一种基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及新能源发电运行优化与碳排放评价，尤其涉及一种基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着新能源并网规模不断扩大，光伏发电在分布式能源系统、园区级综合能源系统、微电网以及新型电力系统中的应用日益广泛。光伏发电具有清洁、低碳、可再生等优点，但其输出易受太阳辐照度、环境温度、云量、湿度及天气突变等因素影响，表现出明显的波动性和间歇性，容易造成局部时段出力不足、弃光、电网购电增加以及系统运行不稳定等问题。

2、为提升光伏发电的消纳能力和系统运行灵活性，通常在光伏系统中配置储能系统，通过储能充放电实现功率平衡、削峰填谷和负荷支撑。与此同时，在“双碳”目标背景下，系统运行优化已不仅仅关注供需平衡和经济性，还越来越重视碳排放约束下的低碳运行能力。因此，如何在光伏预测基础上实现储能协同调节，并进一步量化该协同调节对系统碳效的影响，成为当前新能源运行优化领域的重要技术问题。

3、然而，现有技术中，光伏预测、储能调节与碳排放评价通常是割裂处理的。现有方案大多仅将光伏预测结果用于功率预估，而未进一步用于指导储能控制策略；储能调节多数围绕削峰填谷、电价套利或固定阈值控制展开，较少综合考虑电网碳压力、未来高碳窗口、充电机会、预测不确定性以及储能荷电状态等因素；碳排放评估通常仅统计购电碳排或净减排量，评价维度单一，难以准确量化储能对光伏消纳、高碳时段购电削减和系统综合碳效提升的贡献；同时，现有评估结果通常不能反向作用于下一周期储能调节，导致系统缺少“预测—调节—评估—反馈”的闭环机制。

4、因此，亟需一种能够将光伏预测、储能协同调节和碳效评估有机结合的方法及系统，以提高光伏消纳能力，增强高碳时段购电削减效果，并提升系统碳效评估的精细化和可解释性。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法、系统、设备及介质解决现有光伏系统与储能系统协同控制过程中，系统低碳运行效果不明显、调节策略解释性不足、参数适配性较弱的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明提供了一种基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法，包括：

5、获取光伏系统运行数据、负荷数据、气象数据及电网碳排放因子数据，并进行预处理与特征构建，形成统一时序数据集；

6、将所述统一时序数据集输入预先训练好的预测模型，输出未来调度周期内的光伏与负荷预测结果，所述光伏与负荷预测结果包括光伏功率预测值、负荷功率预测值以及对应的预测置信度；

7、基于所述光伏与负荷预测结果及实时电网碳排放因子，计算碳效优先级指标并分析未来调度上下文信息，动态确定储能系统的目标荷电状态，根据所述目标荷电状态控制储能系统在碳敏感充电、低碳预充电、高碳削峰放电及保碳待机四种模式间切换；

8、基于储能系统的实际运行数据构建多场景分层碳效评估体系，计算综合碳效得分，并将所述综合碳效得分作为反馈量，动态修正所述碳效优先级指标的权重参数及储能调节阈值。

9、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述光伏与负荷预测结果，包括：

10、采用随机森林模型和极端随机树模型构成融合预测器，分别输出光伏的第一预测值和第二预测值，并将两者的平均值作为光伏预测值；

11、计算光伏预测区间半宽度，所述光伏预测区间半宽度取值为光伏历史预测残差的分位值与光伏模型差异项两者中的较大值；

12、所述光伏模型差异项与随机森林模型和极端随机树模型输出的光伏预测值的差值成正比；

13、基于所述光伏预测区间半宽度确定光伏预测值的上下界，并根据所述上下界的宽度计算预测置信度；

14、所述负荷预测值的计算方式与所述光伏预测值相同，包括采用所述融合预测器输出负荷的第一预测值和第二预测值并取平均值，以及基于负荷历史预测残差的分位值与负荷模型差异项计算负荷预测区间半宽度。

15、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述计算碳效优先级指标，包括：

16、构建包含当前碳压力归一化值、充电机会指标、未来高碳时段占比、负荷缺口压力指标、荷电状态灵活性指标、低碳充电机会指标以及预测风险指标的加权求和公式；

17、在所述加权求和公式中，将所述预测风险指标对应的权重系数设定为负值，将所述预测风险指标与其余各项指标进行加权求和计算；

18、所述预测风险指标基于光伏预测区间半宽度与负荷预测区间半宽度计算得到。

19、本优选技术方案的有益效果为通过构建包含多维状态指标的加权求和公式，并将基于预测区间半宽度计算的预测风险指标作为负向修正项引入，能够在量化评估储能调节需求的同时，自动抑制预测不确定性较高时的激进调度行为，从而在追求低碳效益与保障系统运行鲁棒性之间实现动态平衡，有效降低因预测偏差导致的弃光或负荷缺口风险。

