储能站点的数量，从而完成对多站点储能系统内各个储能站点充放电管理的提前配置。

Description

多站点协同储能集控调度系统及方法
技术领域
本发明涉及多站点储能领域，尤其涉及一种多站点协同储能集控调度系统及方法。
背景技术
在多站点储能系统中，需要通过协同调度来实现储能资源的优化利用和灵活调度，这包括对多个储能站点之间的能量传输和储能状态进行协调管理的方法和系统。例如，可以通过对包括电网负荷和储能状态的多种数据源进行集中分析和处理，以智能化的方式决策每个储能站点的充放电策略，能够实现整个多站点储能系统的高效运行和电力平衡。
示例地，中国发明专利公开文本CN116070801A提出了一种负荷聚合平台多站点最优运行策略生成方法，所述方法包括以下步骤：场景抽象建模，将负荷聚合平台下的各储能站点参与需求响应和日常运行的业务场景建模；决策变量定义；设定优化目标，包括设定电站供电收益、电网购电成本和需求响应收益，最终目标函数为所有站点综合收益之和最大化；添加约束条件；将负荷聚合平台下的多站点需求响应问题构建为约束优化模型，对所述约束优化模型进行实际求解，获得在当前条件下的最优运行策略。有益效果：制定经济性最优的运行策略、决策逻辑明确，决策过程快速有效、适应不同需求，有效解决了因站点负载功率等的突变导致的需求响应无法实际执行或出现重大偏差的问题。
示例地，中国发明专利公开文本CN102856912A提出了一种多目标多站点无功协调控制方法，所述方法包括以下步骤：根据运行电压偏差，确定需要参与无功协调控制的N个控制站点；进而获取各个控制站点中所有无功补偿装置的运行状态和设备容量参数；根据站内无功装置的运行状态，将离散型无功补偿装置（如电容器、电抗器）纳入连续型无功补偿装置（如SVC装置）的控制体系，建立各个控制站点的站内无功协调控制模型；联合N个控制站点，构建考虑装置总损耗、电压总偏差等多目标多站点的无功协调控制系统；求解系统的无功协调控制模型，得到各个控制站点中无功装置的调节量；输出各个控制站点的无功装置调节量；然后进行无功协调控制。本发明提出构建考虑无功装置损耗的多目标多站点的无功协调控制系统，通过该无功协调控制系统的求解为决策者提供最优协调控制策略，在稳定系统电压的同时实现节能降耗的目的。
然而，上述现有技术并没有涉及如何获取多站点储能系统服务的各个用电电网的未来时间区间的供电电能总量需求，导致在储能分配端无法确定多站点储能系统在未来时间区间内为各个用电电网提供电能供应的储能站点数量，即为各个用电电网提供放电操作的储能站点数量，自然无法确定剩余可以进入充电状态的储能站点的数量，使得多站点储能系统在未来时间区间到达前处于无序管理模式。
发明内容
为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种多站点协同储能集控调度系统及方法，能够基于多站点储能系统服务的各个用电电网的过往电能使用数据以及多站点储能系统的多项配置数据智能解析各个用电电网在未来时间区间需求的供电电能总量，进而在多站点储能系统范围内调整为各个用电电网在未来时间区间提供电能供应的放电用的储能站点数量以及剩余可以进入充电状态的储能站点的数量，从而提升了多站点储能系统管理的智能化水准。
根据本发明的一方面，提供了一种多站点协同储能集控调度系统，所述系统包括：
电网采集机构，用于获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
储能检测机构，与所述多站点储能系统连接，用于获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
网络重构机构，用于对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
预测执行机构，分别与所述电网采集机构、所述储能检测机构以及所述网络重构机构连接，用于采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
内容转换机构，与所述预测执行机构连接，用于基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量；
其中，获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息还包括：各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量。
根据本发明的另一方面，提供了一种多站点协同储能集控调度方法，所述方法包括：
获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量；
其中，获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息还包括：各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值完成整除时，将获得的商值作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量还包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值未完成整除时，将获得的商值加一获得的参考数量作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量。
由此可见，本发明至少具备以下几处显著的技术进步：
第一处：基于多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网的过往各天同一时间区间的各份用电信息以及多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测当天同一时间区间各个用电电网的用电总量，从而为多站点储能系统内各个储能站点的充放电策略的确定提供关键数据；
第二处：基于智能预测的用电总量和单个储能站点的充电极值确定在当天同一时间区间为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量，同时保持剩余储能站点进入充电状态，从而实现基于动态充电需求的多站点自适应储能配置；
第三处：采用智能预测模型执行智能预测处理，所述智能预测模型为对深度神经网络执行多次训练所获得的经过多次训练后的深度神经网络，其中，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与多站点储能系统内储能站点的数量正向关联，从而实现基于不同多站点储能系统的智能预测模型的不同定制；
