本發(fā)明涉及能源管理和儲能系統(tǒng)優(yōu)化技術，特別是一種應用于電力系統(tǒng)中的基于數(shù)字孿生技術的儲能數(shù)據(jù)處理算法及系統(tǒng)，旨在提高儲能系統(tǒng)的運行效率和可靠性，特別適用于可再生能源的高效利用和電網(wǎng)的穩(wěn)定運行。

背景技術：

1、近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)(internet?of?things,iot)、云計算、以及機器學習和人工智能等技術的快速發(fā)展，全球能源行業(yè)正在逐步轉(zhuǎn)向更數(shù)字化和互聯(lián)的未來。在這種不斷演變的能源系統(tǒng)中，可再生能源如風能和太陽能的大規(guī)模接入成為趨勢。這些能源由于其自然條件的依賴性，具有較大的不穩(wěn)定性和不可預測性，給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。儲能技術因此成為解決這一問題的關鍵技術之一，它可以在能源過剩時存儲能量，并在需要時釋放，以平衡供需。然而，現(xiàn)有的儲能系統(tǒng)管理方法通常依賴于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術，這些技術往往不能充分預測和反應系統(tǒng)的實時狀態(tài)變化，導致能源利用效率低下，無法最大化儲能系統(tǒng)的經(jīng)濟和環(huán)境效益。此外，傳統(tǒng)方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時面臨處理速度慢、準確性低的問題，難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有儲能數(shù)據(jù)處理技術中存在的實時性和準確性不足的問題，提供一種基于數(shù)字孿生技術的儲能數(shù)據(jù)處理算法。該算法旨在通過高效的數(shù)據(jù)同步、精確的模型映射和先進的分析技術，實現(xiàn)對儲能系統(tǒng)狀態(tài)的實時、準確監(jiān)控與預測，從而優(yōu)化儲能系統(tǒng)的管理和運營效率。具體而言，本發(fā)明的目的包括：

2、提高數(shù)據(jù)處理的實時性：通過實時數(shù)據(jù)采集和即時反饋機制，確保儲能系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)能夠快速被處理和分析，以便及時響應系統(tǒng)狀態(tài)的變化。

3、增強數(shù)據(jù)處理的準確性：利用數(shù)字孿生技術構建的高精度模型，提高數(shù)據(jù)分析的準確性，確保對儲能系統(tǒng)的狀態(tài)評估和預測更為精確，減少誤差。

4、優(yōu)化儲能系統(tǒng)的運行策略：基于實時和準確的數(shù)據(jù)分析結果，為儲能系統(tǒng)的運行提供科學的決策支持，優(yōu)化充放電策略，延長儲能設備的使用壽命，降低運維成本。

5、提升系統(tǒng)的適應性和靈活性：使儲能系統(tǒng)能夠根據(jù)能源市場和電網(wǎng)需求的變化，動態(tài)調(diào)整運行策略，提高系統(tǒng)對外部變化的適應能力。

6、本發(fā)明采用如下的技術方案。

7、本發(fā)明第一方面提供了一種基于數(shù)字孿生的儲能數(shù)據(jù)處理算法，包括：

8、步驟1，使用傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)收集儲能系統(tǒng)的關鍵運行數(shù)據(jù)；

9、步驟2，基于步驟1中的關鍵運行數(shù)據(jù)和物理空間，構建數(shù)字孿生模型構建；

10、步驟3，基于步驟2中構建的模型，進行等效電路模型的數(shù)據(jù)分析與處理，生成數(shù)據(jù)分析結果；

11、步驟4，基于步驟3生成的結果，生成操作和維護的優(yōu)化建議，提供用戶界面，展示分析結果和優(yōu)化建議；

12、步驟5，基于步驟4生成的建議，設計反饋機制，將系統(tǒng)運行結果和用戶操作決策反饋到數(shù)字孿生模型中，用于模型的持續(xù)優(yōu)化和精細調(diào)整；通過持續(xù)學習和適應環(huán)境變化，不斷提升算法的性能和適應性。

