CN114462676A - 一种用户侧储能优化方法及*** - Google Patents

一种用户侧储能优化方法及*** Download PDF

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CN114462676A CN202111682419.6A CN202111682419A CN114462676A CN 114462676 A CN114462676 A CN 114462676A CN 202111682419 A CN202111682419 A CN 202111682419A CN 114462676 A CN114462676 A CN 114462676A
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陶鹏
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张超
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Abstract

本发明适用于电力技术领域，提供了一种用户侧储能优化方法及***，该方法包括：获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据；根据电费数据和补偿电费数据，建立用户侧的储能优化模型；根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线；根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。本发明能够解决目前存在的电力供需之间不平衡的问题。

Description

一种用户侧储能优化方法及***
技术领域
本发明属于电力技术领域，尤其涉及一种用户侧储能优化方法及***。
背景技术
随着社会的不断发展，用户对电能的质量和可靠性正提出越来越高的要求，在环境恶化和资源危机越来越严重的今天，传统电力***受到严峻挑战。
近年来我国用电需求保持较快增长，用电峰谷差逐年拉大，季节性电力紧缺时有发生。虽然通过有序用电管理能够有效保障供用电秩序稳定，但供需矛盾依然会对工业生产造成一定的影响，使得组织协调实施的难度不断增加。如何缓解电力供需矛盾、促进资源优化配置成为亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用户侧储能优化方法及***，以解决目前存在的电力供需之间不平衡的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种用户侧储能优化方法，包括：
获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据；
根据电费数据和补偿电费数据，建立用户侧的储能优化模型；
根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线；
根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。
可选的，建立用户侧的储能优化模型，包括：
以用户侧的当月储能电费最低为目标建立目标函数，并建立目标函数的约束条件，得到用户侧的储能优化模型；目标函数为
K＝minimize(S1)+S2-S3
式中，K为用户侧的当月储能电费，S1为用户侧的当月电量电费，S2为用户侧的当月需量电费，S3为需求侧的当月补偿电费。
可选的，根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线，包括：
根据历史用电量数据确定历史需求侧响应曲线，并基于历史需求侧响应曲线确定预计需求侧响应曲线。
可选的，根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，包括：
获取储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率；
根据储能优化模型的参数和预计需求侧响应曲线的参数计算储能最优充放电曲线，并基于储能最优充放电曲线、储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率确定最优响应功率。
可选的，用户侧的当月电量电费采用分时计费的形式进行计算。
可选的，需求侧为发电站，用户侧为储能电池；或者，需求侧为储能电池，用户侧为用电用户。
可选的，储能优化模型表现为曲线形式；在对用户侧储能进行优化之后，该方法还包括：
将储能优化模型的曲线与预计需求侧响应曲线进行对比；
若两个曲线的曲率之差超过预设阈值且持续时间达到预设时长，则进行异常示警，并分析异常原因以及保存异常信息。
本发明实施例的第二方面提供了一种用户侧储能优化***，包括：
获取模块，用于获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据；
建立模块，用于根据电费数据和补偿电费数据建立用户侧的储能优化模型；
预算模块，用于根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线；
优化模块，用于根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。
本发明实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面的用户侧储能优化方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的用户侧储能优化方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本发明实施例提供了一种考虑激励性需求侧响应的用户侧储能优化方法，即在用户侧储能优化模型以及预计需求侧响应曲线下计算得到最优响应功率，从而进行用户侧储能的优化，能够有利于建立电力需求响应长效机制，解决电力供需之间的矛盾，从而提高经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的用户侧储能优化方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的用户侧储能优化***的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1所示，本发明实施例提供了一种用户侧储能优化方法，该方法具体包括以下步骤：
步骤S101，获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据。
在本发明实施例中，用户侧的电费数据包括当月电量电费和当月需量电费。可选的，当月电量电费的总量为分时计费，可以通过电价采集装置在用电低谷时间段按照每60分钟采集一次，每次采集前60分钟的电费，以及在用电平时段和用电顶峰时间段按照每30分钟采集一次，每次采集前30分钟的电费，将用电低谷时间段、用电平时段和用电顶峰时间段的各个采集时间点采集到的电费进行计算得出当月电量电费。当月需量电费可以通过电能表监测当月的最大需量计算，最大需量为在某一时刻使用电能的最大有功功率值。
同时，电能表还可用于监测核定需量，当最大需量没有超过核定需量时，基本电费计算式为：基本电费＝实抄最大需量×按需量计费的基本电价，当最大需量超过核定需量时，基本电费计算式为：基本电费＝核定需量×按需量计费的基本电价+(最大需量－核定需量)×2×按需量计费的基本电价。