第四处：在对深度神经网络执行的每一次训练中，将已知的各个用电电网在某一过往时间区间内的用电电能峰值作为深度神经网络的单项输出参数，将设定时长限量、各个用电电网在某一过往时间区间所在日期之前的过往多天内与某一过往时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及多站点储能系统对应的多项配置数据作为深度神经网络的多项输入参数，以保证每一次训练的训练效果。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施例进行描述，其中：
图1为根据本发明的多站点协同储能集控调度系统及方法的技术流程图。
图2为根据本发明的第一实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图3为根据本发明的第二实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图4为根据本发明的第三实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图5为根据本发明的第四实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图6为根据本发明的第五实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图7为根据本发明的第六实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
图8为根据本发明的第七实施例示出的多站点协同储能集控调度方法的步骤流程图。
具体实施方式
如图1所示，给出了根据本发明示出的多站点协同储能集控调度系统及方法的技术流程图。
如图1所示，本发明的具体的技术流程如下：
第一步：为多站点储能系统服务的各个用电电网在当天未来时间区间的用电总量的智能预测筛选可靠、全面的多项基础数据；
示例地，如图1所示，所述多项基础数据包括所述各个用电电网的过往各天同一时间区间的各份用电信息以及多站点储能系统对应的多项配置数据；
具体地，所述各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
以及具体地，所述多站点储能系统对应的多项配置数据包括所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数；
第二步：建立用于执行智能预测的智能预测模型，所述智能预测模型为对深度神经网络执行多次训练所获得的经过多次训练后的深度神经网络；
具体地，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与多站点储能系统内储能站点的数量正向关联，从而实现基于不同多站点储能系统的智能预测模型的不同定制；
第三步：采用第二步建立的智能预测模型使用第一步筛选的多项基础数据智能预测各个用电电网在当天未来时间区间的用电总量；
第四步：基于智能预测的各个用电电网在当天未来时间区间的用电总量和单个储能站点的充电极值确定在当天同一时间区间为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量，同时保持剩余储能站点进入充电状态，如图1所示，由放电配置机构来实施，从而实现基于动态充电需求的多站点自适应储能配置。
本发明的关键点在于：可靠、全面的多项基础数据的针对性筛选、智能预测模型的定制化结构设计和定制化训练机制以及基于智能预测的用电总量和单个储能站点的充电极值的放电储能站点数量以及充电储能站点数量的动态配置。
下面，将对本发明的多站点协同储能集控调度系统及方法以实施例的方式进行具体说明。
实施例
图2为根据本发明的第一实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图2所示，所述多站点协同储能集控调度系统包括以下部件：
电网采集机构，用于获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
示例地，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比包括：各个用电电网的数量为3，所述过往多天的天数为12，各个用电电网的数量为4，所述过往多天的天数为16，各个用电电网的数量为5，所述过往多天的天数为15，以及各个用电电网的数量为6，所述过往多天的天数为18；
储能检测机构，与所述多站点储能系统连接，用于获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
例如，所述储能检测机构可以包括多个参数检测单元，用于分别获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数；
网络重构机构，用于对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
示例地，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联包括：所述多站点储能系统内储能站点的数量为10，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为60，所述多站点储能系统内储能站点的数量为15，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为80，以及所述多站点储能系统内储能站点的数量为20，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为100；
预测执行机构，分别与所述电网采集机构、所述储能检测机构以及所述网络重构机构连接，用于采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
示例地，采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出包括：在将设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据输入到所述智能预测模型之前，对设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据分别执行数值归一化处理；
内容转换机构，与所述预测执行机构连接，用于基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
例如，可以选择采用数值转换函数执行基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量的数值处理；
其中，基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量；
示例地，多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同，都为一天的上午10点到上午11点的时间区间，持续时长都为1个小时，即设定时长限量为1个小时；
