计及需量的用户侧储能调度优化方法、装置及系统与流程

1.本发明属于电力系统及其自动化领域，具体涉及一种计及需量的用户侧储能调度优化方法、装置及系统。


背景技术：

2.储能系统作为“缓冲器”可在时间上转移负荷，被广泛应用在电力系统中，主要参与调频、调峰填谷、需求响应、虚拟电厂等电力辅助服务。用户侧储能被业内视为最具潜力的储能发展领域，但受制于储能的高成本及峰谷差价小等因素，导致用户侧储能市场发展受挫，市场规模较小。如果用户配备一定容量的储能，则可以实现电费弹性可控，不仅可利用峰谷套利，而且可以参与需求侧响应等领域，开辟新的盈利空间，因此需要关注用户侧储能的优化调度。
3.目前大部分储能用户都依据峰平谷电价差产生的削峰填谷收益最大化进行储能调度。但该策略很可能增加月最大需量，导致用户虽然降低了电度电费，但增加了基本电费，综合收益不高。当前考虑需量的储能优化策略未能最大化降低用户用电成本，虽然减少了储能充放电的转换次数，但未能减少储能充电、放电及待机三者之间状态的转变次数。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本发明提出一种计及需量的用户侧储能调度优化方法、装置及系统，为安装储能的用户最大化降低用电成本，并减少储能充电、放电及待机三者之间状态的转变次数，增加储能寿命，提高储能优化效益。
5.为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
6.第一方面，本发明提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化方法，包括：
7.根据上月的典型日负荷，以用户月度用电成本最小为目标，计算出月度需量防守值；
8.根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
9.将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
10.可选地，所述计及需量的用户侧储能调度优化方法还包括：
11.若根据日前负荷预测数据，储能荷电状态荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，无法计算出储能充放电功率，则根据日前负荷预测数据，以用户月度用电成本最小为目标，计算出新的月度需量防守值；
12.根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及新的月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
13.将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
14.可选地，所述月度需量防守值的计算方法包括：
15.获取月度需量优化模型，所述月度需量优化模型的目标函数为：
[0016][0017]
式中，为月度电度电费；n为当月天数；m
t
为分时电价；t为一天的时刻点数；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的上月典型日负荷或日前负荷预测数据；ap
xmax
为基本电费；a为基本电费单价；p
xmax
为月度需量防守值；
[0018]
将上月的典型日负荷和储能充放电功率带入至所述月度需量优化模型，获得月度需量防守值。
[0019]
可选地，所述月度需量优化模型的约束条件包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束和月度需量防守值约束；
[0020]
所述储能功率约束为：
[0021]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0022]
式中，p
sn
为储能的额定功率，定义储能充电为正，放电为负；
[0023]
所述储能荷电状态约束为：
[0024]smin
《s
t
《s
max
[0025]
s1＝s
t
[0026]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0027]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0028][0029]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0030]
所述功率约束为：
[0031]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0032]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数。
[0033]
所述月度需量防守值约束为：
[0034]
p
xmax
≥p
s,t
+p
l,t
。
[0035]
可选地，所述储能充放电功率的计算方法包括：
[0036]
获取日前电度优化模型，所述日前电度优化模型的目标函数为：
[0037][0038]
式中，为k时段荷电状态积分值；t
k1
为k时段开始时刻点；t
k2
为k时段结束时刻点；∈k为系数，取值1或-1；k＝1,2,3,4,5，依次表示谷、峰、平、峰、平五种时段；ωk为k时段影响因子权重；为储能荷电状态影响因子；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的日前负荷预测数据；
[0039]
将月度需量防守值作为日前电度优化模型的约束条件之一；
[0040]
将日前负荷预测数据和储能荷电状态积分影响因子带入日前电度优化模型，计算出储能充放电功率。
[0041]
可选地，所述日前电度优化模型的约束条件还包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束、月度需量防守值约束、储能功率谷时约束和储能功率峰时约束；
[0042]
所述储能功率约束为：
[0043]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0044]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0045]
所述储能荷电状态约束为：
[0046]smin
《s
t
《s
max
[0047]
s1＝s
t
[0048]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0049]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0050][0051]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0052]
