本發(fā)明涉及電力市場管理，具體為電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法。

背景技術：

1、建設新能源占比逐漸提高的新型電力系統(tǒng)、以新型電力系統(tǒng)為核心的新型能源體系，是當前我國能源電力行業(yè)建設發(fā)展需要錨定的首要目標。隨著新型電力系統(tǒng)建設，新能源大規(guī)模并網(wǎng)，電動汽車等負荷需求不斷增長，保證新型電力系統(tǒng)輔助服務的有效供給已引起政府和有關各方的積極探索。電化學儲能與火電等傳統(tǒng)電源在電力輔助服務市場中的作用存在不同，其對電力輔助服務市場的貢獻及價值也存在較大的差異。因此，對電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值進行評估，能夠優(yōu)化電力市場的資源配置，保證輔助服務容量成本在各主體間的合理分攤，充分發(fā)揮利益主體在新型電力系統(tǒng)中的保供價值，從而保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定供電與運行。

2、現(xiàn)有技術中，傳統(tǒng)電力市場輔助服務管理方法通常缺乏綜合性，只基于單一指標或固定規(guī)則來進行電力市場輔助服務管理，無法全面考慮供電數(shù)據(jù)、負載耗能數(shù)據(jù)和電化學儲能容量值之間的復雜關系。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，解決了傳統(tǒng)電力市場輔助服務管理方法通常缺乏綜合性，只基于單一指標或固定規(guī)則來進行電力市場輔助服務管理，無法全面考慮供電數(shù)據(jù)、負載耗能數(shù)據(jù)和電化學儲能容量值之間的復雜關系的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：

3、電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，包括以下步驟：獲取第一數(shù)據(jù)，所述第一數(shù)據(jù)包括電化學儲能容量值、供電數(shù)據(jù)，負載耗能數(shù)據(jù)，所述供電數(shù)據(jù)包括電力系統(tǒng)供電值、可再生能源集成度值，所述負載耗能數(shù)據(jù)包括電化學儲能充電值、電動汽車充電需求值；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)計算供容系數(shù)及容耗系數(shù)；根據(jù)所述供容系數(shù)及容耗系數(shù)，構建電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值綜合評估值模型，其綜合評估值模型如下：其中，co為電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值綜合評估值，δ1為供容系數(shù)，δ2為容耗系數(shù)，β1和β2是分別用于權衡供容系數(shù)和容耗系數(shù)的權重系數(shù)；根據(jù)綜合評估值模型獲得的綜合評估值，確定電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻水平。

4、進一步地，所述供容系數(shù)δ1的獲取步驟如下：所述供容系數(shù)的計算方法如下：基于預處理之后的歷史供電數(shù)據(jù)構建深度學習模型得到供電數(shù)據(jù)預測值；根據(jù)供電數(shù)據(jù)預測值與電化學儲能容量值，計算得到供容系數(shù)，所述供容系數(shù)如下：其中，ca為電化學儲能容量值，為供電數(shù)據(jù)預測值，ε為供容調制因子。

5、進一步地，所述歷史供電數(shù)據(jù)包括電力系統(tǒng)供電值、可再生能源輸出電量值，所述供電數(shù)據(jù)預測值的獲取步驟如下：構建一個以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡為架構、lstm為變體的深度學習模型，并以電力系統(tǒng)供電值、可再生能源輸出電量值作為輸入數(shù)據(jù)，供電數(shù)據(jù)預測值作為輸出數(shù)據(jù)；將歷史的電力系統(tǒng)供電值、可再生能源輸出電量值分為訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集，使用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，并計算得到供電損失函數(shù)；使用驗證數(shù)據(jù)集評估模型性能，并根據(jù)驗證結果調節(jié)模型超參數(shù)；其中，供電損失函數(shù)的計算公式如下：

6、其中，為供電損失函數(shù)，i＝1，2，3，4，5…n，n為訓練的樣本數(shù)量，e為自然常數(shù)，yi為實際的供電數(shù)據(jù)值，為模型預測的供電數(shù)據(jù)預測值，為供電損失修正因子。

7、進一步地，可再生能源輸出電量值的計算步驟如下：獲取可再生能源集成度值、電力發(fā)電系統(tǒng)中發(fā)電機的額定輸出功率，計算電力發(fā)電系統(tǒng)中的發(fā)電機的實額比例系數(shù)；將可再生能源集成度值進行標準化處理，并與電力發(fā)電系統(tǒng)中的發(fā)電機的額定輸出功率進行計算處理，以得到可再生能源輸出電量值，其計算公式如下：其中，e電為可再生能源輸出電量值，e標為標準化處理后的可再生能源集成度值，p額為發(fā)電機的額定輸出功率數(shù)據(jù)值，γ為實額比例系數(shù)，ρ為可再生能源調制因子。

8、進一步地，所述可再生能源集成度值標準化處理的具體步驟如下:獲取可再生能源集成度值的原始數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)中的缺失值或異常值進行處理；將處理后的數(shù)據(jù)轉化為均值為0，標準差為1的正態(tài)分布，其計算公式如下：其中，z為可再生能源集成度值，κ為可再生能源集成度值原始數(shù)據(jù)的標準差，x原為可再生能源集成度值原始數(shù)據(jù)，φ為可再生能源集成度值原始數(shù)據(jù)的均值，ψ為可再生能源修正因子。

