【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新型储能，具体为新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统、方法及存储介质。
技术介绍
1、电力市场交易是指电力产生方和电力需求方通过市场机制进行电力交易的过程，而新型储能技术则是指利用新型储能设备存储电能，并在需要时释放电能的技术手段，随着可再生能源的快速发展和普及，电力市场的供需关系日益复杂，传统的电力市场交易模式难以适应新形势下的需求，因此需要新型储能系统来参与电力市场交易，以提高市场的灵活性和稳定性，具体一点，新型储能系统需要能够准确预测电力市场的未来走势，并根据预测结果调整自身的充放电策略，以最大化参与市场交易的收益；
2、现阶段传统的电力市场交易模式往往难以准确预测电力市场的未来走势，导致市场参与者在决策时缺乏有效的依据，其次，电力市场交易受气象环境的影响较大，例如天气条件的变化可能会导致电力供需的波动，进而影响市场价格的波动，然而，传统的储能系统往往缺乏对气象环境的实时感知和适应能力，不易于灵活应对电力市场的变化，实现精准的市场交易推演和预测，从而优化电力市场交易策略，提高市场参与者的收益和市场的稳定性。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统、方法及存储介质，解决了
技术介绍
中提到的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：包括市场预测模块、数据检测模块、储能特征提取模块、数据处理模块和推演评估模块；
3、所述市场预测模块用于利用历史数据和机器
4、所述数据检测模块用于在新型储能设备和电力设备的周边布设若干检测点，并安装检测设备对新型储能的综合储能数据进行实时检测，同时接入气象系统，实时获取地区相关气象数据；
5、所述储能特征提取模块用于对所检测到的综合储能数据和气象数据中的关键特征，进行特征提取并将所提取后的数据进行预处理后生成第一特征集和第二特征集；
6、所述数据处理模块用于依据第一特征集和第二特征集，分析计算获取气象环境系数qxxs和综合储能系数zhxs，在将并将综合储能系数zhxs与所获取的气象环境系数qxxs进行相关联计算，获取综合预测系数ycxs；
7、所述推演评估模块用于预设第一评估阈值t与所获取的气象环境系数qxxs进行对比评估，并生成第一评估机制，同时由第一评估机制触发第二评估机制，所述第二评估机制用于预设第二评估阈值y与所获取的综合预测系数ycxs进行对比评估，并生成第二评估机制，获取相应的评估结果，并根据评估结果分析推演预测电力市场的交易。
8、优选的，所述市场预测模块包括数据整合单元和建模单元；
9、所述数据整合单元用于收集历史市场数据，包括电力价格、负载情况和天气数据，然后，对这些数据进行预处理，包括去除异常值和进行数据平滑，应用于预测模型，将原始数据转化为预测模型使用的特征，包括对数据进行变换、提取统计特征和添加时间序列特征操作，以捕捉数据中的相关信息；
10、所述建模单元用于选择适合电力市场价格预测的模型，包括时间序列模型、机器学习模型以及深度学习模型，使用历史数据对选定的预测模型进行训练，并利用交叉验证技术对模型进行验证和调优，确保模型能够在未来数据上有良好的泛化能力，在预测模型中考虑影响电力市场价格的因素，包括季节性变化、节假日影响、天气情况、电力市场价格和可再生能源发电量，在运行时，持续收集最新的市场数据，并根据实时情况对预测模型进行更新和调整。
11、优选的，所述数据检测模块包括第一检测单元和第二检测单元；
12、所述第一检测单元用于在新型储能设备和电力设备的周围布设若干检测点，并安装检测设备对综合储能数据进行实时检测，所述检测设备包括第一集成传感器组、第二集成传感器组和第三集成传感器组；
13、所述第一集成传感器组包括电力负荷传感器、电荷频率传感器、电压传感器和负载监测传感器；
14、所述第二集成传感器组包括电力质量记录仪、电压传感器、谐波传感器和闪烁灯亮度检测仪；
15、所述第三集成传感器组包括电池参数、电流传感器和温度传感器；
16、所述第二检测单元用于设置接入端口，通过气象局所提供的api接入端口，实时访问气象局获取当地的气象环境数据。
17、优选的，所述储能特征提取模块包括储能特征提取单元和气象环境特征提取单元
18、所述储能特征提取单元用于对所检测的综合储能数据和气象环境数据，进行特征提取，并对所提取的特征进行预处理，预处理方式包括去噪、插值和归一化处理，并将预处理后的数据进行分类汇总生成第一特征集和第二特征集；
19、所述第一特征集包括电源侧特征集、电力质量特征集和储能特征集；
20、所述电源侧特征集包括电力负荷dfh、电荷频率dpl、电压ddy、负载峰值dfz和负载谷值dgz；
21、所述电力质量特征集包括电压暂降量zjl，电压暂增量zzl、电压波动率zbd、谐波zxb和闪烁亮度zss；
22、所述储能特征集包括储能容量crl、放电功率cfd、充电功率ccd、峰值功率cfg和额定功率ced；
23、所述气象环境特征提取单元用于对所获取的气象环境数据进行特征提取，并汇总成环气象环境特征集，所述气象环境特征集包括环境温度qwd、大气压力qyl、光照强度qgz、大气颗粒物浓度qkl和降水量qjs。
