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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115081902A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210763406.X(51)Int.Cl.(22)申请日2022.06.30G06Q10/06(2012.01)G06Q10/04(2012.01)(71)申请人国网北京市电力公司H02J3/00(2006.01)地址100031北京市西城区前门西大街41H02J3/38(2006.01)号H02J3/28(2006.01)申请人国家电网有限公司G06Q50/06(2012.01)中国电力科学研究院有限公司(72)发明人张志远武永军刘庆时江阳解芳何莹杜钢谭久俞曹巍杨西南魏春然周莉梅尚宇炜王志海邓小龙宋明辉刘佳斌刘鹏秦晓童(74)专利代理机构北京中巡通大知识产权代理有限公司11703专利代理师崔来贺权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称基于源网荷储协同的综合规划方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明公开了一种基于源网荷储协同的综合规划方法、装置、设备及介质,本发明提供的基于源网荷储协同的综合规划方法,通过先预测用户的电负荷预测结果、冷负荷预测结果、热负荷预测结果和气负荷预测结果,得到用户预测总负荷;然后依据用户预测总负荷规划新能源发电设备的装机规模,以新能源发电设备消纳最大为目标进行分布式储能容量规划预测,得到分布式储能总容量。考虑了多能源耦合的负荷预测影响因素,是一种单一负荷预测向多元负荷预测的转变,能有效提高负荷的预测精度,为开展源‑网‑荷‑储协同规划奠定基础,使预测准确性最大化,在一定程度上提高了预测模型的性能。CN115081902ACN115081902A权利要求书1/2页1.一种基于源网荷储协同的综合规划方法,其特征在于,包括以下步骤:获取用户历史年度日极值负荷数据,基于所述用户历史年度日极值负荷数据对用户的电负荷进行预测,得到电负荷预测结果;获取用户的建筑类别,依据所述建筑类别对用户的冷热负荷进行预测,得到冷负荷预测结果和热负荷预测结果;获取用户的用气类别,基于用气类别获取每种用气类别的用气指标和规模,基于所述用气指标和规模计算出用户综合用气量,将所述用户综合用气量作为气负荷预测结果;将所述电负荷预测结果、冷负荷预测结果、热负荷预测结果和气负荷预测结果分别乘以各自对应的预设的同时率,然后相加得到用户预测总负荷;对新能源发电设备的装机规模进行规划,使新能源发电设备的功率加上电网功率满足用户预测总负荷的功率,使新能源发电设备的发电量加上电网电量满足用户预测总负荷的电量需求,从而得到规划的新能源发电设备装机规模;获取用户预测总负荷的典型负荷日负荷曲线以及规划的新能源发电设备的出力曲线,以新能源发电设备消纳最大为目标进行分布式储能容量规划预测,得到分布式储能总容量。2.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同的综合规划方法,其特征在于,所述基于所述用户历史年度日极值负荷数据对用户的电负荷进行预测的步骤,具体包括:S10、判断用户投运时间是否满足预设年限,如果不满足,采用基于行业层级的负荷预测方法进行负荷预测;如果满足,进入步骤S11;S11、判断用户是否有外部强相关因素,如果有强相关因素,进入步骤S12;如果没有强相关因素,采用时间序列法进行负荷预测;其中,所述强相关因素为导致用户用电量增加或减少超出设定水平的因素;S12、判断用户历史年度的负荷发展趋势是否存在跃变,对存在跃变的用户历史年度日极值负荷数据进行前复权操作;S13、采用多元非线性回归方法,对前复权后的用户历史年度日极值负荷数据进行拟合,形成电负荷预测模型;S14、采用所述电负荷预测模型进行负荷预测;当预测的电负荷数值超出负荷的成熟范围时,对超出成熟范围的电负荷数值进行后复权操作,并输出结果。3.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同的综合规划方法,其特征在于,所述依据所述建筑类别对用户的冷热负荷进行预测的步骤,具体包括:对用户的建筑类别进行分类;将用户不同类型的建筑类别的信息输入到能耗模拟软件中,能耗模拟软件输出冷负荷预测结果和热负荷预测结果。4.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同的综合规划方法,其特征在于,所述使新能源发电设备的功率加上电网功率满足用户预测总负荷的功率的步骤中,新能源发电设备的功率包括光伏出力功率以及风电出力功率,按照下式计算:P′m=η×U′m×I′m×N式中,P′m为光伏出力功率,η是转化效率,N是光伏组件的个数,U′m、I′m分别是光伏的输出电压和输出电流;2CN115081902A权利要求书2/2页式中,为t时刻风电出力功率,ui,w(t)为状态变量,为t时刻风电场i的等效w,in利用率;Pi为风电场i的装机容量。5.根据权利要求1所述的基于源网荷储协同的综合规划方法,其特征在于,所