9、進一步地，所述實額比例系數(shù)γ的計算步驟如下：按照相同的時間間隔采集若干個電力發(fā)電系統(tǒng)中的發(fā)電機的歷史實際輸出數(shù)據(jù)值；基于發(fā)電機的額定輸出功率數(shù)據(jù)、若干個歷史實際輸出數(shù)據(jù)值計算得到實額比例系數(shù)γ，其計算公式如下：其中，為電力發(fā)電系統(tǒng)中的發(fā)電機的歷史實際輸出數(shù)據(jù)值，d＝1，2，3，4，5…g，g為計算組的數(shù)量，p額為電力發(fā)電系統(tǒng)中的發(fā)電機的額定輸出功率數(shù)據(jù)值，θ為實額比例計數(shù)因子。

10、進一步地，所述容耗系數(shù)δ2的計算方法如下：基于預處理之后的歷史負載耗能數(shù)據(jù)構建深度學習模型得到負載耗能數(shù)據(jù)預測值；將負載耗能數(shù)據(jù)預測值與電化學儲能容量值計算得到容耗系數(shù)，其計算公式如下：其中，ca為電化學儲能容量值，為模型預測的負載耗能數(shù)據(jù)預測值，λ為容耗調制因子。

11、進一步地，所述歷史負載耗能數(shù)據(jù)包括電化學儲能充電負荷值、電動汽車充電需求值，得到所述負載耗能數(shù)據(jù)預測值的具體步驟如下：構建一個以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為架構的深度學習模型，并以電化學儲能充電負荷值、電動汽車充電需求值作為輸入數(shù)據(jù)，負載耗能數(shù)據(jù)預測值作為輸出數(shù)據(jù)；將歷史的電化學儲能充電負荷值、電動汽車充電需求值分為訓練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集，使用訓練數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，并計算得到耗電損失函數(shù)；使用驗證數(shù)據(jù)集評估模型性能，并根據(jù)驗證結調節(jié)模型超參數(shù)；其中，耗電損失函數(shù)的計算公式如下：

12、其中，為耗電損失函數(shù)，j＝1，2，3，4，5…k，k為訓練的樣本數(shù)量，zq為實際的耗電數(shù)據(jù)值，為模型預測的負載耗能數(shù)據(jù)預測值，η為耗電損失修正因子。

13、進一步地，所述電化學儲能充電值的獲取步驟如下：將每年的電化學儲能充電負荷數(shù)據(jù)劃分為若干個計算組；對每個計算組進行周期采樣，獲取每個時間點的電化學儲能充電負荷觀測值；將采樣后的電化學儲能充電負荷觀測值進行計算，得到電化學儲能負荷值，其計算公式如下：其中，k1為電化學儲能充電負荷值，a＝1，2，3，4，5…b，f＝1，2，3，4，5…t，b為計算組的數(shù)量，t為每個計算組中的采樣點的數(shù)量，qaf為第a個計算組中的第f個時間點的電化學儲能充電負荷值，為單組電化學儲能充電負荷檢測值中的調制因子，ν為單個電化學儲能充電負荷檢測值中的調制因子。

14、進一步地，所述電動汽車充電需求值的計算步驟如下：將每年的電動汽車充電需求數(shù)據(jù)劃分為若干個計算組，并對每組電動汽車充電需求檢測值分別賦予一個權重值；對每個計算組進行周期采樣，獲取每個時間點的電動汽車充電需求檢測值；將采樣得到的電動汽車充電需求檢測值中的極大值、極小值、異樣值篩除，基于篩除后的數(shù)據(jù)計算電動汽車充電需求值，其計算公式如下：其中，k2為電動汽車充電需求值，s＝1，2，3，4，5…u，u＝b，v＝1，2，3，4，5…h(huán)，h＝t，u為計算組的數(shù)量，h為每個計算組的采樣時間點的數(shù)量，psv為第s個計算組中的第v個時間點的電動汽車充電需求值，α為單組電動汽車充電需求檢測值中的調制因子，l為單個電動汽車充電需求檢測值中的計數(shù)因子。

15、本發(fā)明具有以下有益效果：

16、(1)、該電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，通過考慮電化學儲能容量值、供電數(shù)據(jù)預測值、負載耗能數(shù)據(jù)預測值、供容系數(shù)、容耗系數(shù)等多個關鍵因素，為電力市場管理者提供了深入了解電力市場輔助服務狀態(tài)的能力，從而更好地保證市場輔助服務資源的有效供給，促進新型電力市場和新型電力系統(tǒng)的建設；

17、(2)、該電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，通過引入了可再生能源集成度值和發(fā)電機實額比例系數(shù)等因素，并且通過明確的計算公式和步驟，使得方法更透明、可信，有助于管理者更好地理解電力市場的運行情況，為制定輔助服務市場策略提供了具體的數(shù)值支持，從而有助于推動清潔能源集成，減少對傳統(tǒng)能源的依賴，從而降低環(huán)境影響；

18、(3)、該電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，通過考慮電化學儲能及電動汽車充電需求的細節(jié)，通過分組和周期性采樣等策略，提高了數(shù)據(jù)質量，通過異常值處理，提高了數(shù)據(jù)準確性，這對于電化學儲能和電動汽車市場的不斷增長和電力市場管理至關重要，此外，方法中的加權平均法可以根據(jù)具體需求和情況進行定制，為電化學儲能和電動汽車充電需求分析提供了更靈活的工具；

19、(4)、該電化學儲能在電力輔助服務市場中的貢獻價值評估方法，通過綜合考慮了供容系數(shù)和容耗系數(shù)，并通過對權重系數(shù)β1、β2的靈活調整，滿足不同情況下的容量管理需求，這有助于電力市場管理者更好地理解市場輔助服務供給能力和需求能力之間的平衡，為電力市場的健康運營和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供關鍵支持，此外，方法的可操作性和透明性也使其成為電力市場管理的有力工具。

20、當然，實施本發(fā)明的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優(yōu)點。