【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化控制，具体涉及一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统。
技术介绍
1、随着全球能源结构的转型，基于电网运行优化的替代性储能控制系统应运而生，这种系统通过分析电网运行数据，优化储能资源配置，以应对可再生能源的波动性和不确定性。替代性储能控制系统的发展，得益于信息技术的快速进步，特别是大数据和人工智能技术的应用，这些技术使得系统能够实时监控电网状态，预测能源供需变化，并通过智能算法优化储能设备的充放电策略。所述替代性储能控制系统的意义在于，不仅提高了电网的运行效率和可靠性，还有助于减少对化石燃料的依赖，降低温室气体排放，推动能源转型和可持续发展。此外，替代性储能控制系统还为电力市场提供了更多的灵活性，使得电力供应更加经济高效，同时也为用户和电力运营商提供了更多的选择和控制能力。
2、在电网运行过程中，电力需求的不确定性主要源于用户用电行为的随机性和不可预测性，这包括工业生产的变化、商业活动的波动、居民生活用电的不规则性以及极端天气条件对用电需求的影响，这些因素导致实际电力需求与预测值之间存在偏差，降低替代性储能控制系统的控制精度。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，所述系统包括：
3、电网数据采集模块，用于获取当前时刻之前预设时长内电网运行
4、电网数据处理模块，用于对每个变电站所有采集时刻的电流、电能数据组成的二元组进行拟合，得到拟合曲线，基于每个变电站的所有电能数据的混乱程度，以及所有电能数据与拟合曲线上对应拟合值的差异，确定每个变电站的波动系数，并结合不同类电数据之间的相关性，确定每个变电站的电能稳定因子；
5、基于每个变电站的各类电数据采用基线校正算法，得到每个变电站的各类待研电数据，拟合各类待研电数据得到各类电数据拟合曲线，并提取各类电数据拟合曲线的所有峰值，基于所有峰值对应采集时刻的离散程度，确定每个变电站的变化随机指数；对每个变电站的各类待研电数据聚类，得到多个聚类簇，基于各聚类簇中所有元素的平均分布情况，确定每个变电站的分散指数，并结合所述变化随机指数和所述电能稳定因子，确定每个变电站的动态稳定指数；
6、储能控制模块，用于根据当前时刻下电网中所有变电站的动态稳定指数的平均分布情况，确定当前时刻下电网的适应性指数；基于电网中各采集时刻下所有变电站的电能数据的平均分布情况，结合所述适应性指数与时间序列预测模型，得到当前时刻下电网的所有预测电能值，对替代性储能控制系统进行控制。
7、优选的，所述每个变电站的波动系数的确定方法为：
8、分析每个变电站的所有电能数据与拟合曲线上对应拟合值之间的均方误差；
9、分析每个变电站的各类电数据的信息熵，并计算不同类电数据的信息熵之间的差异；
10、每个变电站的波动系数为每个变电站的均方误差与信息熵差异融合的结果。
11、优选的，所述每个变电站的电能稳定因子的表达式为：式中，ai表示变电站i的电能稳定因子；ai表示变电站i的所有电流数据与所有电能数据的相关系数；bi表示变电站i的波动系数；ε表示预设大于0的常数。
12、优选的，所述每个变电站的各类待研电数据的获取方法为：
13、将每个变电站的各类电数据作为基线校正算法的输入，输出每个变电站各类电数据的基线；
14、将各类电数据中大于其基线最大值的所有电数据，作为每个变电站的各类待研电数据。
15、优选的，所述每个变电站的变化随机指数为每个变电站的所有类待研电数据的所述峰值对应采集时刻离散程度的均值。
16、优选的，所述每个变电站的分散指数的确定方法为：
17、分析每个变电站的各类待研电数据的各聚类簇中所有元素的均值；
18、分析每个变电站的各类待研电数据的所有聚类簇的所述元素均值的离散程度与聚类簇总数的乘积，每个变电站的分散指数为每个变电站的所有类待研电数据的所述乘积的均值。
19、优选的，所述每个变电站的动态稳定指数的表达式为：式中，bi表示变电站i的动态稳定指数；ci表示变电站i的变化随机指数；di表示变电站i的分散指数；σ表示预设大于0的常数。
20、优选的，所述当前时刻下电网的适应性指数为当前时刻下电网中所有变电站的动态稳定指数的均值。
21、优选的，所述当前时刻下电网的所有预测电能值的确定方法为：
22、将当前时刻之前各采集时刻下所有变电站的电能数据的均值，作为各采集时刻的实际电能值；
23、将当前时刻下电网的所有实际电能值作为时间序列预测模型的输入，其中将电网的适应性指数作为外生变量，得到电网的所有预测电能值。
24、优选的，所述对替代性储能控制系统进行控制，包括：
25、分析当前时刻下电网的所有实际电能值的均值，以及所有预测电能值的均值，并确定所述预测电能值均值与所述实际电能值均值的比值，若所述比值大于预设充电阈值且小于预设放电阈值，则替代性储能控制系统保持当前状态，若所述比值大于预设放电阈值，则替代性储能控制系统放电，若所述比值小于预设充电阈值，则替代性储能控制系统充电，其中预设放电阈值恒大于预设充电阈值。
26、本专利技术具有如下有益效果：
27、本申请通过对每个变电站各采集时刻的电流、电能数据组成的二元组进行拟合，得到拟合曲线，基于每个变电站的所有电能数据的混乱程度，以及所有电能数据与拟合曲线上对应拟合值的差异，并结合不同类电数据之间的相关性，确定每个变电站的电能稳定因子，其有益效果在于可以提高电网负载行为预测的准确性；本申请每个变电站的各类待研电数据中所有峰值的离散程度，确定每个变电站的变化随机指数；对每个变电站的各类待研电数据聚类，得到多个聚类簇，基于各聚类簇中所有元素的平均分布情况，确定每个变电站的分散指数，并结合所述变化随机指数和所述电能稳定因子，确定每个变电站的动态稳定指数，其有益效果在于可以降低负载变化随机性对替代性储能控制系统控制精度的影响；本申请通过分析当前时刻下电网中所有变电站的动态稳定指数的平均分布情况，确定当前时刻下电网的适应性指数；基于电网中各采集时刻下所有变电站的电能数据的平均分布情况，结合所述适应性指数与时间序列预测模型，得到当前时刻下电网的所有预测电能值，对替代性储能控制系统进行控制，其有益效果在于可以精确预测电能需求，提高替代性储能控制系统的控制精度。本申请通过分析电网负载行为的不确定性，提高了电网负载行为预测的准确性以及电能需求预测的准确度，提高替代性储能控制系统的控制精度。
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1.一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述每个变电站的波动系数的确定方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述每个变电站的电能稳定因子的表达式为：式中，Ai表示变电站i的电能稳定因子；ai表示变电站i的所有电流数据与所有电能数据的相关系数；bi表示变电站i的波动系数；ε表示预设大于0的常数。
4.根据权利要求1所述的一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述每个变电站的各类待研电数据的获取方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述每个变电站的变化随机指数为每个变电站的所有类待研电数据的所述峰值对应采集时刻离散程度的均值。
6.根据权利要求1所述的一种基于电网运行优化数据分析的替代性储能控制系统，其特征在于，所述每个变电站的分散指数的确定方法为：
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