[0001] 本发明涉及储能系统技术领域，尤其涉及一种台区储能系统的无功补偿优化方法、装置、设备及产品。

[0002] 储能系统(ESS)是将各储能部件多维集成以构成可完成存储电能和供电的系统，是主动配电网(ADN)的重要组成部分，能够有效缓解高峰时段的供电短缺，延迟传输容量的扩展。

[0003] 台区储能是指在配电网中，通过安装储能设备(如电池、超级电容器等)来实现对电能的储存和释放，以平衡电网负荷和提高供电可靠性的技术。这种储能设备通常安装在配电变压器所在的电力配电站或台区内，用于应对配电网中的瞬时负荷波动和峰值负荷需求，提高电网的稳定性和响应速度。台区储能系统在智能电网中承担着能量储存与平衡、频率和相位调节、负荷平滑与调度、应急备用电源以及智能监控与管理等重要角色，为智能电网的高效、稳定运行提供了关键支持。

[0004] 现有技术中对台区储能系统的优化方法主要由以下几种：(1)利用多目标最优分配模型被建立用来缓解功率不平衡；(2)适应分时电价的ESS最优分配模型，以解决ADN中的功率波动和负荷短缺问题；(3)针对储能系统的鲁棒最优分配方法，以缓解电压上升。然而，这些研究仅仅是侧重与通过储能系统的优化来解决主动配电网中的问题，忽略了对储能系统自身成本的考量。

[0027] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

[0028] 需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

[0029] 实施例一

[0030] 图1是本发明实施例一提供的一种台区储能系统的无功补偿优化方法的流程图，本实施例可适用于对台区储能系统的无功补偿方案进行优化的情况，该方法可以由台区储能系统的无功补偿优化装置来执行，该台区储能系统的无功补偿优化装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该台区储能系统的无功补偿优化装置可配置于电子设备中。在本实施例中，台区储能系统包括配电网、无功补偿装置和储能装置。

[0031] 如图1所示，该方法包括：

[0032] S110、建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；多目标无功补偿优化模型的总目标函数为台区储能系统的最小运行代价，多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件。

[0033] 其中，多目标无功补偿优化模型可以理解为包含多个目标用于优化无功补偿策略的模型。多目标无功补偿优化模型的总目标函数为台区储能系统的最小运行代价，运行代价可以理解为台区储能系统在运行状态下需要付出的代价，可以采用运行成本表示。例如包括：用电代价、设备代价和维护代价等。多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件。功率约束条件用于约束功率的取值范围及功率关系。容量约束条件用于约束储能电池的规划容量的范围。剩余电量约束用于约束剩余电量的取值范围。

[0034] 具体的，以台区储能系统的最小运行代价为总目标构建总目标函数，以储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件构建约束条件，并根据总目标函数和约束条件构建多目标无功补偿优化模型。

[0035] S120、获取台区储能系统的运行状态信息。

[0036] 其中，运行状态信息可以理解为台区储能系统在运行状态下的相关系统信息。运行状态信息可以包括历史运行状态信息和当前状态信息。例如，可以包括充放电供功率、放电深度、规划补充容量和剩余电量等。

[0037] 示例性的，通过设置在台区储能系统中的传感器获取配电网、无功补偿装置和储能装置的运行状态信息，或者通过台区储能系统的日志系统获取运行状态信息。

[0038] 本发明实施例提供的多目标无功补偿优化模型以台区储能系统的运行成本最低为目标，以储能装置的功率约束、容量约束和剩余电量约束为约束条件，考虑到了各种配电网成本，并通过无功无偿减少网损，有效地提高了主动配电网的无功储备和网损水平，减少了无功补偿装置的输出，从而大大提高了供电可靠性。

[0039] S130、采用帕累托优化求解方法，根据运行状态信息对多目标无功补偿优化模型进行求解，获得台区储能系统的最优无功补偿策略。

[0040] 其中，最优无功补充策略可以理解为基于多目标无功补偿优化模型的最优解确定的无功补偿策略。帕累托优化求解算法是一种多目标优化算法，目的是在多个目标之间找到最优解，其核心思想是通过权衡不同目标之间的关系,找到最优解。

