光伏储能容量配置方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及清洁能源领域，尤其涉及一种光伏储能容量配置方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.在我国新能源技术的发展中，光储微电网是我国现阶段微电网的重要组成部分。在光储微电网中，光伏储能容量的配置对于微电网的稳定运行和电能质量起到至关重要的作用，是光储微电网的关键技术。因此，对于光伏微电网的储能容量优化配置的研究具有重大的现实意义。但是高海拔地区的光照拥有极强的随机性，这主要是因为高海拔地区较大的昼夜温差会使光伏在出力上产生明显波动，且高海拔地区也更容易受到云层、雾气的影响，这就为高海拔地区光伏发电系统的应用创造了障碍；由于太阳能具有较强的随机性与间歇性，且波动幅度并不规律，无法保证供电的质量及电网的稳定性。


技术实现要素：

3.第一方面，提供一种光伏储能容量配置方法，应用于光储发电系统，所述光储发电系统包括光伏电源与储能装置，所述方法包括：
4.获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；
5.获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；
6.基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；
7.采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
8.第二方面，提供一种光伏储能容量配置装置，应用于光储发电系统，所述光储发电系统包括光伏电源与储能装置，所述装置包括：
9.第一模型建立模块，用于获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；
10.第二模型建立模块，用于获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；
11.第三模型建立模块，用于基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；
12.容量配置模块，用于采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
13.第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：
14.获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；
15.获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；
16.基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；
17.采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
18.第四方面，提供一种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，使得所述处理器执行如下步骤：
19.获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；
20.获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；
21.基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；
22.采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
23.本技术可以实现如下有益效果：本技术通过先根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，再根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型，最后基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，能够将海拔等光储发电系统的工作环境因素充分考虑到光伏储能容量配置中，基于此进行的光伏储能容量配置，能够有效避免因海拔等工作因素造成的影响，提升电网供电的质量及电网的稳定性。
附图说明
24.图1为本技术实施例提供的一种光伏储能容量配置方法的流程示意图；
25.图2为中国境内某西部地区的微电网的日最大负荷曲线示意图；
26.图3为中国境内某西部地区的微电网的日最大光伏出力曲线示意图；
27.图4为本技术实施例提供的一种光伏储能容量配置装置的结构意图；
28.图5为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
29.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
30.本技术的技术方案适用于光储发电系统，具体的，本技术用于电力系统频率发生波动时，将光储发电系统的光伏储能容量合理配置，以保持电力系统频率稳定的应用场景。
31.如图1所示，本技术提出一种光伏储能容量配置方法，应用于光储发电系统，所述光储发电系统包括光伏电源与储能装置，所述方法包括：
32.步骤101，获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型。
33.其中，所述工作环境数据是指所述光储发电系统安装完成后，安装位置的环境数据。在实际应用中，所述工作环境数据可以是所述光伏电源安装位置的环境数据。具体的，所述工作环境数据包括但不限于所述光储发电系统安装位置的海拔数据、光照强度数据、温度数据。
34.其中，所述基础数据是指所述光伏电源在标准工况下的工作数据，具体的，所述工作数据包括但不限于所述光伏电源的输出电流、所述光伏电源的输出电压、所述光伏电源工作时的开路电压，所述光伏电源工作时的短路电流。