其中，获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息还包括：各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值完成整除时，将获得的商值作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
以及其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量还包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值未完成整除时，将获得的商值加一获得的参考数量作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
这样，通过上述操作，可以配置足够数量的用于放电的储能站点，能够保证在时间轴上未走完的当前时间区间内对所述多站点储能系统服务的各个用电电网提供充足的电能供应。
实施例
图3为根据本发明的第二实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图3所示，相比较于图2，所述多站点协同储能集控调度系统还包括：
放电配置机构，与所述内容转换机构连接，用于在所述多站点储能系统内选择数量与确定的储能站点数量相同数量的各个满电状态下的储能站点配置成为各个用电电网服务的放电状态；
示例地，可以选择可编程逻辑器件实现所述放电配置机构，用于在所述多站点储能系统内选择数量与确定的储能站点数量相同数量的各个满电状态下的储能站点配置成为各个用电电网服务的放电状态；
其中，在所述多站点储能系统内选择数量与确定的储能站点数量相同数量的各个满电状态下的储能站点配置成为各个用电电网服务的放电状态还包括：将所述多站点储能系统内的其他储能站点配置为充电状态。
实施例
图4为根据本发明的第三实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图4所示，相比较于图2，所述多站点协同储能集控调度系统还包括：
数据存储机构，与所述网络重构机构连接，用于存储所述智能预测模型的各项模型参数；
例如，可以选择使用TF存储芯片、MMC存储芯片或者FLASH存储芯片来实现所述数据存储机构。
实施例
图5为根据本发明的第四实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图5所示，相比较于图2，所述多站点协同储能集控调度系统还包括：
无线传输机构，与所述内容转换机构连接，用于将确定的在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量通过无线通信链路发送给远端的电力管理服务器；
示例地，所述无线传输机构为时分双工通信机构或者频分双工通信机构，用于通过时分双工通信链路或者频分双工通信链路将确定的在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量通过无线通信链路发送给远端的电力管理服务器。
实施例
图6为根据本发明的第五实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图6所示，相比较于图5，所述多站点协同储能集控调度系统还包括：
电力管理服务器，与各处的多站点储能系统分别对应的各个无线传输机构连接，用于接收每一处的多站点储能系统对应的无线传输机构无线上传的用于放电的储能站点数量；
示例地，可以选择采用大数据服务网元、云计算服务网元或者区块链服务网元来实现所述电力管理服务器。
实施例
图7为根据本发明的第六实施例示出的多站点协同储能集控调度系统的内部结构图。
如图7所示，相比较于图2，所述多站点协同储能集控调度系统还包括：
即时显示机构，与所述内容转换机构连接，用于即时显示接收到的在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
示例地，所述即时显示机构可以选型为LED显示阵列、LCD显示阵列或者巨型显示屏幕。
接着，将继续对本发明的各个实施例进行进一步地说明。
在上述各个实施例内，可选地，在所述多站点协同储能集控调度系统中：
对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出包括：在对深度神经网络执行的每一次训练中，将已知的所述各个用电电网在某一过往时间区间内的用电电能峰值作为深度神经网络的单项输出参数，将设定时长限量、各个用电电网在某一过往时间区间所在日期之前的过往多天内与某一过往时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据作为深度神经网络的多项输入参数，执行本次训练；
示例地，可以选择使用数值仿真模式实现对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络的仿真和测试过程；
其中，采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出包括：将设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据并行输入到所述智能预测模型。
以及在上述各个实施例内，可选地，在所述多站点协同储能集控调度系统中：
获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数还包括：所述多站点储能系统内的单储能站点的充电电能极值为所述多站点储能系统内的每一个储能站点能够充入的最多电能数值；
其中，获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数还包括：累计每一个用电电网的负荷设备数量，将各个用电电网分别对应的负荷设备数量相加以获得各个用电电网的累计负荷设备总数。
实施例
图8为根据本发明的第七实施例示出的多站点协同储能集控调度方法的步骤流程图。
如图8所示，所述多站点协同储能集控调度方法包括以下步骤：
获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
示例地，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比包括：各个用电电网的数量为3，所述过往多天的天数为12，各个用电电网的数量为4，所述过往多天的天数为16，各个用电电网的数量为5，所述过往多天的天数为15，以及各个用电电网的数量为6，所述过往多天的天数为18；
获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
例如，所述储能检测机构可以包括多个参数检测单元，用于分别获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数；
