CN114971400A - 一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法 - Google Patents
一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于Dirichlet分布‑多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型;根据储能用户的历史响应行为数据,基于Dirichlet分布建立先验分布θ i ;从先验分布θ i 中进行采样,计算每个储能的响应概率三元组;计算每个储能用户的有功削减期望值,并进行降序排列;确定选取的m个储能用户,发送有功调节指令;基于Dirichlet分布‑多项分布的共轭属性,更新后验分布。本发明的用户侧储能聚合方法通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性,实现精准有功调节的同时降低调节成本,从而提高用户侧储能的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及电力***用户侧储能聚合控制领域,具体是一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法。
背景技术
现代电网正在向低碳能源***过渡,传统的燃煤机组逐渐退役,以光伏、风电为代表的可再生能源获得了前所未有的发展机遇。然而,新能源出力具有间歇性和随机性,大规模并网将会给电网调度带来巨大挑战,严重威胁到了电力***的安全稳定运行。在这样的背景下,用户侧储能技术的发展受到了研究人员的广泛关注,通过其快速的有功功率调节特性,能够消除电网潮流的波动,有助于维持实时功率平衡。
由于分布式储能具有规模小、分布散的特点,单个不足以参与电网的运行调度,因此多点聚合成为了分布式储能发展的趋势之一。然而,储能用户会受到外界环境和用户自身因素的影响,具有复杂的不确定性,会导致实际的有功调节量与目标值之间存在偏差。若不能正确评估储能用户的这些不确定性,而盲目地选择储能用户发送有功调节指令,会导致储能不能达到可靠的聚合效果,无法满足电力***的调度需求。
因此,为了实现精准可靠的储能聚合,一个关键的技术要求就是充分了解、掌握储能用户的不确定性,然而目前鲜有研究从储能用户自身的特性出发,学习用户真实的响应行为,无法从根本上解决储能用户的不确定性问题,限制了用户侧储能的利用率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性,在每次的事件中能够选择合适的用户发送指令,实现精准有功调节的同时降低调节成本,从而提高用户侧储能的利用率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,其特征在于,所述用户侧储能聚合方法包括如下步骤:
步骤S1:针对区域内安装储能的全体用户,建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型,采用多项分布描述;
步骤S4:计算每个储能用户的有功削减期望值,并进行降序排列;
步骤S5:给定需要削减的有功目标值D,确定选取的m个储能用户,发送有功调节指令;
步骤S6:获取储能用户的实际响应情况,基于Dirichlet分布-多项分布的共轭属性,更新后验分布。
步骤S1中,电网中处于静止状态的储能具有三种响应行为,分别为向电网反向送电、选择充电和既不放电也不充电,三种响应行为的有功调节量分别为1,-1和0;
并对其进行降序排列,将顺序保存在矩阵idx中。
本发明的有益效果:
本发明的一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,通过贝叶斯推断不断学习储能用户参与有功调节的不确定性,在每次的事件中能够选择合适的用户发送指令,实现精准有功调节的同时降低调节成本,从而提高用户侧储能的利用率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明用户侧储能聚合方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明提供了一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,所述储能聚合方法包括以下步骤:
步骤S1:针对区域内安装储能的全体用户,建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型,采用多项分布描述;
具体地,电网中处于静止状态的储能具有三种响应行为,分别为向电网反向送电、选择充电和既不放电也不充电,三种响应行为的有功调节量分别为1,-1和0;
步骤S2:根据储能用户的历史响应行为数据,基于Dirichlet分布建立先验分布
具体地,步骤S2中,储能用户i的响应概率三元组服从参数为的
Dirichlet分布,记作,以此作为的先验分布,其中,,,是
Dirichlet分布自身的参数。
步骤S4:计算每个储能用户的有功削减期望值,并进行降序排列;
并对其进行降序排列,将顺序保存在矩阵idx中。
步骤S5:给定需要削减的有功目标值D,确定选取的m个储能用户,发送有功调节指令;
步骤S6:获取储能用户的实际响应情况,基于Dirichlet分布-多项分布的共轭属性,更新后验分布。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
Claims (7)
1.一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法,其特征在于,所述用户侧储能聚合方法包括如下步骤:
步骤S1:针对区域内安装储能的全体用户,建立用户侧储能对有功聚合控制信号的不确定性响应行为模型,采用多项分布描述;
步骤S4:计算每个储能用户的有功削减期望值,并进行降序排列;
步骤S5:给定需要削减的有功目标值D,确定选取的m个储能用户,发送有功调节指令;
步骤S6:获取储能用户的实际响应情况,基于Dirichlet分布-多项分布的共轭属性,更新后验分布。
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