35.其中，考虑到所述光储发电系统安装位置的海拔等环境数据对所述光储发电系统的影响，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，以将海拔等环境数据充分考虑到光伏储能容量配置中去。具体的，所述光伏电源目标输出模型用以描述所述光伏电源在海拔等环境数据影响下的输出特性。
36.在具体的实施例中，所述根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，包括：根据所述基础数据建立所述光伏电源的初始输出模型；根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
37.其中，所述初始输出模型是所述光伏电源输出特性的初始模型，具体为：
[0038][0039]
其中，i为所述光伏电源标况工作时的输出电流；u
mpp
为所述光伏电源标况工作时的最大电压；u
oc
为所述光伏电源标况工作时的开路电压；u为所述光伏电源标况工作时的输出电压；i
sc
为所述光伏电源标况工作时的短路电流；i
mpp
为所述光伏电源标况工作时的最大电流。
[0040]
具体的，在确定出所述初始输出模型后，便可通过温度数据、海拔数据以及日照强度等环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到所述光伏电源目标输出模型。
[0041]
在具体的实施例中，所述工作环境数据至少包括温度数据、海拔数据以及日照强度；所述根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型，包括：根据所述温度数据、所述海拔数据以及所述日照强度对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0042]
本实施例中，在根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化时，首先需要确定所述工作环境数据的关系模型，具体的，可以是海拔数据与光照强度数据及温度数据的关系模型。具体为：
[0043]
tb＝-ψsh th；
[0044]
δt＝t
h-t
ref
＝-0.6(h-h
ref
)；
[0045]
δs＝s
h-s
ref
；
[0046]
其中，tb为所述光伏电源的电源板的温度，sh为所述光伏电源安装位置的光照强度，th为所述光伏电源安装位置的温度，ψ为所述光伏电源的电源板温度变化系数。在实际应用中，ψ可以为0.03。
[0047]
其中，t
ref
为标准参考环境温度，δt为所述光伏电源安装位置的温度与标准参考环境温度的差值，h为所述光伏电源安装位置的海拔；h
ref
是标准参考海拔。可以理解的，δt为所述光伏电源安装位置的海拔是h时，安装位置的温度与标准参考环境温度的差值。在实际应用中，t
ref
可以为25℃。
[0048]
其中，s
ref
为标准参考光照强度，δs为所述光伏电源安装位置的光照强度与标准参考光照强度的差值。在实际应用中，s
ref
可以为1000w/m2。
[0049]
本实施例中，在确定了所述工作环境数据的关系模型后，便可根据所述工作环境数据的关系模型对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。具体的，可以是通过所述工作环境数据的关系模型确定所述光伏电源安装完成，且实时工作后的电源实时工作数据，并将所述电源实时工作数据作为所述初始输出模型中的基础数据，以对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0050]
其中，通过以下公式确定所述光伏电源实时工作数据：
[0051]u′
mpp
＝u
mpp
ln(e 0.5δs)-0.00288δtu
mpp
ln(e 0.5δs)；
[0052]u′
oc
＝u
oc
ln(e 0.5δs)-0.00288δtu
oc
ln(e 0.5δs)；
[0053][0054][0055]
其中，u
′
mpp
为所述光伏电源实时工作时的最大电压；u
mpp
为所述光伏电源标况工作时的最大电压；δt为所述光伏电源安装位置的海拔为h时，安装位置的温度与标准参考环境温度的差值；δs为所述光伏电源安装位置的光照强度与标准参考光照强度的差值；u
′
oc
为所述光伏电源实时工作时的开路电压；u
oc
为所述光伏电源标况工作时的开路电压；i
′
mpp
为所述光伏电源实时工作时的最大电流；i
mpp
为所述光伏电源标况工作时的最大电流；s
ref
为标准参考光照强度；i
′
sc
为所述光伏电源实时工作时的短路电流；i
sc
为所述光伏电源标况工作时的短路电流。
[0056]
具体的，将所述光伏电源实时工作数据作为所述初始输出模型中的基础数据，便可对所述初始输出模型进行优化，得到以下光伏电源目标输出模型：
[0057][0058]
其中，i
′
为所述光伏电源实时工作时的输出电流；i
′
sc
为所述光伏电源实时工作时的短路电流；u
′
mpp
为所述光伏电源实时工作时的最大电压；u
′
oc
为所述光伏电源实时工作时的开路电压；i
′
mpp
为所述光伏电源实时工作时的最大电流；u
′
为所述光伏电源实时工作时的输出电压。
[0059]
步骤102，获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装
置目标模型。
[0060]
其中，所述储能基础数据是指所述储能装置的基础参数数据，至少包括所述储能装置的输出电流以及所述储能装置包含的蓄电池个数。
[0061]
在具体的实施例中，所述储能装置的储能基础数据至少包括所述储能装置的输出电流；所述根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型包括：根据所述输出电流建立储能装置目标模型。所述储能装置目标模型用于描述所述储能装置的充放电特性。
[0062]
其中，所述储能装置包括铅酸蓄电池，所述储能装置可以使用电压源和一个可调节电阻来构建其等效电路，从而所述储能装置的输出电压可以用如下公式表示：
[0063]vbat
＝rii
bat
nb ebnb；
[0064]
其中，v
bat
为所述储能装置的输出电压，i
bat
为所述储能装置的输出电流，nb为铅蓄电池个数，ri为可调节电阻，eb为电压源电压。