所述功率约束为：
[0053]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0054]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数；
[0055]
所述月度需量防守值约束为：
[0056]
p
x
≤p
xmax
[0057]
式中，p
x
为日实际最大需量；
[0058]
所述储能功率谷时约束为：
[0059]
p
l,t-p
xmax
≤(1-μ
t
)m
[0060]
p
l,t-p
xmax
≥-μ
tm[0061]
p
s,t
≥(μ
t-1)m
[0062]
式中，μ
t
＝{0,1}；m为一个极大数；
[0063]
在谷时段，如果当日负荷小于等于月度需量防守值，则储能不能放电；
[0064]
所述储能功率峰时约束为：
[0065]
p
s,t
≤0
[0066]
在峰时段，储能不能充电。
[0067]
第二方面，本发明提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化装置，包括：
[0068]
第一月度需量防守值计算模块，用于根据上月的典型日负荷，以用户月度用电成本最小为目标，计算出月度需量防守值；
[0069]
第一储能充放电功率计算模块，用于根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
[0070]
第一执行模块，用于将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0071]
可选地，所述计及需量的用户侧储能调度优化装置还包括：
[0072]
第二月度需量防守值计算模块，用于若根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，无法计算出储能充放电功率，则根据日前负荷预测数据，以用户月度用电成本最小为目标，计算出新的月度需量防守值；
[0073]
第二储能充放电功率计算模块，用于根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及新的月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
[0074]
第一执行模块，用于将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0075]
可选地，所述月度需量的计算方法包括：
[0076]
获取月度需量优化模型，所述月度需量优化模型的目标函数为：
[0077][0078]
式中，为月度电度电费；ap
xmax
为基本电费；n为当月天数；m
t
为分时电价；t为一天的时刻点数；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的上月典型日负荷或日前负荷预测数据；a为基本电费单价；p
xmax
为月度需量防守值；
[0079]
将上月的典型日负荷和储能充放电功率带入至所述月度需量优化模型，获得月度需量防守值。
[0080]
可选地，所述月度需量优化模型的约束条件包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束和月度需量防守值约束；
[0081]
所述储能功率约束为：
[0082]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0083]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0084]
所述储能荷电状态约束为：
[0085]smin
《s
t
《s
max
[0086]
s1＝s
t
[0087]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0088]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0089][0090]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0091]
所述功率约束为：
[0092]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0093]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数。
[0094]
所述月度需量防守值约束为：
[0095]
p
xmax
≥p
s,t
+p
l,t
[0096]
可选地，所述储能充放电功率的计算方法包括：
[0097]
获取日前电度优化模型，所述日前电度优化模型的目标函数为：
[0098][0099]
式中，为k时段荷电状态积分值；t
k1
为k时段开始时刻点；t
k2
为k时段结束时刻点；∈k为系数，取值1或-1；k＝1,2,3,4,5，依次表示谷、峰、平、峰、平五种时段；ωk为k时段影响因子权重；为荷电状态影响因子；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的日前负荷预测数据；
[0100]
将月度需量防守值作为日前电度优化模型的约束条件之一；
[0101]
将日前负荷预测数据和储能荷电状态积分影响因子带入日前电度优化模型，计算出储能充放电功率。
[0102]
可选地，所述日前电度优化模型的约束条件还包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束、月度需量防守值约束、储能功率谷时约束和储能功率峰时约束；
[0103]
所述储能功率约束为：
[0104]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0105]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0106]
所述储能荷电状态约束为：
[0107]smin
《s
t
《s
max
[0108]
s1＝s
t
[0109]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0110]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0111][0112]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0113]
所述功率约束为：
[0114]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0115]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数；
