摘要
本发明涉及一种基于多尺度预测的光伏电网储能优化调控方法,包括以下步骤:A1获取光伏电站的历史发电数据、实时气象数据及数值天气预报;A2生成多时间尺度的光伏出力预测序列;A3建立充放电效率、容量衰减及运行约束的储能动态模型;A4生成不同时间尺度下的储能充放电需求曲线;A5以电网运行成本最小化和可再生能源消纳最大化为目标,构建多时间尺度耦合的优化模型;A6采用模型预测控制框架,基于最新预测数据滚动更新储能调度指令;A7监测实际光伏出力与电网负荷偏差,动态调整储能充放电功率;A8通过卡尔曼滤波和闭环反馈机制修正预测误差。本发明可实现高效运行,并实现电网成本最小化与可再生能源消纳最大化。
技术关键词
电网储能优化
调控方法
模型预测控制框架
多时间尺度
多尺度
闭环反馈机制
卡尔曼滤波
预测误差
状态空间方程
储能SOC状态
数值天气预报数据
储能系统荷电状态
学习混合模型
分层决策机制
充放电功率
数据驱动融合
LSTM神经网络