20、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述动态确定储能系统的目标荷电状态，包括：

21、分别计算常规运行目标荷电状态、高碳窗口前预备目标荷电状态、低碳预充电目标荷电状态以及光伏富余优先充电目标荷电状态；

22、将所述常规运行目标荷电状态与各特定场景下的目标荷电状态进行最大值比较，将比较得到的最大值确定为当前时段的目标荷电状态；

23、所述特定场景下的目标荷电状态仅在满足对应的触发条件时参与所述最大值比较，在不满足对应的触发条件时取值为零。

24、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述根据所述目标荷电状态控制储能系统在碳敏感充电、低碳预充电、高碳削峰放电及保碳待机四种模式间切换，包括：

25、判断是否满足低碳预充电触发条件，生成低碳预充电触发标志；

26、当所述触发标志指示允许预充电时，计算电网预充电功率；

27、所述电网预充电功率取值为预设网侧预充电上限、储能最大充放电功率以及基于目标荷电状态计算的所需充电功率三者中的最小值。

28、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述计算综合碳效得分，包括：

29、构建包含基础碳效得分项与碳风险惩罚项的评估公式；

30、计算所述碳风险惩罚项，所述碳风险惩罚项基于电网依赖率、预测风险指标、弃光比例以及碳排放因子极值进行加权求和得到；

31、在所述评估公式中，将所述碳风险惩罚项作为减数与所述基础碳效得分项进行运算，输出综合碳效得分。

32、作为本发明所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的一种优选方案，其中：所述动态修正包括根据所述综合碳效得分中的弃光吸收效率与高碳时段放电命中率，调整所述碳效优先级指标中的权重参数及储能调节阈值；

33、当所述弃光吸收效率低于第三预设阈值时，将所述光伏富余优先充电目标荷电状态更新为第一修正值，并将光伏充电倍率设定为第一倍率上限；所述第一修正值高于当前目标荷电状态，所述第一倍率上限高于当前光伏充电倍率；

34、当所述高碳时段放电命中率低于第四预设阈值时，将高碳削峰放电的触发阈值下调至第一触发下限，并将放电倍率上限更新为第二倍率上限；所述第一触发下限低于当前触发阈值，所述第二倍率上限高于当前放电倍率上限；

35、当所述综合碳效得分中的碳风险暴露指数高于第五预设阈值时，减小储能调节强度系数，并将保碳待机状态的荷电状态波动允许范围设定为第一宽幅区间。

36、本优选技术方案的有益效果为通过构建基于弃光吸收效率、高碳时段放电命中率及碳风险暴露指数的多维反馈机制，动态调整储能系统的目标荷电状态、充放电倍率及触发阈值，实现了控制策略的自适应闭环优化，从而在提升可再生能源消纳与高碳削峰精度的同时，有效增强了系统应对预测偏差与运行风险的鲁棒性。

37、第二方面，本发明提供了一种基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估系统，包括：

38、预处理模块，用于获取光伏系统运行数据、负荷数据、气象数据及电网碳排放因子数据，并进行预处理与特征构建，形成统一时序数据集；

39、光伏与负荷协同预测模块，用于将所述统一时序数据集输入预先训练好的预测模型，输出未来调度周期内的光伏与负荷预测结果，所述光伏与负荷预测结果包括光伏功率预测值、负荷功率预测值以及对应的预测置信度；

40、储能动态调控模块，用于基于所述光伏与负荷预测结果及实时电网碳排放因子，计算碳效优先级指标并分析未来调度上下文信息，动态确定储能系统的目标荷电状态，根据所述目标荷电状态控制储能系统在碳敏感充电、低碳预充电、高碳削峰放电及保碳待机四种模式间切换；

41、策略自优化模块，用于基于储能系统的实际运行数据构建多场景分层碳效评估体系，计算综合碳效得分，并将所述综合碳效得分作为反馈量，动态修正所述碳效优先级指标的权重参数及储能调节阈值，以优化下一运行周期的储能协同调节策略。

42、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：

43、存储器，用于存储程序；

44、处理器，用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的步骤。

45、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，包括：所述程序被处理器执行时，实现所述的基于光伏预测与储能协同调节的碳效评估方法的步骤。

46、本发明的有益效果：本发明通过构建包含光伏预测区间半宽度与模型差异项的融合预测模型及预测风险指标技术手段，实现了量化预测不确定性并抑制高风险时段激进调度的技术效果；通过建立碳效优先级指标与动态目标荷电状态管理机制，结合未来调度上下文信息的技术手段，实现了储能系统在碳敏感充电、低碳预充电、高碳削峰放电及保碳待机四种模式间的智能切换，从而提升光伏消纳与高碳时段削峰能力的技术效果；通过构建包含直接碳效、调节碳效及系统综合碳效的多场景分层评估体系，并将弃光吸收效率与高碳时段放电命中率作为反馈量的技术手段，实现了对储能调节策略的动态参数修正与闭环优化，进而提升系统运行的鲁棒性与综合碳效的技术效果。