一种风电机组储能容量配置方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及风电机组参数配置技术领域，特别涉及一种风电机组储能容量配置方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.风电机组通过储能进行调频调压，平滑机组输出功率，稳定电力系统运行。在风电场中，由于环境和地势的不同，每台机组之间的风况存在差异，不同机组在储能上的配置也会不同。大量安装储能装置成本较高，而适当的储能容量的优化配置，不仅可以充分发挥储能的作用，而且还可以降低配置储能成本。目前风电机组储能配置较为传统，大多是根据机组容量配置相应容量的储能，在储能分配时主要是通过风电机组主控进行控制，无法对不同需求的机组进行优化配置。
3.另外，在风储系统中未考虑储能系统本身的充/放电特性。市场上主要是储能电池恒功率充/放电的控制方法，没有考虑到储能系统的充/放电和容量特征，造成了储能电池利用率降低，没有充分发挥出储能的特性。
4.由此，如何基于不同需求对风电机组的储能容量进行配置，充分发挥储能的特性是本领域要解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种风电机组储能容量配置方法、装置、设备及存储介质，可以利用秃鹰搜索算法根据不同的调峰、调压、调频需求确定出风电机组储能容量配置参数，可以减少储能建设成本。其具体方案如下：
6.第一方面，本技术提供了一种风电机组储能容量配置方法，包括：
7.获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；
8.根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；
9.基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
10.可选的，所述获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，包括：
11.获取所述若干风电机组的历史配置信息；
12.基于所述历史配置信息确定所述若干风电机组的所述预设调频范围、预设调压范围、预设调峰范围、预设储能充放电倍率范围以及预设储能可用容量范围。
13.可选的，所述基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群，包括：
14.基于所述预设储能配置范围信息产生初始秃鹰群体；
15.在所述初始秃鹰群体中随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群。
16.可选的，所述根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度，包括：
17.根据当前秃鹰搜索种群的位置和预设调峰功率范围计算出所述当前秃鹰搜索种群的功率偏差率；
18.根据所述当前秃鹰搜索种群的位置结合预设调频死区和预设调压死区计算所述当前秃鹰搜索种群的频率变化率以及电压变化率；
19.根据所述频率变化率、所述电压变化率和所述功率偏差率计算出当前适应度。
20.可选的，所述基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算之前，还包括：
21.根据预设种群数、预设迭代次数、预设秃鹰算法常数对秃鹰搜索算法进行调整，以得到所述预设秃鹰搜索算法。
22.可选的，所述基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，包括：
23.利用所述预设秃鹰搜索算法对所述若干秃鹰搜索种群的位置进行更新，得到所述若干秃鹰搜索种群对应的更新后位置；
24.基于所述更新后位置计算相应秃鹰搜索种群的新适应度。
25.可选的，所述在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数所述风电机组进行配置，包括：
26.在迭代次数达到预设迭代次数时，从最终得到的若干个所述新适应度中筛选出最小适应度；
27.将所述最小适应度对应的秃鹰搜索种群的位置转换成相应的所述目标储能容量配置参数；
28.利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
29.第二方面。本技术提供了一种风电机组储能容量配置装置，包括：
30.秃鹰初始化模块，用于获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；
31.适应度计算模块，用于根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；
32.参数计算模块，用于基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
33.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
