(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111215296.5 (22)申请日 2021.10.19 (71)申请人 南京工程学院 地址 211167 江苏省南京市江宁区科技园 弘景大道1号南京工程学院 (72)发明人 王新迪　卞海红　潘柯言　王新策　 董文超　 (74)专利代理 机构 南京源古知识产权代理事务 所(普通合伙) 32300 代理人 马晓辉 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 17/14(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) H02J 3/28(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 113/04(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种考虑可靠性成本的储能优化配 置方法 (57)摘要 本发明提供了一种考虑可靠性成本的储能 优化配置方法， 包括以下步骤： 步骤S01： 预测新 能源出力； 步骤S02： 采取电量不足期望值为评估 指标建立系统优化配置模型， 具体包括储能系统 模型、 可靠性 成本模型、 发电系统成本模 型、 约束 条件； 步骤S03： 基于系统优化配置模型对储能优 化进行配置。 本发明采用一种计及可靠性成本， 同时考虑风、 光资源多时间尺度不确定性的风光 储互补微电网系统储能容量协同优化的方法， 针 对如何提高电力系统运行可靠性， 以电量不足期 望值为指标对微电网运行可靠性评估， 并将可靠 性量化为可靠性成本， 建立可靠性成本函数， 添 加到系统配 置总成本中后寻优。 权利要求书4页 说明书5页 CN 114021429 A 2022.02.08 CN 114021429 A 1.一种考虑可靠性成本的储能优化配置方法， 包括以下步骤： 步骤S01： 预测新能源出 力； 步骤S02： 采取电量不足期望值为评估指标建立系统优化配置模型， 具体包括储能系统 模型、 可靠性成本模型、 发电系统成本模型、 约束条件； 步骤S03： 基于系统优化配置模型对 储能优化进行配置 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 预测新能源出力的步骤为： 以a太阳辐照度， b 组件温度， c空气温度， d相对湿度， e大气压力， f光伏功率作为输入， 以模型评估指标RMSE、 MAE、 R2作为输出， 步骤S21： 据清洗： 将采集到的现场光伏功率数据f和环境数据a， b， c， d， e 进行数据清洗， 以天为单位剔除实际生产中由于通讯故障等原因而导致的数据； 步骤S22： 通过EMD算法， 将环境数据分解为不同频率的本征模分量{IMF1,IMF2, …,IMFm}和剩余分量 rn， 将原始环境序列分解为各种不同的特征波动序列， 将原始环境信号中存在的不同尺度 波动或趋势逐级分解出来； 步骤S23： 对步骤S22中分解得到的数据进行PCA降维， 利用PCA算 法筛选出影响光伏输出功率的关键因子， 消除由EMD分解得到的不同时间序列数据的冗余 性和相关性； 步骤S2 4： 对步骤S23降维后的数据和光伏功率历史数据进 行归一化， 转化为适 于LSTM网络训练的数据集， 并进行训练集和测试集的划分； 步骤S25： 初始化LSTM模 型参数， 将样本的训练集输入到LSTM模型中进行训练， 直到获得模型的目标准确率； 步骤S26： 模型 训练结束， 保存训练文件， 输入测试集进行测试； 步骤S27： 输出模 型评估指标RMSE、 MAE、 R2， 结束。 3.如权利要求1如权利要求2所述的方法， 其特征在于： 预测新能源出力平均绝对误差 MAE为： 式中： 均方根 误差RMSE表示 为： 拟合优度R2表示为： 其中， yi为光伏输出功率的真实值； 为光伏输出功率的预 测值； m为测试样本集的数量。 4.如权利要求1 ‑3任一项权利要求所述的方法， 其特 征在于： 所述储能系统模型为： 式中， 为BESS实时荷电状态； 为实时充放电的电量， 其表达式为：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114021429 A 2式中M为风机台数； 为风机出力功率； N为光伏电板块数； 为光伏输出功率； ηc为 充电效率； η d为 放电效率； δ n 为变流器效率； 为实时负荷需求 量。 5.如权利要求1 ‑3任一项权利要求所述的方法， 其特征在于： 所述可靠性模型以以微电 网孤立运行为背景， 以电量不足期望值(Expecte d Energy Not Supplied,EENS)为指标对 微电网系统运行 可靠性进行评估， 其 函数表达为： 根据缺电损失， 构建如下 可靠性成本模型： Ccor＝ λPEENS       (8) λ＝BpenS         (9) 式中PEENS为电量不足期望； Rt  cps为实时缺电系数； Ccor为可靠性成本； λ为可靠性惩 罚系数； B pen为缺电惩罚系数； S为平均电价。 6.如权利要求1 ‑3任一项权利要求所述的方法， 其特征在于： 所述发电系统成本模型 中， 购买成本函数为： Cpc＝MDw+NDs           (10) 式中， Dw为风机单价； Ds为 光伏电板单价， 折旧成本函数为： 式中， r1为风机贴现率， n1为风机组折旧年限； r2为光伏电板贴现率， n2为光伏电板折权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114021429 A 3