[0116]
所述月度需量防守值约束为：
[0117]
p
x
≤p
xmax
[0118]
式中，p
x
为日实际最大需量；
[0119]
所述储能功率谷时约束为：
[0120]
p
l,t-p
xmax
≤(1-μ
t
)m
[0121]
p
l,t-p
xmax
≥-μ
tm[0122]
p
s,t
≥(μ
t-1)m
[0123]
式中，μ
t
＝{0,1}；m为一个极大数；
[0124]
在谷时段，如果当日负荷小于等于月度需量防守值，则储能不能放电；
[0125]
所述储能功率峰时约束为：
[0126]
p
s,t
≤0
[0127]
在峰时段，储能不能充电。
[0128]
第三方面，本发明提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化系统，包括存储介质和处理器；
[0129]
所述存储介质用于存储指令；
[0130]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0131]
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项述所述的计及需量的用户侧储能调度优化方法的步骤。
[0132]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0133]
本发明能够为安装储能的用户最大化降低用电成本，并减少储能充电、放电及待机三者之间状态的转变次数，增加储能寿命，提高储能优化效益。
[0134]
本发明提出利用月度需量优化模型和日前电度优化模型进行两段优化，同时采用月度需量防守值更新策略，实现用户需量管理，确保优化可持续。其中，月度需量优化模型能够最大化储能效益，减少用户用电成本，日前电度优化模型确保在用户用电成本最小化的基础上，能够最大化减少储能充放电及待机三者之间状态的转换次数，优化储能充放电曲线，提高储能寿命。
附图说明
[0135]
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
[0136]
图1是一种计及需量的用户侧储能调度优化方法的流程示意图；
[0137]
图2是本发明一种实施例中的月度需量优化模型和日前电度模型的模型优化示意图。
具体实施方式
[0138]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围。
[0139]
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
[0140]
实施例1
[0141]
本发明实施例中提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化方法，具体包括以下步骤：
[0142]
(1)根据上月的典型日负荷，以用户月度用电成本最小为目标，计算出月度需量防守值；在具体实施过程中，所述上月的典型日负荷可以取值为上个月的最大日负荷；
[0143]
(2)根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；在具体实施过程中，所述日前负荷预测数据可以根据现有技术来计算，比如采用深度长短期记忆网络(lstm)超短期预测方法等；
[0144]
(3)将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0145]
基于本发明实施例中的计及需量的用户侧储能调度优化方法，能够为安装储能的用户最大化降低用电成本，并减少储能充电、放电及待机三者之间状态的转变次数，增加储能寿命，提高储能优化效益。
[0146]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述计及需量的用户侧储能调度优化方法还包括：
[0147]
(4)若根据日前负荷预测数据，储能荷电状态荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，无法计算出储能充放电功率，则根据日前负荷预测数据，以用户月度用电成本最小为目标，计算出新的月度需量防守值；
[0148]
(5)根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及新的月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
[0149]
(6)将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0150]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述月度需量防守值的计算方法包括：
[0151]
获取月度需量优化模型，所述月度需量优化模型的目标函数为：
[0152][0153]
式中，为月度电度电费；n为当月天数；m
t
为分时电价；t为一天的时刻点数；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的上月典型日负荷或日前负荷预测数据；ap
xmax
为基本电费；a为基本电费单价；p
xmax
为月度需量防守值，通过增加月度需量防守值约束进行优化；
[0154]
所述月度需量优化模型的约束条件包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束和月度需量防守值约束；
[0155]
所述储能功率约束为：
[0156]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0157]
式中，p
sn
为储能的额定功率，定义储能充电为正，放电为负；
[0158]
所述储能荷电状态约束为：
[0159]smin
《s
t
《s
max
[0160]
s1＝s
t
[0161]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0162]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0163][0164]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；
δt为充放电时间；
[0165]
所述功率约束为：
[0166]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0167]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数，功率约束中λ的取值，根据用户实际情况确定，若取值大于1，则适当放宽约束条件，可以进一步降低用户用电成本，提升储能优化效益。