34.存储器，用于保存计算机程序；
35.处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述的风电机组储能容量配置方法。
36.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计
算机程序被处理器执行时实现如上述的风电机组储能容量配置方法。
37.由此可见，本技术首先获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；然后根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；再基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。这样一来，本技术可以根据预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，根据不同调频、调压、调峰需求对储能配置参数进行筛选，利用秃鹰搜索算法计算出适应度最小的秃鹰搜索种群，可以确定出在风电机组的多种需求下最合适的储能容量配置参数，这样可以减少储能配置成本，充分发挥储能的作用。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
39.图1为本技术公开的一种风电机组储能容量配置方法流程图；
40.图2为本技术公开的一种具体的风电机组储能容量配置方法流程图；
41.图3为本技术公开的一种具体的秃鹰搜索算法流程图；
42.图4为本技术公开的另一种具体的风电机组储能容量配置方法流程图；
43.图5为本技术公开的一种风电机组储能容量配置装置结构示意图；
44.图6为本技术公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
45.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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.在目前的技术水平上，风电机组的储能系统在容量配置上的成本仍然很高。在满足风电功率波动抑制要求的前提下，储能系统的运行配置是储能技术应用于风电场中需要解决的关键问题。针对储能系统容量的优化配置问题，国内外主要是根据风电机组需求进行配置，通过主控对单个风电机组进行储能充放电响应，风电场则是场群控制方法实现所有储能系统的分配。市场上主要是储能电池恒功率充/放电的控制方法，没有考虑到储能系统的充/放电和容量特征，造成了储能电池利用率降低，没有充分发挥出储能的特性。本技术可以基于风电场调频调压和调峰需求，对机组不同需求下的储能配置方法进行优化。利用秃鹰搜索算法，在风电机组多种需求下进行最佳参数确定，优化储能配置，实现不同机组不同需求下的储能充放电控制。同时，根据最佳搜索参数确定，选择出储能最优额定容量配置，可减少储能增设成本。
47.参见图1所示，本发明实施例公开了一种风电机组储能容量配置方法，包括：
48.步骤s11、获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数。
49.本技术中，首先获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，可以理解的是，根据风电机组历史上的配置参数可以得到该风电机组的配置参数的范围。可以理解的是，风电机组在运行过程中，由于风的间歇性特点，会造成机组输出电压/功率不稳定，这就使得机组需要进行调频调压来稳定功率。储能系统具有快速充/放电的特性，当机组电压/功率波动时，可以进行充放电进行补偿，平滑输出功率，保证电力系统的稳定运行。另外，由于用电高峰/低谷的特点，以及南北电力的差异，风电机组储能系统还可参与调峰，充分发挥储能的作用。因此，这这种储能承担着多种功能的角色下，储能系统容量的优化配置尤为重要。其容量的设定由负载端确定，储能容量计算公式可以如下：
[0050][0051]
式中，e表示储能容量，p
l
表示负载功率，ue表示储能的额定电压，η表示储能充电效率，t表示储能使用时间。
[0052]
储能充/放电倍率表示储能电池充/放电流大小的比率，用字母c表示，公式如下所示：
[0053][0054]
式中，c表示储能充/放电倍率，i表示储能的充/放电电流，cn表示储能的额定容量。
[0055]
在风电机组中，当系统频率变化率超过一定的限值时，将正比于频率偏差的有功功率变化值增加到原有的有功功率参考值，调节风机出力，从而实现对电网有功功率的有效响应。在调频配置过程中，机组目标功率包含两部分：惯性响应和调频响应，具体公式如下：
[0056][0057]
惯性响应公式中，δp1为惯性响应额外增加的功率，tj为惯性特性系数，可调，fn为电网频率稳定值，f为系统频率测量值，pn为风力发电机额定功率。
[0058][0059]
调频响应公式中，δp2为调频控制额外增加的功率，kf为调频特性系数，可调节。