步骤S102，根据电费数据和补偿电费数据，建立用户侧的储能优化模型。
可选的，建立用户侧的储能优化模型，包括：
以用户侧的当月储能电费最低为目标建立目标函数，并建立目标函数的约束条件，得到用户侧的储能优化模型；目标函数为
K＝minimize(S1)+S2-S3
式中，K为用户侧的当月储能电费，S1为用户侧的当月电量电费，S2为用户侧的当月需量电费，S3为需求侧的当月补偿电费。
在本发明实施例中，储能优化模型以用户侧储能经济性最优为目标，其中S1、S2、S3的计算公式如下：
Figure BDA0003445422320000041
Figure BDA0003445422320000051
Figure BDA0003445422320000052
式中，Ci为分时电价，n为当月采点数量，Loadi为第i时刻的用户负荷功率，Pc,i为第i时刻的储能充电功率，Pd,i为第i时刻的储能放电功率，Pdemand,max为用户侧上报的最大需量值，b为实际需量值，αi为需求响应的可中断负荷电价，si为调控时长所对应的电价标准，vi为响应速度系数，PDSM,i为第i次参与约定响应的上报功率值，m为需求响应次数。
上述目标函数的约束条件包括储能荷电状态约束、储能充放电状态约束、储能充放电功率约束和储能荷电状态连续性约束。
步骤S103，根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线。
可选的，根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线，包括：
根据历史用电量数据确定历史需求侧响应曲线，并基于历史需求侧响应曲线确定预计需求侧响应曲线。
在本发明实施例中，通过对历史需求侧响应曲线的趋势进行分析，可以对预计需求侧响应曲线进行较为精准的预测。
步骤S104，根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。
可选的，根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，包括：
获取储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率；
根据储能优化模型的参数和预计需求侧响应曲线的参数计算储能最优充放电曲线，并基于储能最优充放电曲线、储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率确定最优响应功率。
在本发明实施例中，通过混合整数线性规划算法进行初始化，读取仿真时长、读取储能优化模型和预计需求侧响应曲线的相关参数、读取仿真时间段内的储能容量、储能额定功率以及年负荷削峰率信息，调用仿真时间段内的优化模型和预计需求侧响应曲线的相关参数计算出储能最优充放电曲线，并根据储能最优充放电曲线、仿真时间段内的储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率信息，即可计算出最优响应功率。
可见，本发明实施例提供了一种考虑激励性需求侧响应的用户侧储能优化方法，即在用户侧储能优化模型以及预计需求侧响应曲线下计算得到最优响应功率，从而进行用户侧储能的优化，能够有利于建立电力需求响应长效机制，解决电力供需之间的矛盾，从而提高经济效益。
可选的，需求侧为发电站，用户侧为储能电池；或者，需求侧为储能电池，用户侧为用电用户。
在本发明实施例中，由于目前电量紧张造成的供需矛盾问题，用户侧储能优化就能够为用电管理提供可靠的技术支持，同时，还不容忽略的一点是，在用户侧储能时离不开储能***，即站在用户一侧的角度上安装储能式的电池形成储能***，也就可以在低压侧形成一个电量的缓冲作用，将一部分出力大的光伏发电等等电力进行吸收，加强电力调控部门对连续潮流法、鞍节点分岔等的控制，进一步提高电力电网的运行稳定。
在用户侧安装储能***时，一般是采用储能电池进行电力的储存，在发电站作为需求侧、储能电池作为用户侧的模型下，用户侧可以是大型充电站、大型企业、信号基站、港口、偏远岛屿等一次用户。用户侧的储能函数为：K(一次储能电池)＝minimize S1(一次储能电池)+S2(一次储能电池)-S3(一次储能电池)，其中，K(一次储能电池)为储能电池所需的储能电费，S1(一次储能电池)为储能电池所需的电量电费，S2(一次储能电池)为储能电池所需的需量电费，S3(一次储能电池)为储能电池所需的补偿电费。
在储能电池作为需求侧、用电用户作为用户侧的模型下，用户侧可以是小型充电站、中小型企业、医院、商场、酒店、园区等二次用户。用户侧的储能函数为：K(二次用户)＝minimize S1(二次用户)+S2(二次用户)-S3(二次用户)，其中，K(二次用户)为二次用户所需的储能电费，S1(二次用户)为二次用户所需的电量电费，S2(二次用户)为二次用户所需的需量电费，S3(二次用户)为二次用户所需的补偿电费。
并且，为了电量的稳定输送和平衡电力的供需，一次用户储能的总储能电费以及二次用户的储能电费的总和应该满足以下相互平衡：
Figure BDA0003445422320000071
式中，K(m)是一次用户储能的总储能电费，Ki是二次用户的储能电费，m是二次用户的总量，上述公式在一定的误差内时说明优化精准，因此可以用于检测优化的结果，同时，优化检测可以是实时的、阶段性的。
可选的，储能优化模型表现为曲线形式。在对用户侧储能进行优化之后，该方法还包括：
将储能优化模型的曲线与预计需求侧响应曲线进行对比；
若两个曲线的曲率之差超过预设阈值且持续时间达到预设时长，则进行异常示警，并分析异常原因以及保存异常信息。
在本发明实施例中，异常信息可以包括警示时间段、误差原因、储能优化模型呈现的曲线曲率、预计需求侧响应曲线的曲率等内容。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
参见图2所示，本发明实施例提供了一种用户侧储能优化***，该***20包括：
获取模块21，用于获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据。
建立模块22，用于根据电费数据和补偿电费数据建立用户侧的储能优化模型。
预算模块23，用于根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线。
优化模块24，用于根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。
可选的，建立模块22具体用于：
以用户侧的当月储能电费最低为目标建立目标函数，并建立目标函数的约束条件，得到用户侧的储能优化模型；目标函数为
K＝minimize(S1)+S2-S3
式中，K为用户侧的当月储能电费，S1为用户侧的当月电量电费，S2为用户侧的当月需量电费，S3为需求侧的当月补偿电费。
可选的，预算模块23具体用于：
根据历史用电量数据确定历史需求侧响应曲线，并基于历史需求侧响应曲线确定预计需求侧响应曲线。
可选的，优化模块24具体用于：
获取储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率；
根据储能优化模型的参数和预计需求侧响应曲线的参数计算储能最优充放电曲线，并基于储能最优充放电曲线、储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率确定最优响应功率。
