储能系统运行优化方法、系统、服务器及存储介质与流程

1.本发明涉及电力系统运行规划技术领域，具体涉及一种储能系统运行优化方法、系统、服务器及存储介质。


背景技术：

2.传统视角下电能无法大规模存储，电力系统的运行需时刻保持供需平衡，即各时刻负荷侧的偏差需由电源侧调整出力来保证电力平衡，避免切负荷现象发生。但近年来，储能技术的蓬勃发展正逐渐颠覆这一特点，因其具有的双向充放能力能够进行能量的时空转移。
3.以往针对储能的研究主要聚焦于源侧平抑新能源波动、消纳弃风弃光，但较少聚焦于负荷侧不确定因素的平衡。近年来随着电动汽车等大功率负荷规模化地接入配网，负荷侧的波动性与不确定性逐渐加剧，对主网造成的冲击愈发明显，如何在用户侧或电压等级较低的配网侧采用储能系统作为灵活性调节资源手段并在计及负荷不确定性因素的基础上实现就地平衡，避免将更多的不确定性因素引入主网是本技术领域要解决的技术问题。
4.传统基于确定性思想的控制优化理论无法在决策过程中计及不确定性因素的影响，然而电力系统的运行是一个多时间尺度的过程。例如，调度部门会根据次日的负荷预测情况与新能源发电情况编制火电机组的日前出力计划，但负荷与新能源的实际情况通常会与预测有一定的偏差，此时，基于确定性思想的控制优化理论便无法计及不确定因素的影响，这可能会导致电网运行裕度不足或经济性并非最优。为解决上述问题，已有其他技术方案应用基于随机规划的思想进行运行控制，即首先进行场景生成，得到不同场景下的负荷情况及该场景对应的期望，然后研究计及所有场景的优化控制策略进行加权。但运行场景无法准确生成，且当场景过多时求解时间会过长，无法满足很多工程对计算时间的需求。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种储能系统运行优化方法、系统、服务器及存储介质，能够计及负荷的预测偏差对电力供需平衡的影响，并以储能作为灵活性调节资源对负荷进行就地平衡，增加区域电网运行的自治性，减少负荷侧不确定因素对主网带来的冲击，增加系统运行裕度。
6.为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：
7.第一方面，提供一种储能系统运行优化方法，包括以下步骤：
8.根据历史负荷预测与实际数据获取总负荷预测偏差的概率分布，作为储能系统负荷侧的不确定因素输入；
9.获取配网侧多点分布储能系统允许的最大荷电状态与最小荷电状态以及充放功率约束作为储能系统功率输出的约束条件；
10.设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的
决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1；
11.根据储能系统负荷侧的不确定因素输入、储能系统功率输出的约束条件、储能系统出力及多点分布的储能系统全部负荷预测偏差承担系数设置储能系统出力的概率约束；
12.设置储能系统运行优化的目标函数为最小化主网注入功率的峰值；
13.整合所述储能系统出力的概率约束以及储能系统运行优化的目标函数得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型；
14.对所述概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划。
15.作为优选，在所述根据历史负荷预测与实际数据获取总负荷预测偏差的概率分布，作为储能系统负荷侧的不确定因素输入的步骤中，得到各节点i在各时段t的负荷预测偏差概率分布的期望μ
i,t
与方差
16.基于数据驱动的方式得到负荷预测偏差的概率期望与负荷预测偏差的概率方差var[ω
i,t
]，且
[0017]
总负荷预测偏差
[0018]
总负荷预测偏差的期望为：
[0019][0020]
总负荷预测偏差的方差为：
[0021][0022]
得到总负荷预测偏差的概率分布ω作为储能系统负荷侧的不确定因素输入。
[0023]
更进一步的，在所述获取配网侧多点分布储能系统允许的最大荷电状态与最小荷电状态以及充放功率约束作为储能系统功率输出的约束条件的步骤中，若节点i不连接任何储能系统则设定最大荷电状态为0，充放功率约束为0。
[0024]
作为优选，在所述设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1的步骤中，设置每个有功源实际出力为：
[0025][0026]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，为各时段不考虑负荷预测偏差时上级电网注入功率，α
0,t
ω
t
为各时段上级电网承担的平衡负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统充电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统
充电功率，为各时段储能系统充电功率承担的负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统放电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统放电功率，为各时段储能系统放电功率承担的负荷预测偏差功率；