对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
示例地，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联包括：所述多站点储能系统内储能站点的数量为10，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为60，所述多站点储能系统内储能站点的数量为15，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为80，以及所述多站点储能系统内储能站点的数量为20，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数为100；
采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
示例地，采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出包括：在将设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据输入到所述智能预测模型之前，对设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据分别执行数值归一化处理；
基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
例如，可以选择采用数值转换函数执行基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量的数值处理；
其中，基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量；
示例地，多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同，都为一天的上午10点到上午11点的时间区间，持续时长都为1个小时，即设定时长限量为1个小时；
其中，获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息还包括：各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值完成整除时，将获得的商值作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
以及其中，基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量还包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值未完成整除时，将获得的商值加一获得的参考数量作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
这样，通过上述操作，可以配置足够数量的用于放电的储能站点，能够保证在时间轴上未走完的当前时间区间内对所述多站点储能系统服务的各个用电电网提供充足的电能供应。
另外，在根据本发明的多站点协同储能集控调度系统及方法中：
采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出还包括：运行所述智能预测模型以获得所述智能预测模型输出的所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能峰值；
其中，在对深度神经网络执行的每一次训练中，将已知的所述各个用电电网在某一过往时间区间内的用电电能峰值作为深度神经网络的单项输出参数，将设定时长限量、各个用电电网在某一过往时间区间所在日期之前的过往多天内与某一过往时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据作为深度神经网络的多项输入参数，执行本次训练包括：选择使用数值仿真模式完成对深度神经网络执行的每一次训练的仿真处理；
具体地，使用已知的所述各个用电电网在多个过往时间区间内的用电电能峰值分别参与对深度神经网络执行的多次训练，从而完成深度神经网络的网络重构，以获得对应的智能预测模型。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备/计算机可读存储介质/计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统包括：
电网采集机构，用于获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
储能检测机构，与所述多站点储能系统连接，用于获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
网络重构机构，用于对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
预测执行机构，分别与所述电网采集机构、所述储能检测机构以及所述网络重构机构连接，用于采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
内容转换机构，与所述预测执行机构连接，用于基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，所述获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量，各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
其中，所述获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，所述对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出包括：在对深度神经网络执行的每一次训练中，将已知的所述各个用电电网在某一过往时间区间内的用电电能峰值作为深度神经网络的单项输出参数，将设定时长限量、各个用电电网在某一过往时间区间所在日期之前的过往多天内与某一过往时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据作为深度神经网络的多项输入参数，执行本次训练；
其中，所述采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出包括：将设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据并行输入到所述智能预测模型；
其中，所述基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量。