[0168]
所述月度需量防守值约束为：
[0169]
p
xmax
≥p
s,t
+p
l,t
[0170]
将上月的典型日负荷和储能充放电功率带入至所述月度需量优化模型，利用cplex求解器获得月度需量防守值，具体参见图2，本发明实施例中的月度需量优化模型能够最大化储能效益，减少用户用电成本。
[0171]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述储能充放电功率的计算方法包括：
[0172]
获取日前电度优化模型，所述日前电度优化模型的目标函数为：
[0173][0174]
式中，为k时段荷电状态积分值；t
k1
为k时段开始时刻点；t
k2
为k时段结束时刻点；∈k为系数，取值1或-1；k＝1,2,3,4,5，依次表示谷、峰、平、峰、平五种时段，置∈1＝∈3＝-1，确保谷时及第一个平时优先充电，避免出现储能电池能充满而实际未充满的现象；置∈5＝1，确保第二个平时储能尽量处于待机状态；ωk为k时段影响因子权重，其取值需确保储能soc影响因子相对用户日用电成本很小，不影响优化效果；为储能荷电状态影响因子；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的日前负荷预测数据；
[0175]
将月度需量防守值作为日前电度优化模型的约束条件之一；所述日前电度优化模型的约束条件还包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束、月度需量防守值约束、储能功率谷时约束和储能功率峰时约束；
[0176]
所述储能功率约束为：
[0177]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0178]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0179]
所述储能荷电状态约束为：
[0180]smin
《s
t
《s
max
[0181]
s1＝s
t
[0182]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0183]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0184][0185]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；
δt为充放电时间；
[0186]
所述功率约束为：
[0187]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0188]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数，率约束中λ的取值，根据用户实际情况确定，若取值大于1，则适当放宽约束条件，可以进一步降低用户用电成本，提升储能优化效益。
[0189]
所述月度需量防守值约束为：
[0190]
p
x
≤p
xmax
[0191]
式中，p
x
为日实际最大需量；
[0192]
所述储能功率谷时约束为：
[0193]
p
l,t-p
xmax
≤(1-μ
t
)m
[0194]
p
l,t-p
xmax
≥-μ
tm[0195]
p
s,t
≥(μ
t-1)m
[0196]
式中，μ
t
＝{0,1}；m为一个极大数；
[0197]
在谷时段，如果当日负荷小于等于月度需量防守值，则储能不能放电；
[0198]
所述储能功率峰时约束为：
[0199]
p
s,t
≤0
[0200]
在峰时段，储能不能充电。
[0201]
将日前负荷预测数据和储能荷电状态积分影响因子带入日前电度优化模型，利用cplex求解器计算出储能充放电功率，具体参见图2。本发明实施例中的日前电度优化模型确保在用户用电成本最小化的基础上，能够最大化减少储能充放电及待机三者之间状态的转换次数，优化储能充放电曲线，提高储能寿命。
[0202]
下面结合图1对本发明实施例中的计及需量的用户侧储能调度优化方法进行详细说明。
[0203]
步骤1：搭建月度需量优化模型；
[0204]
步骤2：基于上月的典型日负荷，启用月度需量优化模型，用cplex求解器计算得到月度需量防守值；
[0205]
步骤3：根据日前负荷预测和储能soc积分影响因子，以月度需量防守值为约束，启用日前电度模型优化，用cplex求解器求解，若优化求解成功，执行步骤3；若优化求解出错，执行步骤4；
[0206]
步骤3：输出该用户的日储能充放电功率，下达给储能执行；
[0207]
步骤4：基于日前负荷预测数据，用月度需量模型计算更新月度需量防守值，再执行步骤2；
[0208]
步骤5：每日执行步骤2，直到该月结束。
[0209]
实施例2
[0210]
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化装置，包括：
[0211]
第一月度需量防守值计算模块，用于根据上月的典型日负荷和储能充放电功率，以用户月度用电成本最小为目标，计算出月度需量防守值；
[0212]
第一储能充放电功率计算模块，用于根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
[0213]
第一执行模块，用于将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0214]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述计及需量的用户侧储能调度优化装置还包括：
[0215]
第二月度需量防守值计算模块，用于若根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，无法计算出储能充放电功率，则根据日前负荷预测数据和储能充放电功率，以用户月度用电成本最小为目标，计算出新的月度需量防守值；
[0216]
第二储能充放电功率计算模块，用于根据日前负荷预测数据，储能荷电状态积分影响因子及新的月度需量防守值，以用户日用电成本最小为目标，计算出储能充放电功率；
[0217]
第一执行模块，用于将所述储能充放电功率发送给用户侧储能，供用户侧储能执行。
[0218]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述月度需量防守值的计算方法包括：
[0219]
获取月度需量优化模型，所述月度需量优化模型的目标函数为：
[0220][0221]
式中，为月度电度电费；ap
xmax
为基本电费；n为当月天数；m
t