[0060]
这样可以得到机组调频所需储能配置目标有功功率为：
[0061]
δp＝δp1+δp2；
[0062]
因此，通过检测机组系统频率变化率，确定储能配置有功功率目标值，以达到风电机组储能调频配置的要求。
[0063]
相应的，风电机组中，电网运行的电压取决于无功功率的平衡。当并网点电压的变化偏离合理范围时，需要提供快速的无功支撑，将风电场电压恢复到合理范围，平衡系统的
扰动。双馈感应风机的无功功率由定子侧无功功率和网侧变流器无功功率两部分组成，即：
[0064]
qg＝qs+qc；
[0065]
无功调压配置是根据并网点电压幅值偏差δu调整无功功率，同时利用电压调整系数kq进行电压的调节。具体无功调压公式可以如下：
[0066][0067]
式中，pn为机组额定功率，u
ref
为并网点额定电压，δu为并网点电压幅值变化量，δu＝u
meas-u
ref
，q
meas
为并网点实际测得的无功功率，umeas为实际节点测量的电压。
[0068]
因此，δq机组调压所需储能配置目标无功功率值，通过检测δu的变化来确定储能配置无功功率目标值，以达到风电机组储能调压配置的要求。
[0069]
进一步的，调度中心可实时获取负荷数据、电网调峰空间、风电场并网功率及其配备储能系统的运行状态，根据电网实际有功平衡需求对风电场下达功率指令，风电场中控系统可通过机组调频调压需求和储能容量进行调峰功率配置。储能调峰配置容量通过风电场中控系统给出目标功率，公式如下：
[0070][0071]
p
out
(t)＝e
ess
(t+δt)-e
ess
(t)δtη；
[0072]
式中，p
int
(t)是t时刻风电场中控系统对储能下达的充电指令功率，p
out
(t)是t时刻风电场中控系统对储能下达的放电指令功率，e
ess
(t)是t时刻储能电池剩余能量，δt为采样间隔，η为储能电池充放电效率。
[0073]
因此，p
int
(t)和p
out
(t)机组调峰所需储能配置目标功率值，根据调度中心指令下发到风电场，再由风电场中控系统实现对储能调峰的配置。
[0074]
在一种具体的实施例中，所述获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，可以包括：获取所述若干风电机组的历史配置信息；基于所述历史配置信息确定所述若干风电机组的所述预设调频范围、预设调压范围、预设调峰范围、预设储能充放电倍率范围以及预设储能可用容量范围。具体的，可以获取风电机组的历史配置信息，根据该历史配置信息可以进一步得到历史上该风电机组的调频范围、调压范围、调峰范围、储能放电倍率范围、储能可用容量范围，将这些范围确定为本技术方法的预设储能配置范围信息。
[0075]
进一步的，得到预设储能配置范围信息之后，可以基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；在一种具体的实施例中，所述基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群，可以包括：基于所述预设储能配置范围信息产生初始秃鹰群体；在所述初始秃鹰群体中随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群。具体的，可以将预设储能配置范围信息中的每个参数当作是一个秃鹰的位置，这样可以得到初始秃鹰群体；然后可以根据不同储能配置参数的搭配，随机初始化若干秃鹰的位置，这样可以得到一组风电机组配置参数，也即一个秃鹰搜索种群。
[0076]
步骤s12、根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度。
[0077]
本技术中，得到若干秃鹰搜索种群之后，可以根据预设调峰功率范围、预设调频死
区、预设调压死区计算该秃鹰搜索种群的当前适应度。在一种具体的实施例中，所述根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度，可以包括：根据当前秃鹰搜索种群的位置和预设调峰功率范围计算出所述当前秃鹰搜索种群的功率偏差率；根据所述当前秃鹰搜索种群的位置结合预设调频死区和预设调压死区计算所述当前秃鹰搜索种群的频率变化率以及电压变化率；根据所述频率变化率、所述电压变化率和所述功率偏差率计算出当前适应度。具体的，首先可以根据秃鹰搜索种群的位置(当前对应的各个参数值)确定出当前储能可用容量，若当前储能可用容量不低于预设可用容量，则可以根据调度中心指令给定调峰功率配置值，并进一步根据预设调频死区和预设调压死区计算出该秃鹰搜索种群的当前适应度；若当前可用容量低于预设可用容量，则不需要调峰，可以直接根据预设调压死区和预设调频死区计算出该秃鹰搜索种群的当前适应度。进一步的，在具体的实施例中，可以根据df/dt计算频率变化率，根据du/dt计算电压变化率，然后结合频率变化率和电压变化率计算出该秃鹰搜索算法的当前适应度。
[0078]
步骤s13、基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
