[发明专利]一种设备储能充放电的能效数据判断方法、介质和系统

说明书

本发明公开了一种设备储能充放电的能效数据判断方法、介质和系统，该方法包括：从生产系统实时数据库中获取设备负载的监测数据；针对监测数据进行方差分析，得到某一时间段内设备负载的运行数据并从中筛选出高功率运行数据；结合用电峰谷和通过方差分析所得到的时间点集，判定储能设备的充放电时间；周期性循环上述判断过程，实时更新判断依据和充放电时间。本发明提前设置好负载设备中储能单元充放电时间，减少高峰用电时间用电所带来的用电浪费；重复上述方差分析过程，合理地控制储能设备充放电时间，达到节能减排的效果，该控制策略简单实用、效率高，适用边缘计算场景的微型数据中心和一体化数据中心装备，具有切实可行的实用价值。

技术领域

本发明涉及设备负载的充放电控制策略，尤其涉及一种设备储能充放电的能效数据判断方法、介质和系统。

背景技术

当前，电源侧新能源装机快速增长，用户侧负荷呈多样性变化，电力系统面临诸多挑战。储能技术可在提高可再生能源消纳比例、保障电力系统安全稳定运行等方面发挥重要作用，是目前大规模发展新能源、保障能源安全的关键技术。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

19世纪俄国数学家切比雪夫研究统计规律中，论证并用标准差表达了一个不等式，这个不等式具有普遍的意义，被称作切比雪夫定理，其大意是：

任意一个数据集中，位于其平均数m个标准差范围内的比例(或部分)总是至少为1－1/m²，其中m为大于1的任意正数。对于m＝2，m＝3和m＝5有如下结果：所有数据中，至少有3/4(或75％)的数据位于平均数2个标准差范围内。所有数据中，至少有8/9(或88.9％)的数据位于平均数3个标准差范围内。所有数据中，至少有24/25(或96％)的数据位于平均数5个标准差范围内。

发明内容

发明目的：本发明目的是提供一种设备储能充放电的能效数据判断方法，能够在真实应用中根据设备负载的运行状况不断调整储能单元的充放电的设置，在保证满足用电的前提下，对电网起到更好的回馈和更合理的利用，节能减排。

技术方案：一种设备储能充放电的能效数据判断方法，包括：

步骤1：从生产系统实时数据库中获取设备负载的监测数据；

步骤2：针对监测数据进行方差分析，得到某一时间段内设备负载的运行数据并从中筛选出高功率运行数据；

步骤3：结合用电峰谷和通过方差分析所得到的时间点集，判定储能设备的充放电时间；周期性地循环上述判断过程，实时更新判断依据和充放电时间。

进一步地，步骤2中的方差分析具体包括：

步骤2.1：定义变量X为设备负载所耗费功率大小，为样本时间段内的平均消耗功率；

步骤2.2：设备负载工作功率的期望工作功率的方差为D(X)＝σ²，其中n为样本数量；

步骤2.3：根据切比雪夫不等式以及工作功率数据集X中的所有数据可以得到如下关系：