[0027]
所述全部负荷预测偏差承担系数的加和为1的表达式为：
[0028][0029]
更进一步的，所述储能系统出力的概率约束为：
[0030][0031][0032][0033][0034]
式中，1-ε
ch
、1-ε
dis
分别为储能系统充放电功率步越限的置信系数；
[0035]
soc
i,t
为各节点储能系统各时段的荷电状态，soc
i,t-1
为各节点储能系统上一时段的荷电状态，ηi为储能系统充放电转化效率，pess
max
为储能系统最大充放功率，为满足约束的概率分布，为满足约束的概率分布期望。
[0036]
更进一步的，所述储能系统运行优化的目标函数为：
[0037][0038]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，t∈t为时段的集合，t为日内总时段数。
[0039]
更进一步的，所述储能系统运行优化的目标函数按照如下方式进行等效转化：
[0040][0041]
则储能系统运行优化的目标函数等效转化后的表达式为：
[0042][0043]
更进一步的，所述储能系统出力的概率约束当中对表达式以及利用负荷预测偏差概率分布的反函数进行等效转化，得到等效转化后的表达式如下：
[0044][0045][0046][0047][0048]
式中，φ-1
(1-ε
ch
)、φ-1
(1-ε
dis
)分别为储能系统充放功率在相应置信区间的概率分布的反函数，为负荷预测偏差的标准差；
[0049]
对表达式进行等效转化之后得到：
[0050][0051]
第二方面，提供一种储能系统运行优化系统，包括：
[0052]
不确定因素输入模块，用于根据历史负荷预测与实际数据获取总负荷预测偏差的概率分布，作为储能系统负荷侧的不确定因素输入；
[0053]
功率输出约束条件获取模块，用于获取配网侧多点分布储能系统允许的最大荷电状态与最小荷电状态以及充放功率约束作为储能系统功率输出的约束条件；
[0054]
系统出力设置模块，用于设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1；
[0055]
系统出力概率约束设置模块，用于根据储能系统负荷侧的不确定因素输入、储能系统功率输出的约束条件、储能系统出力及多点分布的储能系统全部负荷预测偏差承担系数设置储能系统出力的概率约束；
[0056]
目标函数设置模块，用于设置储能系统运行优化的目标函数为最小化主网注入功率的峰值；
[0057]
运行优化控制模型建立模块，用于整合所述储能系统出力的概率约束以及储能系统运行优化的目标函数得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型；
[0058]
模型求解模块，用于对所述概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划。
[0059]
作为优选，所述不确定因素输入模块得到各节点i在各时段t的负荷预测偏差概率分布的期望μ
i,t
与方差
[0060]
基于数据驱动的方式得到负荷预测偏差的概率期望与负荷预测偏差的概率方差var[ω
i,t
]，且
[0061]
总负荷预测偏差
[0062]
总负荷预测偏差的期望为：
[0063][0064]
总负荷预测偏差的方差为：
[0065][0066]
得到总负荷预测偏差的概率分布ω作为储能系统负荷侧的不确定因素输入。
[0067]
更进一步的，所述功率输出约束条件获取模块若节点i不连接任何储能系统则设定最大荷电状态为0，充放功率约束为0。
[0068]
作为优选，所述系统出力设置模块设置每个有功源实际出力为：
[0069][0070]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，为各时段不考虑负荷预测偏差时上级电网注入功率，α
0,t
ω
t
为各时段上级电网承担的平衡负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统充电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统充电功率，为各时段储能系统充电功率承担的负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统放电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统放电功率，为各时段储能系统放电功率承担的负荷预测偏差功率；
[0071]
所述全部负荷预测偏差承担系数的加和为1的表达式为：
[0072][0073]
更进一步的，所述系统出力概率约束设置模块设置的储能系统出力的概率约束为：
[0074][0075][0076][0077][0078]
式中，1-ε
ch
、1-ε
dis
分别为储能系统充放电功率步越限的置信系数；
[0079]
soc
i,t
为各节点储能系统各时段的荷电状态，soc
i,t-1
为各节点储能系统上一时段的荷电状态，ηi为储能系统充放电转化效率，pess
max
为储能系统最大充放功率，为满足约束的概率分布，为满足约束的概率分布期望。
[0080]