13、優(yōu)選地，步驟1中，儲能系統(tǒng)的關鍵運行數(shù)據(jù)包括：電池的電壓、電流、溫度和充放電狀態(tài)信息。

14、優(yōu)選地，步驟2中，模型構建包括物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的融合，利用機器學習技術對模型參數(shù)進行優(yōu)化和校準。

15、優(yōu)選地，步驟3中，采用遺忘因子遞歸最小二乘法進行2-rc等效電路模型參數(shù)識別及更新；

16、2-rc等效電路模型最小二乘形式為：

17、

18、其中u是遺忘因子，取值范圍為0.9～0.999；kls(k)是算法增益；pls(k)是誤差協(xié)方差矩陣；φ(k)為在k時刻的數(shù)據(jù)矩陣；θ(k-1)為在k-1時刻的參數(shù)矩陣；y(k)為在k時刻輸出的測量值。

19、優(yōu)選地，步驟3中，將更新后的2-rc等效電路模型參數(shù)提供至hif算法中，為選定的性能界限l找到合適的策略，使成本函數(shù)j滿足以下方程:

20、

21、其中，k為采樣時間間隔，取值范圍為0≤k≤n-1，x0和分別表示2-rc等效電路中電容器上電壓的初始值和初始設定值；p0表示初始誤差協(xié)方差矩陣；sk表示權重；qk和rk分別表示狀態(tài)方程噪聲協(xié)方差矩陣和測量方程噪聲協(xié)方差陣；l為性能界限，同時l≠0；xk為在k時刻的2-rc等效電路中電容器上電壓的實際值；為在k時刻的2-rc等效電路中電容器上電壓的估計值；n為最大時間步數(shù)；wk為在時刻k的過程噪聲，取值范圍為vk為在時刻k的測量噪聲，取值范圍為

22、優(yōu)選地，步驟3中，通過求解成本函數(shù)，得到滿足條件的遞歸方程：

23、

24、其中，kk是增益矩陣；pk是用對稱矩陣p0遞歸得到的關系；ak為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；ck為觀測矩陣；qk為狀態(tài)方程噪聲協(xié)方差矩陣；為在k時刻的狀態(tài)量的估計值；i為單位矩陣；l為性能界限，同時，l≠0；sk為權重；rk-1為觀測噪聲協(xié)方差矩陣的逆矩陣；zk為觀測值。

25、優(yōu)選地，步驟3中，hif算法與粒子濾波器結合，用于優(yōu)化濾波過程中的信息處理和決策支持；

26、粒子濾波器算法估計充電狀態(tài)包括：

27、(1)初始化：根據(jù)先驗概率p(x0)生成粒子集顆粒權重為1/ns；

28、(2)更新粒子：

29、

30、其中，為第i個粒子在k時刻的狀態(tài)；q為重要性密度函數(shù)；zk為在k時刻的觀測值；為正態(tài)分布；

31、(3)更新權重：

32、

33、其中，wik為第i個粒子在k時刻的權重；為觀測模型；為重要性密度函數(shù)；為狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型；

34、(4)標準化重量：

35、

36、其中，ωki為第i個粒子在時刻k的歸一化權重；

37、(5)對提出的有效粒子進行重新采樣，以計算有效粒子數(shù)neff；將其與邊界值進行比較，以確定是否需要重新采樣：

38、

39、(6)計算狀態(tài)參數(shù)：

40、(7)循環(huán)：k＝k+1。

41、優(yōu)選地，步驟4中，生成操作為維護的優(yōu)化建議包括：

42、基于步驟3中數(shù)據(jù)，識別系統(tǒng)性能的關鍵指標和潛在問題，針對識別的潛在問題，提出調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)、升級硬件和/或優(yōu)化操作流程的改進措施。

43、優(yōu)選地，步驟5中，建立一個閉環(huán)反饋系統(tǒng)，將用戶操作和系統(tǒng)運行結果反饋到數(shù)字孿生模型中，通過實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，持續(xù)優(yōu)化模型性能。

44、本發(fā)明第二方面提供了一種儲能數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，采用上述的基于數(shù)字孿生的儲能數(shù)據(jù)處理方法，包括：