[0079]
本技术中，需要指出的是，所述基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算之前，还可以包括：根据预设种群数、预设迭代次数、预设秃鹰算法常数对秃鹰搜索算法进行调整，以得到所述预设秃鹰搜索算法。具体的，需要提前对秃鹰搜索算法的参数进行设置，可以设置最大种群数量，算法迭代次数，算法中的常数。之后，可以基于设置参数后的预设秃鹰搜索算法对若干秃鹰搜索种群进行处理，并计算秃鹰搜索种群对应的适应度；这样在经过若干次的迭代之后，可以得到最终的秃鹰搜索种群以及相应的适应度，可以筛选出适应度最小的一个目标秃鹰搜索种群，将其对应的位置转换成目标储能容量配置参数，再利用目标储能容量配置参数对风电机组进行配置。
[0080]
由此可见，本技术可以根据预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，根据不同调频、调压、调峰需求对储能配置参数进行筛选，利用秃鹰搜索算法计算出适应度最小的秃鹰搜索种群，然后再根据该秃鹰搜索种群确定出在风电机组在多种需求下最合适的储能容量配置参数，这样可以减少储能配置成本，充分发挥储能的作用。
[0081]
参见图2所示，本发明实施例公开了一种风电机组储能容量配置方法，包括：
[0082]
步骤s21、获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群。
[0083]
步骤s22、根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度。
[0084]
步骤s23、利用所述预设秃鹰搜索算法对所述若干秃鹰搜索种群的位置进行更新，得到所述若干秃鹰搜索种群对应的更新后位置，并基于所述更新后位置计算相应秃鹰搜索种群的新适应度。
[0085]
本实施例中，可以利用预设秃鹰搜索算法对若干秃鹰搜索种群的位置进行更新处理，可以得到若干秃鹰搜索种群对应的更新后位置；然后可以重新计算秃鹰搜索种群对应的新适应度。需要指出的是，秃鹰搜索(bes优化器)是一种高效的元启发式算法，可模仿白头鹰在寻找鱼类时的智能社会行为或狩猎策略。秃鹰的狩猎行为由三个阶段表示：第一阶
段选择搜索空间以确定包含最多鱼类的最佳有可能的区域；第二阶段在之前选择的最佳有可能区域内搜索鱼(猎物)；第三阶段开始俯冲以确定最佳狩猎位置。因此，所提出的秃鹰搜索算法的搜寻过程分为三个阶段，即选择搜索空间、在选定的搜索空间内搜索和俯冲，秃鹰搜索算法流程图可以如图3所示。在本技术中，利用秃鹰搜索算法对若干秃鹰搜索种群的位置进行更新，得到秃鹰搜索种群对应的更新后位置的过程，可以包括：选择阶段、搜索阶段、俯冲阶段。其中，选择阶段中，秃鹰选择在所选搜索空间内有猎物的最佳区域。此阶段用于选择搜索空间中的最佳区域，公式可以表示如下：
[0086]
x
new1,i
＝x
best
+αq×
rand
×
(x
mean-xi)；
[0087]
其中，x
new1,i
表示当前个体选择的新位置，x
best
表示白头鹰目前在搜索空间中选择的最佳位置，αq值为[1.5,2]内的常数，该值是控制位置变化的因子，rand为[0,1]内均匀分布的随机数，x
mean
为当前群体的平均位置。
[0088]
相应的，搜索阶段中，秃鹰在前一阶段选择的最佳区域内移动以寻找目标。搜索过程通过在螺旋形状内向不同方向移动来执行，以加速搜索。搜索目标的新位置可以表示如下：
[0089]
x
new2,i
＝xi+y(i)
×
(x
i-x
i+1
)+x(i)
×
(x
i-x
mean
)；
[0090][0091]
xr(i)＝r(i)
×
sin(θ(i)),yr(i)＝r(i)
×
cos(θ(i))；
[0092]
θ(i)＝a
×
π
×
rand,r(i)＝θ(i)+r
×
rand；
[0093]
其中，a表示为取值在[5,10]之间的常数，用于确定中心点中点搜索之间的角度，r是介于[0.5,2]之间的系数。由公式可以看出，秃鹰围绕自身飞行，其运动轨迹是一个螺旋形状，在数学上由极坐标图表示。飞行的距离由自身与群体中心的距离和自身与下一个秃鹰的距离决定，因此，秃鹰搜索算法可以发现新的群体且使群体更具有多样性。
[0094]
进一步的，俯冲阶段中，秃鹰在当前的最优位置周围以螺线的方式搜索，公式可以表示如下：
[0095]
x
new3,i
＝rand
×
x
best
+x1(i)
×
(x
i-c1
×
x
mean
)+y1(i)
×
(x
i-c2
×
x
best
)；
[0096][0097]
xr(i)＝r(i)
×
sinh(θ(i)),yr(i)＝r(i)
×
cosh(θ(i))；
[0098]
θ(i)＝a
×
π
×
rand,r(i)＝θ(i)；
[0099]
其中，c1和c2为常数，一般取值为2，可增加秃鹰向最佳点和中心点的运动强度。
[0100]
