基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法与流程

1.本发明涉及一种电量调度方法，具体涉及一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法。


背景技术：

2.当前储能电站可以日常参与电网调峰，满足地区“午高峰 晚高峰”电力供应需求，有效降低峰谷差，优化负荷特性；新能源与负荷出力不匹配时段，存储电量，促进新能源消纳；同时储能电站具备毫秒级响应调度指令能力，能够参与电网调频和调压；紧急状况下，能够提供快速功率支撑，提高电网暂态稳定性；纳入源网荷储统一管理，与精准切负荷系统配合，实现储能电站源荷快速转换，增加电网安全稳定裕度，提升直流输送容量。在降低碳排放方面，储能系统在火电机组出力低谷期间充电，可以增加低谷期机组出力，降低火电机组调峰深度，有效降低机组单位电量煤耗，降低碳排放。
3.得益于家庭用电的峰谷电价特性和家庭用户对电力消耗更加敏感，自动化电力调度对家用储能设备的用户更具有吸引力。


技术实现要素：

4.本发明目的是提供了一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，能够优化用电费用。
5.本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，包括以下步骤:s1. 收集历史用电量数据；s2. 收集历史发电量数据;s3. 收集天气数据；s4. 收集储电设备信息及电量余量；s5. 将以上用电量数据、发电量数据，结合储电设备的电量剩余和峰谷电价进行联合优化，使代价最小化;s6.对储电设备的输出功率指导。
6.所述基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法优选方案，代价函数为：∑l(t)=(pu(t)
‑
(pg(t) pr)*δt
‑
pv)*pp(t), 其中，pu(t)为当前时段的用电功耗预测, pg(t)为当前时段的发电功率预测, δt为当前时段的变化值, pv为储电设备的供电功率, pp(t)为根据峰谷定价当前的电。
7.本发明的优点在于：通过收集每天家庭各个用电节点或设备的用电量、储电设备的发电量、储电设备的余量等数据，进行时间序列建模预测，根据第二天的天气情况进行发电量预估，并结合家庭储电设施的余量进行统筹供电，削峰填谷，优化用电费用。
附图说明
8.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
9.图1为本发明实施例的流程示意图。
具体实施方式
10.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
11.现有技术对家用储能设备的用户电量没有准确的调度，本发明采用的技术方案包括如下步骤：收集历史用电量数据, 收集历史发电量数据, 收集天气数据, 收集储电设备信息及电量余量, 根据需求选取不同数据进行时间序列分解, 优化损失函数, 控制储电设备供电功率一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，包括以下步骤:s1. 收集历史用电量数据，并取出连续四周的数据进行时间序列分解, 得到每天的用电量波动周期, 用电量变化趋势, 用电量随机波动残差, 得到该部分时序模型；s2.取出过去十周的用电量数据, 根据一周七天划分为七组, 进行时间序列分解, 得到相同天的用电量波动周期、变化趋势、波动残差，得到另一个时序模型；s3. 收集历史发电量数据和收集天气数据，对发电量进行线性回归建模，得到该回归模型；s4. 收集储电设备信息及电量余量；s5. 将以上用电量数据、发电量数据，结合储电设备的电量剩余和峰谷电价进行联合优化，使代价最小化，并得到对应的pv数值模型，代价函数为：∑l(t)=(pu(t)
‑
(pg(t) pr)*δt
‑
pv)*pp(t), 其中，pu(t)为当前时段的用电功耗预测, pg(t)为当前时段的发电功率预测, δt为当前时段的变化值, pv为储电设备的供电功率, pp(t)为根据峰谷定价当前的电价；s6. 通过输入时间到pv数值模型中,对储电设备的输出功率指导。
12.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，其特征在于：包括以下步骤:s1. 收集历史用电量数据；s2. 收集历史发电量数据;s3. 收集天气数据；s4. 收集储电设备信息及电量余量；s5. 将以上用电量数据、发电量数据，结合储电设备的电量剩余和峰谷电价进行联合优化，使代价最小化;s6.对储电设备的输出功率指导。2.根据权利要求1所述基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，其特征在于：代价函数为：∑l(t)=(pu(t)
‑
(pg(t) pr)*δt
‑
pv)*pp(t), 其中，pu(t)为当前时段的用电功耗预测, pg(t)为当前时段的发电功率预测, δt为当前时段的变化值, pv为储电设备的供电功率, pp(t)为根据峰谷定价当前的电价。

技术总结
本发明目的是提供了一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，能够优化用电费用。一种基于时序模型的家用储能设备的电量调度方法，包括以下步骤:S1.收集历史用电量数据；S2.收集历史发电量数据;S3.收集天气数据；S4.收集储电设备信息及电量余量；S5.将以上用电量数据、发电量数据，结合储电设备的电量剩余和峰谷电价进行联合优化，使代价最小化;S6.对储电设备的输出功率指导。对储电设备的输出功率指导。对储电设备的输出功率指导。


技术研发人员：段强 李锐 蒋梦梦 张晖
受保护的技术使用者：山东浪潮科学研究院有限公司
技术研发日：2021.08.09
技术公布日：2021/11/17