为分时电价；t为一天的时刻点数；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的上月典型日负荷或日前负荷预测数据；a为基本电费单价；p
xmax
为月度需量防守值，通过增加月度需量防守值约束进行优化；
[0222]
所述月度需量优化模型的约束条件包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束和月度需量防守值约束；
[0223]
所述储能功率约束为：
[0224]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0225]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0226]
所述储能荷电状态约束为：
[0227]smin
《s
t
《s
max
[0228]
s1＝s
t
[0229]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0230]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0231][0232]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0233]
所述功率约束为：
[0234]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0235]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数，功率约束中λ的取值，根据用户实际情况确定，若取值大于1，则适当放宽约束条件，可以进一步降低用户用电成本，提升储能优化效益；
[0236]
所述月度需量防守值约束为：
[0237]
p
xmax
≥p
s,t
+p
l,t
[0238]
将上月的典型日负荷和储能充放电功率带入至所述月度需量优化模型，利用cplex求解器获得月度需量防守值。
[0239]
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述储能充放电功率的计算方法包括：
[0240]
获取日前电度优化模型，所述日前电度优化模型的目标函数为：
[0241][0242]
式中，为k时段荷电状态积分值；t
k1
为k时段开始时刻点；t
k2
为k时段结束时刻点；∈k为系数，取值1或-1；k＝1,2,3,4,5，依次表示谷、峰、平、峰、平五种时段，置∈1＝∈3＝-1，确保谷时及第一个平时优先充电，避免出现储能电池能充满而实际未充满的现象；置∈5＝1，确保第二个平时储能尽量处于待机状态；ωk为k时段影响因子权重，其取值需确保储能soc影响因子相对用户日用电成本很小，不影响优化效果；为储能荷电状态影响因子；p
s,t
为储能t时刻的充放电功率；p
l,t
为用户t时刻的日前负荷预测数据；
[0243]
将月度需量防守值作为日前电度优化模型的约束条件之一；所述日前电度优化模型的约束条件还包括：储能功率约束、储能荷电状态约束、储能荷电状态连续性约束、功率约束、月度需量防守值约束、储能功率谷时约束和储能功率峰时约束；
[0244]
所述储能功率约束为：
[0245]-p
sn
《p
s,t
《p
sn
[0246]
式中，p
sn
为储能的额定功率；定义储能充电为正，放电为负；
[0247]
所述储能荷电状态约束为：
[0248]smin
《s
t
《s
max
[0249]
s1＝s
t
[0250]
式中，s
min
为储能荷电状态下限；s
max
为储能荷电状态上限；s
t
为储能t时刻储能荷电状态值；s1为第一个时刻点储能荷电状态值；s
t
为t时刻点储能荷电状态值；
[0251]
所述储能荷电状态连续性约束为：
[0252][0253]
式中，s
t+1
为储能t+1时刻的荷电状态；s
t
为储能t时刻的荷电状态；e为储能容量；δt为充放电时间；
[0254]
所述功率约束为：
[0255]
p
s,t
+p
l,t
≤λp
lmax
[0256]
式中，p
lmax
为用户月度最大负荷；λ为系数，功率约束中λ的取值，根据用户实际情况确定，若取值大于1，则适当放宽约束条件，可以进一步降低用户用电成本，提升储能优化效益。
[0257]
所述月度需量防守值约束为：
[0258]
p
x
≤p
xmax
[0259]
式中，p
x
为日实际最大需量；
[0260]
所述储能功率谷时约束为：
[0261]
p
l,t-p
xmax
≤(1-μ
t
)m
[0262]
p
l,t-p
xmax
≥-μ
tm[0263]
p
s,t
≥(μ
t-1)m
[0264]
式中，μ
t
＝{0,1}；m为一个极大数；
[0265]
在谷时段，如果当日负荷小于等于月度需量防守值，则储能不能放电；
[0266]
所述储能功率峰时约束为：
[0267]
p
s,t
≤0
[0268]
在峰时段，储能不能充电；
[0269]
将日前负荷预测数据和储能荷电状态积分影响因子带入日前电度优化模型，利用cplex求解器计算出储能充放电功率，具体参见图2。
[0270]
实施例3
[0271]
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种计及需量的用户侧储能调度优化系统，包括存储介质和处理器；
[0272]
所述存储介质用于存储指令；
[0273]
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1中任一项所述方法的步骤。
[0274]
实施例4
[0275]
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项述所述的计及需量的用户侧储能调度优化方法的步骤。
[0276]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0277]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0278]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特
定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0279]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0280]
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
[0281]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。