这样一来，本技术可以利用秃鹰搜索算法对秃鹰搜索种群的位置进行更新，可以得到更合适的秃鹰种群位置；可以同步计算秃鹰搜索种群的适应度，用来判断秃鹰搜索种群位置的合适程度，适应度越小，合适程度越高。
[0101]
步骤s24、在迭代次数达到预设迭代次数时，从最终得到的若干个所述新适应度中筛选出最小适应度。
[0102]
进一步，可以利用秃鹰搜索算法对若干秃鹰搜索种群的位置进行多次迭代。在经
过预设迭代次数次迭代之后，可以得到最终的若干个秃鹰搜索种群以及相应的位置，然后计算这些秃鹰搜索种群的新适应度；进一步的，可以筛选出最小适应度。
[0103]
步骤s25、将所述最小适应度对应的秃鹰搜索种群的位置转换成相应的所述目标储能容量配置参数，并利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
[0104]
可以理解的是，最小适应对应的秃鹰搜索种群即为最终的秃鹰搜索种群，可以将该秃鹰搜索种群的位置转换成相应的风电机组配置参数，并从中筛选出目标储能容量配置参数，然后利用目标储能容量配置参数对风电机组进行配置。
[0105]
在一种具体的实施例中，如图4所示，首先可以根据历史上的风电机组配置参数计算风电机组的调频范围概率分布、调峰需求范围概率分布、机组调压范围概率分布，然后根据计算结果设定需求机组的数量n、机组调频f范围、机组调压v范围、调峰需求范围、储能充电倍率c、储能可用容量e。进一步的，可以根据前述参数范围产生初始化秃鹰群体，即各个参数都代表一个秃鹰，然后根据不同参数的搭配情况随机初始化秃鹰搜索种群的个体位置，这样就得到了若干个秃鹰搜索种群。相应的，需要提前设定秃鹰搜索算法的参数，具体可以包括最大种群数(秃鹰搜索种群的计算数量)，最大迭代次数以及若干常参数(包括前述的常数，随机数等)；这样可以得到用于搜索最佳风电机组储能容量参数的预设秃鹰搜索算法。之后可以根据调峰调度指令、调压死区和调频死区计算若干秃鹰搜索种群的适应度；需要指出的是，若在进行调峰时，根据中控系统给定功率得到风电场中控调峰目标功率p
set
，储能响应功率p
ess
，则计算适应度功率偏差率为(p
set-p
ess
)/p
set
；相应的，可以根据是否超出调频/调压死区来计算相应的适应度变化率，若超出调频/调压死区，可以计算适应度频率变化率df/dt，计算适应度电压变化率du/dt。进一步的，可以根据调峰、调压、调频的情况计算秃鹰搜索种群的适应度；具体的，可以根据(df+du)/dt+(p
set-p
ess
)/p
set
计算种群个体适应度，以便确定出最佳配置参数。需要指出的是，若无须进行调频和调压，则秃鹰搜索种群的适应度为(p
set-p
ess
)/p
set
。
[0106]
进一步的，可以利用预设秃鹰搜索算法对前述的秃鹰搜索种群的位置进行更新，并重新计算相应秃鹰搜索种群的适应度。具体的，可以根据选择阶段、搜索阶段、俯冲阶段的相关公式计算秃鹰搜索种群的更新后位置。需要指出的是，需要进行多次迭代更新，可以根据预设迭代次数控制秃鹰搜索算法以得到最终秃鹰搜索种群的位置，然后根据最终得到的秃鹰搜索种群对应的适应度的最小值确定出最佳储能配置参数。具体的，适应度越小说明当前参数与其他参数的差别越小，从最终秃鹰搜索种群中选出适应度最小的种群，然后根据该种群的位置可以确定风电机组储能最佳配置参数，利用该储能最佳参数对风电机组进行配置，可以实现多个需求下的储能最佳配置，同时满足调频调压和调峰需求，充分发挥储能的作用。
[0107]
其中，关于上述步骤s21和s22更加具体的处理过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0108]
由此可见，本技术可以利用秃鹰搜索算法对秃鹰搜索种群的位置进行多次迭代处理，可以从若干秃鹰搜索种群中筛选出适应度最小的一个秃鹰搜索种群，然后将该秃鹰搜索种群对应的位置转换为风电机组的最佳配置参数。这样可以在保证机组稳定运行的基础上，根据风电机组调频调压和调峰方面的需求对风电机组的储能容量进行配置，可以保持功率稳定输出，充分发挥储能的作用，可以提高电网稳定性。
[0109]
如图5所示，本技术实施例公开了一种风电机组储能容量配置装置，包括：
[0110]
秃鹰初始化模块11，用于获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；
[0111]
适应度计算模块12，用于根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；
[0112]
参数计算模块13，用于基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
[0113]
由此可见，本技术可以根据预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，根据不同调频、调压、调峰需求对储能配置参数进行筛选，利用秃鹰搜索算法计算出适应度最小的秃鹰搜索种群，可以确定出在风电机组的多种需求下最合适的储能容量配置参数，这样可以减少储能配置成本，充分发挥储能的作用。
[0114]