更进一步的，所述目标函数设置模块设置储能系统运行优化的目标函数为：
[0081][0082]
式中，p
0,t
为各时段上级电网注入功率，t∈t为时段的集合，t为一日内全部时段。
[0083]
更进一步的，所述模型求解模块对储能系统运行优化的目标函数按照如下方式进行等效转化：
[0084][0085]
则储能系统运行优化的目标函数等效转化后的表达式为：
[0086][0087]
更进一步的，所述模型求解模块对储能系统出力的概率约束当中的表达式以及利用负荷预测偏差概率分布的反函数进行等效转化，得到等效转化后的表达式如下：
[0088][0089][0090][0091][0092]
式中，φ-1
(1-ε
ch
)、φ-1
(1-ε
dis
)分别为储能系统充放功率在相应置信区间的概率分布的反函数，为负荷预测偏差的标准差；
[0093]
对表达式进行等效转化之后得到：
[0094][0095]
第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种储能系统运行优化方法。
[0096]
第四方面，提供一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的一种储能系统运行优化方法。
[0097]
相较于现有技术，本发明的第一方面至少具有如下的有益效果：
[0098]
本发明基于历史负荷预测与实际数据，通过数据驱动与曲线拟合的方式得到负荷预测偏差的概率分布，考虑配网侧多点分布储能系统允许的最大与最小荷电状态将其作为储能系统功率输出的约束条件进行输入，同时设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1，据此设置储能系统出力的概率约束，得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型能够计及负荷的预测偏差对电力供需平衡的影响，基于概率理论对概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划，本发明实现的是一种考虑负荷不确定因素的储能系统运行优化策略，能够以储能作为灵活性调节资源对负荷进行就地平衡，增加区域电网运行的自治性，减少负荷侧不确定因素对主网带来的冲击，从而增加系统运行裕度。
[0099]
可以理解的是，上述本发明第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
[0100]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0101]
图1本发明实施例的一种储能系统运行优化方法流程图；
[0102]
图2本发明实施例的一种储能系统运行优化系统结构框图。
具体实施方式
[0103]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术的实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
[0104]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0105]
实施例1
[0106]
请参阅图1，图1示出了本发明实施例一种储能系统运行优化方法流程，主要包括：
[0107]
步骤1、根据历史负荷预测与实际数据获取总负荷预测偏差的概率分布，作为储能系统负荷侧的不确定因素输入；
[0108]
步骤2、获取配网侧多点分布储能系统允许的最大荷电状态与最小荷电状态以及充放功率约束作为储能系统功率输出的约束条件；
[0109]
步骤3、设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1；
[0110]
步骤4、根据储能系统负荷侧的不确定因素输入、储能系统功率输出的约束条件、储能系统出力及多点分布的储能系统全部负荷预测偏差承担系数设置储能系统出力的概率约束；
[0111]
步骤5、设置储能系统运行优化的目标函数为最小化主网注入功率的峰值；
[0112]
步骤6、整合所述储能系统出力的概率约束以及储能系统运行优化的目标函数得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型；
[0113]
步骤7、对所述概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划。
[0114]
在一种可能的实施方式中，在所述步骤1中通过数据驱动与曲线拟合的方式得到负荷预测偏差的概率分布，得到各节点i在各时段t的负荷预测偏差概率分布的期望μ
i,t
与方差
[0115]
基于数据驱动的方式得到负荷预测偏差的概率期望与负荷预测偏差的方差var[ω
i,t
]，且
[0116]
总负荷预测偏差由于各负荷预测偏差间相互独立，因此其具有可加性。
[0117]
总负荷预测偏差的期望为：
[0118]
[0119]
总负荷预测偏差的方差为：
[0120][0121]
得到总负荷预测偏差的概率分布ω作为储能系统负荷侧的不确定因素输入。
[0122]
在一种可能的实施方式中，在所述步骤2中，若节点i不连接任何储能系统则设定最大荷电状态为0，充放功率约束为0。该步骤主要为避免储能系统的过度充放。
