本发明涉及用户侧分布式储能优化调度，尤其涉及一种促进分布式光伏消纳的控制方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、在“碳达峰、碳中和”的战略目标以及“十四五”规划下，电力系统形态正发生重大变化，推动新能源发电将成为如今能源电力的主要趋势。2022年初，国家能源局发改委印发的《“十四五”新型储能发展实施方案》对新型储能在构建新型电力系统的重要地位予以明确。储能的配置从空间上可分为电源侧、电网侧和用户侧，随着储能技术的日益成熟以及成本的逐渐降低，用户侧储能愈来愈受到重视，发展迅速。
2、电池储能如何更好的发挥自身价值参与调度运用仍处于探索阶段。若不能对用户侧分布式储能采取有效的运行调控手段，将不利于供电可靠性和电网安全稳定运行，同时也不能更好发挥分布式式储能自身价值。蒋等人提出了一种储能与电价协调优化的方法，促进了园区新能源就地消纳；蔡等人在用户侧充分考虑分布式储能特性，建立日前优化调度模型，减少了供能侧和用户侧的成本，同时降低了电负荷峰谷差；cheng y等人基于混合储能系统，对储能系统采用模糊控制策略，实现了功率的优化分配，平抑了光伏功率波动。李等人对于分布式储能的研究涉及规划因素、评价指标、功能作用和求解方法等，对规划因素的研究主要分为储能类型、接入位置、储能容量、储能功率和调度策略等。lee s j等人提出了一种分布式电池储能系统的新型协调控制算法：通过采集信号并向所有的电池储能系统发出相应的功能信号，以此控制电池储能系统进行充放电，达到“削峰填谷”的目的，提高电网运行效率。
3、目前开展的分布式储能的优化规划方面的研究，大多以经济性为目标，并建立相应的函数，再以储能的实际运行情况为约束条件，寻找最优解。很少在将光储荷一体化建模下，考虑光伏出力和负荷需求不确定，并且以促进光伏就地消纳为技术性目标的同时，考虑储能充放电所造成的损耗这一目标的相关研究。同时，多目标问题的求解采用启发式算法计算时间较长，不利于较快得到储能的充放电计划安排。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种促进分布式光伏消纳的控制方法、装置、设备及介质，有效解决背景技术中的问题。
2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种促进分布式光伏消纳的控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1：获取光伏和负荷的预测数据；
4、步骤2：在日前阶段，区域配网代理运营者依据光伏和负荷的预测数据，对光伏出力和负荷需求进行不确定性建模；
5、步骤3：区域配网代理运营者基于不确定性建模调度区域内的分布式储能运营者，并考虑光伏就地消纳和储能系统充放电损耗的多目标函数及约束条件，建立数学优化的光储荷一体模型；
6、步骤4：对光伏就地消纳函数和储能系统充放电损耗函数进行赋权，将多目标化为单目标，通过求解器进行求解，最后得出分布式储能运营者的最优储能充放电计划。
7、进一步地，在进行不确定性建模之前，通过蒙特卡洛随机抽样的方法来模拟考虑预测数据的误差和波动。
8、进一步地，所述步骤2中对光伏出力和负荷需求进行不确定性建模，包括以下步骤：
9、步骤2.1：确定允许的区域内光伏出力和负荷需求所允许的误差和波动率σ，生成a个场景，进一步得到削减后的a个场景；
10、步骤2.2：根据光伏出力和负荷需求各自允许的误差和波动率σ，利用bata函数和normal函数随机生成n个场景，每个场景的概率记为1/n；
11、步骤2.3：依据欧式距离对步骤2.2中生成n个场景进行场景削减，并将削减的场景各自的概率与各自欧式距离相近的场景的概率进行相加，最后得到n个削减后的各个光伏出力和负荷需求的场景。
12、进一步地，所述储能系统充放电损耗函数的表达式为：
13、
14、其中，spl为esom自身负荷需求场景数；m为eso的数量；m为第m个eso；πpl为场景spl发生概率；θ1为损耗因子；为esom在t时刻的充电、放电电量；t为运行周期；△t为单位时间。
15、进一步地，所述光伏就地消纳函数的表达式为：
16、
17、其中，θ2为消纳缩放因子；k为光伏电站数；spv为光伏出力场景数；πpv为spv场景发生概率；为光伏电站k在spv场景下t时刻的光伏就地消纳量；
18、并且，满足等式式中，为光伏电站k在spv场景下t时刻的光伏送出区域外的功率；为光伏电站k在spv场景下t时刻的光伏发出的功率。
19、进一步地，在步骤s3中，所述约束条件包括区域内部功率平衡约束和储能系统运行约束。
20、进一步地，确定与上级电网联络线最大功率为pemax，所述区域内部功率平衡约束的表达式为：
21、