24、优选的，所述数据处理模块包括第一处理单元、第二处理单元和第三相关联处理单元；
25、所述第一处理单元包括电源数据处理单元、电力质量数据集处理单元和存储数据处理单元；
26、所述电源数据处理单元、电力质量数据集处理单元和存储数据处理单元用于依据第一特征集中的电源侧特征集、电力质量特征集和储能特征集，无量纲处理后，进行分析计算处理获取电源侧系数dyxs、电力质量系数zlxs和储能系数cnxs；
27、所述电源侧系数dyxs、电力质量系数zlxs和储能系数cnxs通过以下公式获取；
28、
29、
30、
31、优选的，所述第二处理单元用于依据第二特征集，提取气象环境特征集，进行无量纲处理后，计算处理，获取气象环境系数qxxs；
32、所述气象环境系数qxxs通过以下公式获取；
33、
34、优选的，所述第三相关联处理单元包括储能相关联单元和综合相关联单元；
35、所述储能相关联单元用于将第一处理单元所获取的电源侧系数dyxs、电力质量系数zlxs和储能系数cnxs，进行无量纲处理后，再进行相关联汇总计算获取综合储能系数zhxs；
36、所述综合储能系数zhxs通过以下公式获取；
37、<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：包括市场预测模块、数据检测模块、储能特征提取模块、数据处理模块和推演评估模块；
2.根据权利要求1所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述市场预测模块包括数据整合单元和建模单元；
3.根据权利要求2所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述数据检测模块包括第一检测单元和第二检测单元；
4.根据权利要求3所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述储能特征提取模块包括储能特征提取单元和气象环境特征提取单元
5.根据权利要求4所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述数据处理模块包括第一处理单元、第二处理单元和第三相关联处理单元；
6.根据权利要求5所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述第二处理单元用于依据第二特征集，提取气象环境特征集，进行无量纲处理后，计算处理，获取气象环境系数Qxxs；
7.根据权利要求5所述的新型储能参与电力现货市场
8.根据权利要求7所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述综合相关联单元用于将储能相关联单元和第二处理单元，所获取综合储能系数Zhxs和气象环境系数Qxxs，进行无量纲处理后，再进行综合相关联计算，获取综合预测系数Ycxs；
9.根据权利要求1所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述推演评估模块包括第一评估单元和第二评估单元；
10.新型储能参与电力现货市场交易推演预测方法，应用于上述权利要求1～9任一项所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：包括以下步骤：
11.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质存储有用于执行如权利要求1～9任意一项所述的推演系统的程序指令。
...【技术特征摘要】
1.一种新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：包括市场预测模块、数据检测模块、储能特征提取模块、数据处理模块和推演评估模块；
2.根据权利要求1所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述市场预测模块包括数据整合单元和建模单元；
3.根据权利要求2所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述数据检测模块包括第一检测单元和第二检测单元；
4.根据权利要求3所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述储能特征提取模块包括储能特征提取单元和气象环境特征提取单元
5.根据权利要求4所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述数据处理模块包括第一处理单元、第二处理单元和第三相关联处理单元；
6.根据权利要求5所述的新型储能参与电力现货市场交易推演预测系统，其特征在于：所述第二处理单元用于依据第二特征集，提取气象环境特征集，进行无量...
【专利技术属性】
技术研发人员：周喜超，游大宁，张国强，刘航航，王楠，彭勇，杨斌，王元元，赵锦，李振，
申请(专利权)人：国网综合能源服务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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