[0065]
具体的，所述储能装置的充放电电量指数与所述储能装置的放电电流有关，同时，所述储能装置的充放电电量指数可以通过所述储能装置的容量大小来反映，具体如以下公式：
[0066][0067]
其中，c
es
为所述储能装置的容量，c
10
为所述储能装置的标准容量，δt为实际温度与标准室温的温差，i
es
为所述储能装置的输出电流，i
10
为所述储能装置的额定充放电电流。在实际应用中，所述标准室温可以为25℃。
[0068]
在得到所述容量大小与所述放电电流的关系式之后，便能得到所述储能装置的soc表达式，具体可以由以下公式表示：
[0069][0070]
其中，soc是所述储能装置的剩余电量占所述储能装置的容量的百分比，c
es
为所述储能装置的容量，qd为所述储能装置存储的电荷量，i
es
为所述储能装置关于时间t的放电电流函数。
[0071]
在实际应用中，为了避免所述储能装置的输出电压出现断续的情形，可以在所述储能装置充放电过程之间引入一个新的状态以清晰描述所述储能装置中电流方向的变化，将充放电状态有效连接起来；新引入的状态可取一个电流值i作为阈值，若电流的绝对值小于该阈值，则表明储能装置进入了中间状态，该状态下所述储能装置电压表示为：
[0072][0073]
其中，vc为所述储能装置在充电状态下的电压，vd为所述储能装置在放电状态下的电压，v
es
为所述储能装置在中间状态下的输出电压，i
es
为所述储能装置的输出电流，i为电流阈值。
[0074]
步骤103，基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。
[0075]
其中，在确定出所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型后，便可以基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，并通过所述目标光伏储能容量配置模型，在考虑海拔等环境数据的情况下，完成微电网光伏储能容量的配置。
[0076]
在具体的实施例中，所述基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，包括：获取所述光储发电系统的经济数据；基于所述经济数据、所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。
[0077]
其中，在进行微电网光伏储能容量配置以保证微电网的稳定运行和电能质量时，不仅要考虑海拔等环境因素，还要考虑经济成本，以达到经济最优。具体的，以最大化运行年限内的年平均收益m为目标，基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。在实际应用中，考虑到的经济因素有所述光储发电系统的投资成本、所述光储发电系统的运行维护成本，参与实时市场获得的售电收益以及辅助服务收益。
[0078]
具体的，
[0079]
m＝-m
inv-m
om
m
sal
m
ser
；
[0080]
因此，目标函数为：
[0081]
max-m
inv-m
om
m
sal
m
ser
；
[0082]
其中，m为最大化运行年限内的年平均收益，m
inv
为所述光储发电系统的投资成本，m
om
为所述光储发电系统的运行维护成本，m
sal
为参与实时市场获得的售电收益，m
ser
为辅助服务收益。
[0083]
具体的，所述光储发电系统的投资成本m
inv
包括光伏储能系统的功率投资成本和容量投资成本两部分，表达式为：
[0084][0085]
其中，m
inv
为所述光储发电系统的投资成本；r为折现率；y为所述光储发电系统的使用年限；为所述储能装置单位容量的功率成本；μ为所述储能装置单位容量的能量成本；p
es
为所述储能装置配置的功率容量；e
batt
为所述储能装置配置的能量容量。
[0086]
具体的，所述光储发电系统的运行维护成本m
om
包括所述光储发电系统的老化成本以及置换成本，表达式为：
[0087][0088]
其中，m
om
为所述光储发电系统的运行维护成本，n
pv
为所述光伏电源的置换容量，n
es
为所述储能装置的置换容量，l
pv
为所述光伏电源的使用寿命，l
es
为所述储能装置的使用寿命，c
pv,ins
为单位容量所述光伏电源的安装成本，c
es,ins
为单位容量所述储能装置的安装成本，c
pv,ma
为单位容量所述光伏电源的维护成本，c
es,ma
为单位容量所述储能装置的维护成本，r为折现率，y为所述光储发电系统的使用年限。
[0089]
具体的，所述光储发电系统参与实时市场获得的售电收益m
sal
可表示为：
[0090][0091]
其中，t是1年中的第t个时间段，t＝1,2......t；ζ
t
(￥/kw
·
h)是第t个时间段的实时电价；υ
t
(kw
·
h)是第t个时间段内所述光储发电系统向电网售卖的电量。
[0092]
具体的，所述光储发电系统参与实时市场获得的辅助服务收益m
ser
可表示为：
[0093][0094]
其中，σ
t
(￥/kw
·
h)是第t个时间段内发电方参与频率响应获得的补贴收益；是第t个时间段内发电方参与高频响应的调频电量；是第t个时间段内发电方参与低频响应的调频电量；是第t个时间段内发电方参与调频响应的调频状态，高频响应时低频响应时
[0095]
基于所述光储发电系统的投资成本m
inv
、所述光储发电系统的运行维护成本m
om
，参与实时市场获得的售电收益m
sal
以及辅助服务收益m
ser
便能够以最大化运行年限内的年平均收益m为目标，建立目标函数，并将所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型统一为所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。
[0096]
步骤104，采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0097]
其中，在确定所述目标光伏储能容量配置模型后，便可进行求解，以确定微电网光伏储能容量配置方案。具体的，本技术采用梯度下降法对所述目标光伏储能容量配置模型进行求解。