在一种具体的实施例中，所述秃鹰初始化模块11，可以包括：
[0115]
历史信息获取单元，用于获取所述若干风电机组的历史配置信息；
[0116]
范围信息确定单元，用于基于所述历史配置信息确定所述若干风电机组的所述预设调频范围、预设调压范围、预设调峰范围、预设储能充放电倍率范围以及预设储能可用容量范围。
[0117]
在另一种具体的实施例中，所述秃鹰初始化模块11，可以包括：
[0118]
秃鹰群体初始化单元，用于基于所述预设储能配置范围信息产生初始秃鹰群体；
[0119]
秃鹰种群初始化单元，用于在所述初始秃鹰群体中随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群。
[0120]
在一种具体的实施例中，所述适应度计算模块12，可以包括：
[0121]
储能可用容量确定单元，用于根据当前秃鹰搜索种群的位置和预设调峰功率范围计算出所述当前秃鹰搜索种群的功率偏差率；
[0122]
变化率计算单元，用于当所述当前储能可用容量不大于预设可用容量时，根据所述当前秃鹰搜索种群的位置结合预设调频死区和预设调压死区计算所述当前秃鹰搜索种群的频率变化率以及电压变化率；
[0123]
适应度计算单元，用于根据所述频率变化率、所述电压变化率和所述功率偏差率计算出当前适应度。
[0124]
在一种具体的实施例中，所述装置还可以包括：
[0125]
算法调整单元，用于根据预设种群数、预设迭代次数、预设秃鹰算法常数对秃鹰搜索算法进行调整，以得到所述预设秃鹰搜索算法。
[0126]
在一种具体的实施例中，所述参数计算模块13，可以包括：
[0127]
位置更新单元，用于利用所述预设秃鹰搜索算法对所述若干秃鹰搜索种群的位置进行更新，得到所述若干秃鹰搜索种群对应的更新后位置；
[0128]
新适应度计算单元，用于基于所述更新后位置计算相应秃鹰搜索种群的新适应度。
[0129]
在另一种具体的实施例中，所述参数计算模块13，可以包括：
[0130]
适应度筛选单元，用于在迭代次数达到预设迭代次数时，从最终得到的若干个所述新适应度中筛选出最小适应度；
[0131]
参数转换单元，用于将所述最小适应度对应的秃鹰搜索种群的位置转换成相应的所述目标储能容量配置参数；
[0132]
参数配置单元，用于利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。
[0133]
进一步的，本技术实施例还公开了一种电子设备，图6是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
[0134]
图6为本技术实施例提供的一种电子设备20的结构示意图。该电子设备20，具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的风电机组储能容量配置方法中的相关步骤。另外，本实施例中的电子设备20具体可以为电子计算机。
[0135]
本实施例中，电源23用于为电子设备20上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备20创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
[0136]
另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源可以包括操作系统221、计算机程序222等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
[0137]
其中，操作系统221用于管理与控制电子设备20上的各硬件设备以及计算机程序222，其可以是windows server、netware、unix、linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备20执行的风电机组储能容量配置方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。
[0138]
进一步的，本技术还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的风电机组储能容量配置方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
[0139]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0140]
专业人员还可以进一步意识到，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、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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技术的范围。
[0141]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执