2.如权利要求1所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于：
所述基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值完成整除时，将获得的商值作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值未完成整除时，将获得的商值加一获得的参考数量作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量。
3.如权利要求2所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统还包括：
放电配置机构，与所述内容转换机构连接，用于在所述多站点储能系统内选择数量与确定的储能站点数量相同数量的各个满电状态下的储能站点配置成为各个用电电网服务的放电状态；
其中，所述在所述多站点储能系统内选择数量与确定的储能站点数量相同数量的各个满电状态下的储能站点配置成为各个用电电网服务的放电状态还包括：将所述多站点储能系统内的其他储能站点配置为充电状态。
4.如权利要求2所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统还包括：
数据存储机构，与所述网络重构机构连接，用于存储所述智能预测模型的各项模型参数。
5.如权利要求2所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统还包括：
无线传输机构，与所述内容转换机构连接，用于将确定的在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量通过无线通信链路发送给远端的电力管理服务器。
6.如权利要求5所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统还包括：
电力管理服务器，与各处的多站点储能系统分别对应的各个无线传输机构连接，用于接收每一处的多站点储能系统对应的无线传输机构无线上传的用于放电的储能站点数量。
7.如权利要求2所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于，所述系统还包括：
即时显示机构，与所述内容转换机构连接，用于即时显示接收到的在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量。
8.如权利要求2-7任一所述的多站点协同储能集控调度系统，其特征在于：
获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数还包括：所述多站点储能系统内的单储能站点的充电电能极值为所述多站点储能系统内的每一个储能站点能够充入的最多电能数值；
其中，所述获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数还包括：累计每一个用电电网的负荷设备数量，将各个用电电网分别对应的负荷设备数量相加以获得各个用电电网的累计负荷设备总数。
9.一种多站点协同储能集控调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息，所述过往多天的天数与各个用电电网的数量成正比；
获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数，并作为所述多站点储能系统对应的多项配置数据输出；
对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出，经过多次训练后的深度神经网络的训练次数与所述多站点储能系统内储能站点的数量正向关联；
采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出；
基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，所述获取多个储能站点组成的多站点储能系统服务的各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息包括：多个历史时间区间与当前时间区间中的任一时间区间在其所在的单天内所处的时间位置相同且持续时长相等，均为设定时长限量，各个用电电网在过往某一天内与当前时间区间相同的单个历史时间区间对应的用电信息包括各个用电电网在所述单个历史时间区间内的用电电能峰值、用电电能谷值、用电电能总量；
其中，所述获取所述多站点储能系统内的储能站点的数量、单储能站点的充电电能极值、各个用电电网的数量以及各个用电电网的累计负荷设备总数包括：所述多站点储能系统内的多个储能站点结构相同；
其中，所述对深度神经网络执行多次训练以获得经过多次训练后的深度神经网络，并作为智能预测模型输出包括：在对深度神经网络执行的每一次训练中，将已知的所述各个用电电网在某一过往时间区间内的用电电能峰值作为深度神经网络的单项输出参数，将设定时长限量、各个用电电网在某一过往时间区间所在日期之前的过往多天内与某一过往时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据作为深度神经网络的多项输入参数，执行本次训练；
其中，所述采用所述智能预测模型基于设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据智能预测所述各个用电电网在当前时间区间内的用电电能总量，并作为预测用电总量输出包括：将设定时长限量、各个用电电网在过往多天内与当前时间区间相同的多个历史时间区间分别对应的多份用电信息以及所述多站点储能系统对应的多项配置数据并行输入到所述智能预测模型；
其中，所述基于预测用电总量和单储能站点的充电电能极值确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；
其中，所述基于预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值的整除结果确定在当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量包括：预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值完成整除时，将获得的商值作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量；预测用电总量除以单储能站点的充电电能极值未完成整除时，将获得的商值加一获得的参考数量作为当前时间区间内需要为各个用电电网配置的、用于放电的储能站点数量。
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