摘要：虛擬電廠儲能系統的智能調度尤為關鍵，因此提出了一種基于深度Q網絡（deepQnetwork，DQN）的虛擬電廠儲能數據挖掘方法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價，進行虛擬電廠儲能數據挖掘仿真研究。仿真實驗證實，在光伏發電功率大于負荷功率時，虛擬電廠儲能系統可以根據電價情況進行充放電操作，能調度收益，從而實現了對虛擬電廠儲能系統的智能化管理。該方法有效提升了虛擬電廠儲能系統的智能化水平和能源調度效率，為未來虛擬電廠智能化運行提供了新的方法。

關鍵詞：深度學習；神經網絡；數據挖掘；虛擬電廠；儲能

1.儲能相關技術

1.1虛擬電廠儲能

虛擬電廠是一個創新性的能源管理系統，其通過整合多樣的分布式能源資源和電力設備，實現對電力系統的智能化協調。在虛擬電廠中，通過統一調度太陽能光伏電池、風力渦輪機、小型燃氣發電機組等分散的能源資源，實現了多能源的整合。智能化控制系統能夠實時監測電力需求、能源生產狀況以及市場價格，從而實現對能源資源的智能調度、提高系統的工作效率和降低成本。虛擬電廠的靈活能源調度能夠使其適應不同地區和能源的可用性，而且通過參與電力市場，其還能提供調頻、備用能量等服務。更為重要的是，虛擬電廠通過整合儲能技術，解決了可再生能源波動性的問題，實現在高產能時儲存過剩能量，在需求高峰期釋放儲存的能量，從而提高可再生能源的可靠性。

儲能技術用于將電能轉化為其他形式的能量，并在需要時將其重新轉換為電能，旨在增強電力系統的穩定性與適應性。常見的儲能方法包括利用電池進行能量存儲、壓縮空氣儲能、水泵儲能、電容器和熱能儲能。電池儲能系統被廣泛用于移動設備和電動汽車，而壓縮空氣、水泵和熱能儲能技術則在大規模電力系統中應用廣泛，這些技術的使用有助于平衡供需，提高電力系統的可靠性。

1.2數據挖掘

數據挖掘技術是利用統計學、機器學習和數據庫技術等方法，從大規模數據中發現模式、關聯和趨勢的計算過程。數據挖掘技術包括多種方法，如聚類分析、分類技術、關聯規則發現、異常識別等，通過數據挖掘，可以幫助組織和企業從大量數據中挖掘出有用的信息，進行預測性分析、決策支持以及優化業務流程，從而實現運營和更好的業務決策。

數據挖掘流程通常涵蓋數據預處理、選擇特征、模型構建和評估等環節，通過這些環節可以從初始數據中提取有價值的信息，并將其轉化為可理解的知識，為決策提供支持。隨著數據量的不斷增長和算法的不斷發展，數據挖掘技術在各個領域的應用前景也變得越來越廣闊。

虛擬電廠儲能數據挖掘是利用數據挖掘技術對虛擬電廠中儲能系統的運行數據進行分析與深入挖掘，以發現儲能系統的運行模式、優化策略和潛在問題。通過對儲能數據進行預處理、模式識別和建模分析，可以實現對儲能系統充放電行為、效率、壽命等方面的深入理解，并提供決策支持和優化建議，進而增進虛擬電廠的操作效率、經濟效益及可靠性。

2.安科瑞Acrel-2000MG微電網能量管理系統

2.1概述

Acrel-2000MG儲能能量管理系統是安科瑞專門針對工商業儲能電站研制的本地化能量管理系統，可實現了儲能電站的數據采集、數據處理、數據存儲、數據查詢與分析、可視化監控、報警管理、統計報表、策略管理、歷史曲線等功能。其中策略管理，支持多種控制策略選擇，包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等。該系統不僅可以實現下級各儲能單元的統一監控和管理，還可以實現與上級調度系統和云平臺的數據通訊與交互，既能接受上級調度指令，又可以滿足遠程監控與運維，確保儲能系統安全、穩定、可靠、經濟運行。

2.2應用場景

適用于工商業儲能電站、新能源配儲電站。

2.3系統結構

2.4系統功能

（1）實時監管

對微電網的運行進行實時監管，包含市電、光伏、風電、儲能、充電樁及用電負荷，同時也包括收益數據、天氣狀況、節能減排等信息。

（2）智能監控

對系統環境、光伏組件、光伏逆變器、風電控制逆變一體機、儲能電池、儲能變流器、用電設備等進行實時監測，掌握微電網系統的運行狀況。

（3）功率預測

對分布式發電系統進行短期、超短期發電功率預測，并展示合格率及誤差分析。

（4）電能質量

實現整個微電網系統范圍內的電能質量和電能可靠性狀況進行持續性的監測。如電壓諧波、電壓閃變、電壓不平衡等穩態數據和電壓暫升/暫降、電壓中斷暫態數據進行監測分析及錄波展示，并對電壓、電流瞬變進行監測。

（5）可視化運行

實現微電網無人值守，實現數字化、智能化、便捷化管理;對重要負荷與設備進行不間斷監控。

（6）優化控制

通過分析歷史用電數據、天氣條件對負荷進行功率預測，并結合分布式電源出力與儲能狀態，實現經濟優化調度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量，降低企業綜合用電成本。

（7）收益分析

用戶可以查看光伏、儲能、充電樁三部分的每天電量和收益數據，同時可以切換年報查看每個月的電量和收益。

（8）能源分析

通過分析光伏、風電、儲能設備的發電效率、轉化效率，用于評估設備性能與狀態。

（9）策略配置

微電網配置主要對微電網系統組成、基礎參數、運行策略及統計值進行設置。其中策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、新能源消納、逆功率控制等。

3.硬件及其配套產品

4.結論

在當前能源轉型的背景下，儲能技術作為一種重要的能源存儲手段，受到了廣泛關注。本文采用DQN算法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價等因素，進行了虛擬電廠儲能策略挖掘仿真研究。結果顯示，在光伏發電功率大于負荷功率時，儲能根據電價情況進行充放電操作，以調度收益，從而實現了對虛擬電廠儲能系統的智能化管理。未來的研究可以進一步探討不同約束條件下的儲能調度策略，并考慮更多的環境因素和實際應用場景。

審核編輯 黃宇