行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0142]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0143]
以上对本技术所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种风电机组储能容量配置方法，其特征在于，包括：获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。2.根据权利要求1所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，包括：获取所述若干风电机组的历史配置信息；基于所述历史配置信息确定所述若干风电机组的所述预设调频范围、预设调压范围、预设调峰范围、预设储能充放电倍率范围以及预设储能可用容量范围。3.根据权利要求1所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群，包括：基于所述预设储能配置范围信息产生初始秃鹰群体；在所述初始秃鹰群体中随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群。4.根据权利要求1所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度，包括：根据当前秃鹰搜索种群的位置和预设调峰功率范围计算出所述当前秃鹰搜索种群的功率偏差率；根据所述当前秃鹰搜索种群的位置结合预设调频死区和预设调压死区计算所述当前秃鹰搜索种群的频率变化率以及电压变化率；根据所述频率变化率、所述电压变化率和所述功率偏差率计算出当前适应度。5.根据权利要求1所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算之前，还包括：根据预设种群数、预设迭代次数、预设秃鹰算法常数对秃鹰搜索算法进行调整，以得到所述预设秃鹰搜索算法。6.根据权利要求1至5任一项所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，包括：利用所述预设秃鹰搜索算法对所述若干秃鹰搜索种群的位置进行更新，得到所述若干秃鹰搜索种群对应的更新后位置；基于所述更新后位置计算相应秃鹰搜索种群的新适应度。7.根据权利要求6所述的风电机组储能容量配置方法，其特征在于，所述在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数所述风电机组进行配置，包括：在迭代次数达到预设迭代次数时，从最终得到的若干个所述新适应度中筛选出最小适应度；
将所述最小适应度对应的秃鹰搜索种群的位置转换成相应的所述目标储能容量配置参数；利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。8.一种风电机组储能容量配置装置，其特征在于，包括：秃鹰初始化模块，用于获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于所述预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；所述位置表征储能配置参数；适应度计算模块，用于根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算所述若干秃鹰搜索种群的当前适应度；参数计算模块，用于基于预设秃鹰搜索算法对若干个所述当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后利用所述目标储能容量配置参数对所述风电机组进行配置。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的风电机组储能容量配置方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风电机组储能容量配置方法。

技术总结
本申请公开了一种风电机组储能容量配置方法、装置、设备及存储介质，涉及风电机组参数配置技术领域，包括：获取若干风电机组的预设储能配置范围信息，并基于预设储能配置范围信息随机初始化秃鹰的位置，得到若干秃鹰搜索种群；位置表征储能配置参数；根据预设调峰功率范围结合预设调频死区、预设调压死区计算若干秃鹰搜索种群的当前适应度；基于预设秃鹰搜索算法对若干个当前适应度进行迭代计算，并在迭代次数达到预设迭代次数时，将得到的最小适应度对应秃鹰搜索种群的位置转换成目标储能容量配置参数，然后对风电机组进行配置。这样一来，本申请基于不同调峰、调压、调频需求利用秃鹰搜索算法确定最终储能容量配置参数，能减少储能增设成本。储能增设成本。储能增设成本。


技术研发人员：温德圣 杨靖 法拉蒂尔 花斌 贾凤 董婉婉
受保护的技术使用者：浙江运达风电股份有限公司
技术研发日：2023.07.03
技术公布日：2023/10/7