[0041] 具体的，将运行状态信息输入多目标无功补充优化模型，采用帕累托优化求解方法对多目标无功补偿优化模型进行优化求解，获得台区储能系统的最优无功补偿策略。

[0042] 本发明实施例的技术方案，通过建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；多目标无功补偿优化模型的总目标函数为台区储能系统的最小运行代价，多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件；
获取台区储能系统的运行状态信息；采用帕累托优化求解方法，根据运行状态信息对多目标无功补偿优化模型进行求解，获得所述台区储能系统的最优无功补偿策略，能够在对台区储能系统进行无功补偿时，充分考虑各种配电网的成本，兼顾电力系统的安全性和经济性。

[0043] 实施例二

[0044] 图2是本发明实施例二提供的一种台区储能系统的无功补偿优化方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，进一步限定多目标无功补偿优化模型的目标函数包括：以所述配电网的购电代价为目标的第一单目标函数、以所述配电网的网损代价为目标的第二单目标函数、以所述储能装置的运维代价为目标的第三单目标函数和以所述无功补偿装置的运维代价为目标的第四单目标函数。

[0045] 以及运行状态信息包括：历史运行状态信息和当前运行状态信息；采用帕累托优化求解方法，根据所述运行状态信息对所述多目标无功补偿优化模型进行求解，获得所述台区储能系统的最优无功补偿策略的步骤，包括：根据所述历史运行状态信息和所述当前运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的各目标端点和对应的初始端点之间的增量；所述单目标函数包括：第一单目标函数、第二单目标函数、第三单目标函数或者第四单目标函数；将各增量作为多目标无功补偿优化模型中对应单目标函数的权重因子，对多目标无功补偿优化模型进行更新，获得最终多目标无功补偿优化模型；根据当前运行状态信息对最终多目标无功补偿优化模型进行求解，获得最优无功补偿策略。

[0046] 如图2所示，该方法包括：

[0047] S210、建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；多目标无功补偿优化模型的总目标函数为台区储能系统的最小运行代价，多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件。

[0048] 在一个可选实施例中，多目标无功补偿优化模型的总目标函数包括：以所述配电网的购电代价为目标的第一单目标函数、以所述配电网的网损代价为目标的第二单目标函数、以所述储能装置的运维代价为目标的第三单目标函数和以所述无功补偿装置的运维代价为目标的第四单目标函数。

[0049] 具体的，所述多目标无功补偿优化模型的总目标函数为：

[0050] min(FP+FLoss+FB+FC)；

[0051] 其中，FP为配电网的购电代价，FLoss为配电网的网损代价，FB为储能装置的运维代价，FC为无功补偿装置的运维代价，min()为最小值运算符。

[0052] 示例性的，配电网的购电代价FP的计算公式为：

[0053]

[0054] 其中，Pi,t为节点i(1≤i≤N)，t为节点总数在t(0≤t≤T)，T为规划时间范围内最大时间节点数时刻的供电功率；αt为t时刻的电价。

[0055] 配电网的网损代价FLoss的计算公式为：

[0056]

[0057] 其中，rij为节点i和节点j之间的支路电阻；Iij,t为t时刻从节点i流向节点j的电流值；i和t的取值范围同上。配电网的网损代价根据配电网的总有功网损与对应时刻的电价相乘得到，配电网的总有功网损可通过将每个支路的损耗累加得到。

[0058] 化学储能装置具有响应速度快，适应环境能力强等优点，特别适合应用于配电网场景。储能设备通常由储能电池和变流器构成，储能装置的运维代价FB的计算公式为：

[0059]

[0060] C＝r(1+r)n/[(1+r)n‑1]；

[0061]

[0062]