可选的，用户侧的当月电量电费采用分时计费的形式进行计算。
可选的，需求侧为发电站，用户侧为储能电池；或者，需求侧为储能电池，用户侧为用电用户。
可选的，储能优化模型表现为曲线形式。该***20还可以包括示警模块，用于在对用户侧储能进行优化之后：
将储能优化模型的曲线与预计需求侧响应曲线进行对比；
若两个曲线的曲率之差超过预设阈值且持续时间达到预设时长，则进行异常示警，并分析异常原因以及保存异常信息。
图3是本发明实施例提供的电子设备30的示意图。如图3所示，该实施例的电子设备30包括：处理器31、存储器32以及存储在存储器32中并可在处理器31上运行的计算机程序33，例如用户侧储能优化程序。处理器31执行计算机程序33时实现上述各个用户侧储能优化方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S104。或者，处理器31执行计算机程序33时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图2所示模块21至24的功能。
示例性的，计算机程序33可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器32中，并由处理器31执行，以完成本发明。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序33在电子设备30中的执行过程。例如，计算机程序33可以被分割成获取模块21、建立模块22、预算模块23、优化模块24(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
获取模块21，用于获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据。
建立模块22，用于根据电费数据和补偿电费数据建立用户侧的储能优化模型。
预算模块23，用于根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线。
优化模块24，用于根据储能优化模型和预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于最优响应功率对用户侧储能进行优化。
电子设备30可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。电子设备30可包括，但不仅限于，处理器31、存储器32。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备30的示例，并不构成对电子设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如电子设备30还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器31可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器32可以是电子设备30的内部存储单元，例如电子设备30的硬盘或内存。存储器32也可以是电子设备30的外部存储设备，例如电子设备30上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器32还可以既包括电子设备30的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器32用于存储计算机程序以及电子设备30所需的其他程序和数据。存储器32还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用户侧储能优化方法，其特征在于，包括：
获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据；
根据所述电费数据和所述补偿电费数据，建立用户侧的储能优化模型；
根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线；
根据所述储能优化模型和所述预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于所述最优响应功率对用户侧储能进行优化。
2.如权利要求1所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，建立用户侧的储能优化模型，包括：
以用户侧的当月储能电费最低为目标建立目标函数，并建立所述目标函数的约束条件，得到用户侧的储能优化模型；所述目标函数为
K＝minimize(S1)+S2-S3
式中，K为用户侧的当月储能电费，S1为用户侧的当月电量电费，S2为用户侧的当月需量电费，S3为需求侧的当月补偿电费。
3.如权利要求1所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线，包括：
根据所述历史用电量数据确定历史需求侧响应曲线，并基于所述历史需求侧响应曲线确定预计需求侧响应曲线。
4.如权利要求1所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，根据所述储能优化模型和所述预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，包括：
获取储能容量、储能额定功率和年负荷削峰率；
根据所述储能优化模型的参数和所述预计需求侧响应曲线的参数计算储能最优充放电曲线，并基于所述储能最优充放电曲线、所述储能容量、所述储能额定功率和所述年负荷削峰率确定最优响应功率。
5.如权利要求2所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，所述用户侧的当月电量电费采用分时计费的形式进行计算。
6.如权利要求1所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，所述需求侧为发电站，所述用户侧为储能电池；
或者，所述需求侧为储能电池，所述用户侧为用电用户。
7.如权利要求1-6任一项所述的用户侧储能优化方法，其特征在于，所述储能优化模型表现为曲线形式；
在对用户侧储能进行优化之后，所述方法还包括：
将储能优化模型的曲线与所述预计需求侧响应曲线进行对比；
若两个曲线的曲率之差超过预设阈值且持续时间达到预设时长，则进行异常示警，并分析异常原因以及保存异常信息。
8.一种用户侧储能优化***，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户侧的电费数据和需求侧的补偿电费数据；
建立模块，用于根据所述电费数据和所述补偿电费数据，建立用户侧的储能优化模型；
预算模块，用于根据用户侧的历史用电量数据确定预计需求侧响应曲线；
优化模块，用于根据所述储能优化模型和所述预计需求侧响应曲线，确定最优响应功率，并基于所述最优响应功率对用户侧储能进行优化。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
CN202111682419.6A 2021-12-30 2021-12-30 一种用户侧储能优化方法及*** Pending CN114462676A (zh)

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