22、其中，v为普通负荷数；suser为负荷场景数；πuser为suser场景发生概率；为负荷v在suser场景下t时刻的购电量；pnet,t为t时刻区域与外部电网联络线的净功率；pein,t为t时刻区域与外部电网联络线的流入功率；peout,t为t时刻区域与外部电网联络线的流出功率；为t时刻的充放电功率；为t时刻传输线的能量流入状态，为布尔变量；为t时刻传输线的能量流出状态，为布尔变量；
23、进一步地，确定储能电荷状态最小和最大值为所述储能系统运行约束的表达式为：
24、
25、其中，为esom拥有的储能系统t时刻的电荷状态；为t时刻的充放电功率；△t为单位时间；为esom拥有的储能系统最大容量；为esom在t时刻的充电、放电电量；为esom储能系统的单位时间最大充放电量；为充电效率；为放电效率；为t时刻esom储能系统的充电状态，为布尔变量；为t时刻esom储能系统的的放电状态，为布尔变量。
26、进一步地，步骤4中，给光伏就地消纳和储能充放电损耗两个目标进行赋权，具体步骤为：
27、专家对光伏就地消纳函数f1和储能充放电损耗函数f2进行评分；
28、判断目标函数的主次性，对其进行赋权，权重记为c1、c2，且满足c1+c2＝1，得到转化后的单目标函数为f＝c1 f1+c2 f2。
29、本发明还提供了一种促进分布式光伏消纳的控制装置，包括：
30、获取模块，用于获取光伏和负荷的预测数据；
31、不确定性建模模块，在日前阶段，区域配网代理运营者依据光伏和负荷的预测数据，对光伏出力和负荷需求进行不确定性建模；
32、调度建模模块，区域配网代理运营者调度区域内的分布式储能运营者(energystorage operator，eso)，以促进光伏就地消纳和减少储能充放电损耗为目标，建立基于数学优化的光储荷一体模型；
33、赋权模块，给光伏就地消纳和储能充放电损耗两个目标进行赋权，将多目标化为单目标进行求解的模块；
34、求解模块，采用数学优化算法对单目标进行求解，得出分布式储能运营者的最优储能充放电计划。
35、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的方法。
36、本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
37、本发明的有益效果为：本发明的一种促进光伏就地消纳的分布式储能控制方法能够有效考虑光伏出力以及负荷需求的不确定性，并以提高光伏就地消纳能力和减少储能充放电损耗为目标，建立区域内的光储荷一体化模型，并给两个目前根据具体需求的主次性赋权，将多目标转化为单目标求解。该方法能够快速依据允许的误差和波动建立光伏出力和负荷需求的不确定性场景，并在促进光伏就地消纳的同时，合理化储能的充放电量，减少了储能充放电所造成的损耗，同时，通过赋权的方式能够更切合实质需求的主从程度，将多目标转化为单目标进行求解也极大简化的求解的复杂程度。
1.一种促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，在进行不确定性建模之前，通过蒙特卡洛随机抽样的方法来模拟考虑预测数据的误差和波动。
3.根据权利要求2所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，所述步骤2中对光伏出力和负荷需求进行不确定性建模，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，所述储能系统充放电损耗函数的表达式为：
5.根据权利要求1所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，所述光伏就地消纳函数的表达式为：
6.根据权利要求1所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，在步骤s3中，所述约束条件包括区域内部功率平衡约束和储能系统运行约束。
7.根据权利要求6所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，确定与上级电网联络线最大功率为pe max，所述区域内部功率平衡约束的表达式为：
8.根据权利要求6所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，确定储能电荷状态最小和最大值为所述储能系统运行约束的表达式为：
9.根据权利要求1所述的促进分布式光伏消纳的控制方法，其特征在于，步骤4中，给光伏就地消纳和储能充放电损耗两个目标进行赋权，具体步骤为：
10.一种促进分布式光伏消纳的控制装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。