[0123]
在一种可能的实施方式中，在所述步骤3中，设置每个有功源实际出力为：
[0124][0125]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，为各时段不考虑负荷预测偏差时上级电网注入功率，α
0,t
ω
t
为各时段上级电网承担的平衡负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统充电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统充电功率，为各时段储能系统充电功率承担的负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统放电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统放电功率，为各时段储能系统放电功率承担的负荷预测偏差功率；
[0126]
为保证为负荷侧不确定因素预留的额外功率恰好能够平衡负荷预测偏差，所有有功源的承担系数加和需为1。根据式(3)，所述全部负荷预测偏差承担系数的加和为1的表达式为：
[0127][0128]
在一种可能的实施方式中，所述步骤4设置储能系统出力的概率约束如下：
[0129][0130][0131][0132][0133]
式中，式(5)、(6)约束储能系统充放功率在一定置信区间内不越限，1-ε
ch
、1-ε
dis
分别为储能系统充放电功率步越限的置信系数，其取值可由区域电网自治程度进行选择；
[0134]
soc
i,t
为各节点储能系统各时段的荷电状态，soc
i,t-1
为各节点储能系统上一时段的荷电状态，ηi为储能系统充放电转化效率，pess
max
为储能系统最大充放功率，为满足约束的概率分布，为满足约束的概率分布期望。
[0135]
在一种可能的实施方式中，所述步骤5设置的储能系统运行优化的目标函数为：
[0136][0137]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，t∈t为时段的集合，t为日内总时段数。
[0138]
更进一步的，所述步骤6整合所述储能系统出力的概率约束以及储能系统运行优
化的目标函数得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型，为式(4)～(9)。
[0139]
在一种可能的实施方式中，所述步骤7对式(4)～(9)进行等效转化，具体如下：
[0140]
所述储能系统运行优化的目标函数按照如下方式进行等效转化：
[0141][0142]
则式(9)储能系统运行优化的目标函数等效转化后的表达式为：
[0143][0144]
对所述储能系统出力的概率约束当中的式(5)、(6)利用负荷预测偏差概率分布的反函数进行等效转化，得到等效转化后的表达式如下：
[0145][0146][0147][0148][0149]
式中，φ-1
(1-ε
ch
)、φ-1
(1-ε
dis
)分别为储能系统充放功率在相应置信区间的概率分布的反函数，为负荷预测偏差的标准差；
[0150]
同理，对式(7)进行等效转化之后得到：
[0151][0152]
更进一步的，所述步骤7基于概率理论对概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划。得到目标函数为式(11)，约束条件为(4)、(8)，(12)～(16)的运行优化控制模型，该模型为线性模型，可直接通过求解器进行求解。
[0153]
本发明提出一种考虑负荷不确定因素的储能系统运行优化策略，能够计及负荷的预测偏差对电力供需平衡的影响，并以储能作为灵活性调节资源对负荷进行就地平衡，增加区域电网运行的自治性，减少负荷侧不确定因素对主网带来的冲击，增加系统运行裕度。
[0154]
实施例2
[0155]
请参阅图2，本实施例给出了一种储能系统运行优化系统，包括不确定因素输入模块1、功率输出约束条件获取模块2、系统出力设置模块3、系统出力概率约束设置模块4、目标函数设置模块5、运行优化控制模型建立模块6以及模型求解模块7，各个模块的主要功能及用途体现在以下方面：
[0156]
不确定因素输入模块1，用于根据历史负荷预测与实际数据获取总负荷预测偏差的概率分布，作为储能系统负荷侧的不确定因素输入；
[0157]
功率输出约束条件获取模块2，用于获取配网侧多点分布储能系统允许的最大荷电状态与最小荷电状态以及充放功率约束作为储能系统功率输出的约束条件；
[0158]
系统出力设置模块3，用于设置储能系统出力为不考虑负荷不确定因素的决策出力与承担负荷预测偏差的决策出力两部分，针对多点分布的储能系统，设置各储能系统的负荷预测偏差承担系数，全部负荷预测偏差承担系数的加和为1；
[0159]
系统出力概率约束设置模块4，用于根据储能系统负荷侧的不确定因素输入、储能系统功率输出的约束条件、储能系统出力及多点分布的储能系统全部负荷预测偏差承担系数设置储能系统出力的概率约束；
[0160]
目标函数设置模块5，用于设置储能系统运行优化的目标函数为最小化主网注入功率的峰值；
[0161]
运行优化控制模型建立模块6，用于整合所述储能系统出力的概率约束以及储能系统运行优化的目标函数得到概率约束下的储能系统的运行优化控制模型；