[0098]
在具体的实施例中，所述采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置，包括：获取与所述目标光伏储能容量配置模型对应的模型约束条件；基于所述模型约束条件，采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0099]
其中，所述目标光伏储能容量配置模型的约束条件包括：光储发电系统发电量约束、光储发电系统备用容量约束、储能装置电量平衡约束、储能装置储能能量上下限约束、储能装置充放电功率约束、储能装置损耗约束、光储发电系统售电电量约束以及光储发电系统调频电量约束。具体的，约束条件中的光储发电系统发电量约束对所述光伏电源目标输出模型进行约束；光储发电系统备用容量约束、储能装置电量平衡约束、储能装置储能能量上下限约束、储能装置充放电功率约束、储能装置损耗约束对所述储能装置目标模型进行约束；光储发电系统售电电量约束以及光储发电系统调频电量约束同时对所述光伏电源目标输出模型和所述储能装置目标模型进行约束。
[0100]
具体的，所述光储发电系统发电量约束表达式为：
[0101][0102]
其中，p
tg
是t时段内所述光储发电系统的发电量；p
tg,max
是t时段内所述光储发电系统的最大发电量；p
ts
是t时段内所述光储发电系统的备用容量，是第t个时间段
内发电方参与高频响应的调频电量；是第t个时间段内发电方参与低频响应的调频电量。
[0103]
具体的，所述光储发电系统备用容量约束表达式为：
[0104][0105]
其中，为所述储能装置t时段内的剩余电量，p
ts
是t时段内所述光储发电系统的备用容量，为t时段内频率偏移0.5hz时所需的调频电量或由所述光储发电系统与电网商议签订的合同确定的调频电量。
[0106]
具体的，所述储能装置电量平衡约束表达式为：
[0107][0108]
其中，为所述储能装置t时段内的剩余电量，为所述储能装置t 1时段内的剩余电量，为所述储能装置t 1时段内下调频电量，为储能装置t 1时段内上调频电量，为所述储能装置t 1时段内自损耗电量，为所述储能装置t 1时段内补偿电量。
[0109]
具体的，所述储能装置储能能量上下限约束表达式为：
[0110][0111]
其中，soc
min
为所述储能装置的允许最小荷电状态，soc
max
为所述储能装置的允许最大荷电状态，s
es
为所述储能装置的额定容量，为所述储能装置t时段内的剩余电量。
[0112]
具体的，所述储能装置充放电功率约束表达式为：
[0113][0114][0115]
其中，p
es
为所述储能装置的功率容量；δt为时间间隔，为所述储能装置t时段内下调频电量，为所述储能装置t时段内上调频电量，为所述储能装置t时段内补偿电量，为所述储能装置t时段内自损耗电量。
[0116]
具体的，所述储能装置损耗约束表达式为：
[0117][0118][0119]
其中，δ为所述储能装置自放电率，为所述储能装置t时段内的剩余电量，为所述储能装置t时段内自损耗电量，为所述储能装置t时段内补偿电量。
[0120]
具体的，所述光储发电系统售电电量约束表达式为：
[0121]
[0122]
其中，η
ch
为所述储能装置的充电效率，p
tg
是t时段内所述光储发电系统的发电量，为所述储能装置t时段内补偿电量，υ
t
(kw
·
h)是第t个时间段内所述光储发电系统向电网售卖的电量。
[0123]
由于频率响应属于系统强制性辅助服务，其必须满足根据并网导则要求计算出的调频容量。所述光储发电系统调频电量约束表达式为:
[0124][0125][0126][0127]
其中，p
tinc
为所述光储发电系统t时段内因参与高频响应而增加的发电量，p
tdec
为所述光储发电系统t时段内因参与低频响应而增加的发电量；η
dis
为所述储能装置的放电效率。
[0128]
在所述模型约束条件的约束下，采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，便可根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0129]
在具体的实施例中，如图2、图3所示，图2为中国境内某西部地区的微电网的日最大负荷曲线，图3为中国境内某西部地区的微电网的日最大光伏出力曲线。该西部地区的微电网分布式电源参数如表一所示，分布式电源配置结果如表二所示。通过本技术提出的光伏储能容量配方法进行配置，能够有效降低经济需要，提升电网供电的质量及电网的稳定性。
[0130][0131]
表一
[0132][0133]
表二
[0134]
本技术通过先根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，再根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型，最后基于所述光伏电源目标输出模
型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，能够将海拔等光储发电系统的工作环境因素充分的考虑到光伏储能容量配置中，基于此进行的光伏储能容量配置，能够有效避免因海拔等工作因素造成的影响，提升电网供电的质量及电网的稳定性。
[0135]
如图4所示，本技术提出一种光伏储能容量配置装置，应用于光储发电系统，所述光储发电系统包括光伏电源与储能装置，所述装置包括：
[0136]
第一模型建立模块401，用于获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；
[0137]
第二模型建立模块402，用于获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；
[0138]
第三模型建立模块403，用于基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；
[0139]
容量配置模块404，用于采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0140]