45、數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)字孿生模型構建模塊、數(shù)據(jù)分析與處理模塊、決策支持模塊和反饋與迭代優(yōu)化模塊；

46、其中，數(shù)據(jù)收集模塊用于從儲能系統(tǒng)中實時收集關鍵運行數(shù)據(jù)；

47、數(shù)字孿生模型構建模塊用于基于物理系統(tǒng)構建數(shù)字孿生模型；

48、數(shù)據(jù)分析與處理模塊用于對數(shù)據(jù)進行處理，實現(xiàn)對儲能系統(tǒng)狀態(tài)的實時監(jiān)控和預測；

49、決策支持模塊用于根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果，生成操作和維護的優(yōu)化建議；

50、反饋與迭代優(yōu)化模塊用于模型的持續(xù)優(yōu)化和精細調(diào)整。

51、本發(fā)明的有益效果在于，與現(xiàn)有技術相比：

52、為了應對背景技術中的這些問題，本發(fā)明提出了一種基于數(shù)字孿生的儲能數(shù)據(jù)處理算法。數(shù)字孿生(digital?twin,dt)作為推動優(yōu)化、提升效率和增強系統(tǒng)彈性的關鍵技術之一，它能夠仿真、模擬或“孿生”一個物理實體的生命周期，這里的物理實體可以是一個對象或者一個過程。智能能源系統(tǒng)中數(shù)字孿生技術的應用，主要是因為它能夠應對需求預測、資產(chǎn)管理和可再生能源整合等一系列復雜問題，從而提高能源基礎設施的可持續(xù)性和可靠性。值得一提的是，數(shù)字孿生的采用被視為一種促進操作性能提升、延長資產(chǎn)使用壽命，并確保遵守嚴格環(huán)境標準的催化劑。這些虛擬模型不只是用于驗證和監(jiān)控實時功能，還能在物理實施前對流程進行模擬和優(yōu)化，這樣不僅減少了對昂貴原型的依賴，還能加速開發(fā)進程。

53、通過這些技術的應用，數(shù)字孿生不僅提升了儲能系統(tǒng)的技術水平，也為整個能源行業(yè)的現(xiàn)代化和可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。

54、提高實時性和準確性：通過實時數(shù)據(jù)收集與即時處理，本發(fā)明顯著提高了對儲能系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控的實時性，使得系統(tǒng)能夠快速響應各種操作條件的變化。數(shù)字孿生模型的應用增強了數(shù)據(jù)分析的準確性，減少了預測和評估中的誤差，提供了更為精確的系統(tǒng)狀態(tài)信息。

55、優(yōu)化運行策略和提升系統(tǒng)效率：通過精確的數(shù)據(jù)分析和模型預測，本發(fā)明幫助優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略，提高能源利用效率，延長設備壽命。系統(tǒng)的優(yōu)化運行策略還能減少能源浪費，降低運維成本，提高經(jīng)濟效益。

56、增強系統(tǒng)的適應性和靈活性：本發(fā)明使儲能系統(tǒng)能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和市場需求動態(tài)調(diào)整運行模式，增強了系統(tǒng)對外部變化的適應能力。系統(tǒng)的靈活性提升有助于更好地融入復雜多變的能源市場和電網(wǎng)環(huán)境，提升系統(tǒng)的市場競爭力。

57、支持決策和減少人為錯誤：決策支持模塊提供基于數(shù)據(jù)的操作建議，幫助操作人員做出更科學、合理的決策，減少人為操作錯誤。用戶界面的直觀展示和建議可以簡化操作流程，提高操作效率和安全性。

58、持續(xù)優(yōu)化和自我學習能力：反饋與迭代優(yōu)化模塊使得數(shù)字孿生模型能夠基于新的數(shù)據(jù)和反饋持續(xù)優(yōu)化，提升模型的準確性和泛化能力。系統(tǒng)的自我學習能力確保了長期運行中持續(xù)提升性能，適應技術發(fā)展和市場變化。

59、總體而言，本發(fā)明通過高效的數(shù)據(jù)處理和先進的模型應用，顯著提升了儲能系統(tǒng)的運行性能和管理效率，具有重要的實用價值和廣闊的市場前景。