[0162]
模型求解模块7，用于对所述概率约束下的储能系统的运行优化控制模型进行等效转化，并进行求解，得到储能系统出力计划。
[0163]
更进一步的，不确定因素输入模块1得到各节点i在各时段t的负荷预测偏差概率分布的期望μ
i,t
与方差
[0164]
基于数据驱动的方式得到负荷预测偏差的概率期望与负荷预测偏差的概率方差var[ω
i,t
]，且
[0165]
总负荷预测偏差
[0166]
总负荷预测偏差的期望为：
[0167][0168]
总负荷预测偏差的方差为：
[0169][0170]
得到总负荷预测偏差的概率分布ω作为储能系统负荷侧的不确定因素输入。
[0171]
更进一步的，功率输出约束条件获取模块2若节点i不连接任何储能系统则设定最大荷电状态为0，充放功率约束为0。
[0172]
更进一步的，系统出力设置模块3设置每个有功源实际出力为：
[0173][0174]
式中，p
0,t
为上级电网各时段t的注入功率，为各时段不考虑负荷预测偏差时上级电网注入功率，α
0,t
ω
t
为各时段上级电网承担的平衡负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统充电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统充电功率，为各时段储能系统充电功率承担的负荷预测偏差功率；为考虑负荷预测偏差下各节点不同时段的储能系统放电功率，为不考虑负荷预测偏差的储能系统放
电功率，为各时段储能系统放电功率承担的负荷预测偏差功率；
[0175]
全部负荷预测偏差承担系数的加和为1的表达式为：
[0176][0177]
更进一步的，系统出力概率约束设置模块4设置的储能系统出力的概率约束为：
[0178][0179][0180][0181][0182]
式中，1-ε
ch
、1-ε
dis
分别为储能系统充放电功率步越限的置信系数；
[0183]
soc
i,t
为各节点储能系统各时段的荷电状态，soc
i,t-1
为各节点储能系统上一时段的荷电状态，ηi为储能系统充放电转化效率，pess
max
为储能系统最大充放功率，为满足约束的概率分布，为满足约束的概率分布期望。
[0184]
更进一步的，目标函数设置模块5设置储能系统运行优化的目标函数为：
[0185][0186]
式中，p
0,t
为各时段上级电网注入功率，t∈t为时段的集合，t为一日内全部时段。
[0187]
更进一步的，模型求解模块7对储能系统运行优化的目标函数按如下方式进行等效转化：
[0188][0189]
则储能系统运行优化的目标函数等效转化后的表达式为：
[0190][0191]
另一方面，模型求解模块7对储能系统出力的概率约束当中的表达式以及利用负荷预测偏差概率分布的反函数进行等效转化，得到等效转化后的表达式如下：
[0192][0193][0194][0195][0196]
式中，φ-1
(1-ε
ch
)、φ-1
(1-ε
dis
)分别为储能系统充放功率在相应置信区间的概率分布的反函数，为负荷预测偏差的标准差；
[0197]
同理，对表达式进行等效转化之后得到：
[0198][0199]
本发明提出了计及负荷预测偏差的储能系统优化运行模型构建以及等效模型转化方法，避免将不确定性因素引入主网，可应用于计及负荷预测偏差的储能系统出力计划编制。
[0200]
实施例3
[0201]
本发明的另一实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例1所述的储能系统运行优化方法。所述计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。为了便于说明，以上内容仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质是非暂时性的，可以存储在各种电子设备形成的存储装置当中，能够实现本发明实施例方法记载的执行过程。
[0202]
实施例4
[0203]
本发明的另一实施例还提出一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例1所述的储能系统运行优化方法。同样，为了便于说明，以上内容仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。
[0204]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
[0205]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。应理解为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。
[0206]
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。
[0207]
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。
[0208]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。