如图5所示，在一个实施例中，为一种计算机设备的内部结构图。该计算机设备可以是一种光伏储能容量配置装置，或与一种光伏储能容量配置装置连接的终端或服务器。如图5所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现一种光伏储能容量配置方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行一种光伏储能容量配置方法。网络接口用于与外接进行通信。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0141]
在一个实施例中，本技术提供的一种光伏储能容量配置方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图5所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该光伏储能容量配置装置的各个程序模板。比如，第一模型建立模块401，第二模型建立模块402，第三模型建立模块403，容量配置模块404。
[0142]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0143]
在一个实施例中，所述根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，包括：根据所述基础数据建立所述光伏电源的初始输出模型；根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0144]
在一个实施例中，所述工作环境数据至少包括温度数据、海拔数据以及日照强度；
所述根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型，包括：根据所述温度数据、所述海拔数据以及所述日照强度对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0145]
在一个实施例中，所述储能装置的储能基础数据至少包括所述储能装置的输出电流；所述根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型包括：根据所述输出电流建立储能装置目标模型。
[0146]
在一个实施例中，所述基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，包括：获取所述光储发电系统的经济数据；基于所述经济数据、所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。
[0147]
在一个实施例中，所述经济数据至少包括光伏储能容量投资成本、光伏储能运行维护成本、售电收益、辅助服务收益中的一种。
[0148]
在一个实施例中，所述采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置，包括：获取与所述目标光伏储能容量配置模型对应的模型约束条件；基于所述模型约束条件，采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0149]
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，使得该处理器执行如下步骤：获取所述光储发电系统的工作环境数据和所述光伏电源的基础数据，根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型；获取所述储能装置的储能基础数据，根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型；基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型；采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0150]
在一个实施例中，所述根据所述工作环境数据和所述基础数据建立光伏电源目标输出模型，包括：根据所述基础数据建立所述光伏电源的初始输出模型；根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0151]
在一个实施例中，所述工作环境数据至少包括温度数据、海拔数据以及日照强度；所述根据所述工作环境数据对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型，包括：根据所述温度数据、所述海拔数据以及所述日照强度对所述初始输出模型进行优化，得到光伏电源目标输出模型。
[0152]
在一个实施例中，所述储能装置的储能基础数据至少包括所述储能装置的输出电流；所述根据所述储能基础数据建立储能装置目标模型包括：根据所述输出电流建立储能装置目标模型。
[0153]
在一个实施例中，所述基于所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型，包括：获取所述光储发电系统的经济数据；基于所述经济数据、所述光伏电源目标输出模型与所述储能装置目标模型建立所述光储发电系统的目标光伏储能容量配置模型。
[0154]
在一个实施例中，所述经济数据至少包括光伏储能容量投资成本、光伏储能运行维护成本、售电收益、辅助服务收益中的一种。
[0155]
在一个实施例中，所述采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置，包括：获取与所述目标光伏储能容量配置模型对应的模型约束条件；基于所述模型约束条件，采用梯度下降法求解所述目标光伏储能容量配置模型，根据求解结果进行微电网光伏储能容量配置。
[0156]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
[0157]
以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术的权利范围，因此依本技术权利要求所做的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。