[0063] 其中，r为贴现率；n为储能装置的运行寿命； 为储能装置的一次性投资成本现值，可按变流器功率和储能电池容量来综合估计； 为储能装置的维护成本，可根据变流B B器功率来近似估计；T为储能装置额定功率； 为单位功率投资成本；E为储能装置额定容B
量； 为单位容量投资成本；l为储能装置占地成本； 为储能装置维修成本系数；C为系数。

[0064] 无功补偿装置的运维代价FC的计算公式为：

[0065]

[0066]

[0067]C

[0068] 其中， 为无功补偿设备一次性投资成本现值； 为维修成本；Q 为无功补偿容C量； 为单位无功容量投资成本；l为无功补偿设备占地成本； 为维修成本系数。

[0069] 在另一个可选实施例中，所述储能装置的功率约束条件包括：视在功率约束条件、充电 功率 约 束条 件 和放电 功 率约 束 条件 ；所述 视 在功 率约 束条 为 ：其中， 为节点i处是否安装储能装置的决策变量， 为节
点i处储能装置的规划视在功率， 为节点i处储能装置的最小规划视在功率， 为节点i处储能装置的最大规划视在功率；

[0070] 储能装置的有功和无功特性可以用一个圆形曲线来近似表示。因此，所述充电功率约束条件为： 其中， 为t时刻节点i处的有功充电功率且 σ为电池充放电效率且0≤σ≤1， 时刻节点i处的无功功率；所述放电功率约束条件为： 其中， 为t时刻节点i处的有功放电功率
且

[0071] 所述容量约束条件为： 其中， 为节点i处储能装置的规划容量， 为节点i处储能装置的最小规划容量， 为节点i处储能装置的最大规划容量；

[0072] 储能装置在日常运行中通常需要反复执行充放电操作，但是为提高电池运行寿命，其剩余电量应满足最大放电深度约束，因此所述剩余电量约束条件为：其中，D为储能装置中储能电池的最大放电深度， 为t时刻节
点i处储能装置中储能电池的剩余电量。

[0073] 进一步的，所述约束条件还包括：储能电池的充放电功率与剩余电量的关系约束条件，具体为：

[0074]

[0075]

[0076]

[0077] 其中， 为t时刻节点t处储能装置的充电决策变量； 为t时刻节点i处储能装置的放电决策变量；Δt为离散时间步长。 表示储能电池每日的充放电量相等。

[0078] 进一步的，所述约束条件还包括：无功补偿装置的运行状态约束条件和运行安全约束条件，其中：

[0079] 无功补偿包括容性无功补偿和感性无功补偿，以流入节点为参考方向，所述运行状态约束条件为： 其中， 为节点i处是否安装无功补偿装置的决策变量， 为t时刻节点i处的无功补偿装置的注入无功功率， 为节点i处规划的最小无功补偿容量， 为节点i处规划的最大无功补偿容量；

[0080] 主动配电网内部一般接有大量分布式光伏电源，其出力特性表示为：

[0081]

[0082] 其中， 为t时刻节点i处光伏电源的实际出力； 为t时刻节点i处光伏电源的最大出力。

[0083] 进一步的，配电网通常只拥有一个(或少数)供电节点，因此采用distflow模型来约束配电网的潮流，对每个节点列KCL方程，具体如下：

[0084]

[0085]

[0086] 其中，rij为节点i和节点j之间支路的电阻，xij为节点i和节点j之间支路的电抗，Pij,t为t时刻从节点i流向节点j的有功功率，Qij,t为t时刻从节点i流向节点j的无功功率，为t时刻节点j处的负荷有功功率， 为t时刻节点j处的负荷无功功率，Iij,t为t时刻从节点i流向节点j的电流值；u(j)为以节点j为终端的支路始端节点集合，v(j)为以节点j为始端的支路终端节点集合。

[0087] 每条支路的电流和电压(标幺值)关系约束分别为

[0088]

[0089]

[0090] 所述运行安全约束条件为： 其中，Ui,t为t时刻节点i处的电压值,Ui,t+1为t+1时刻节点i处的电压值，Umin为节点电压的最小值，Umax为节点电压的最大值，UN为额定电压值；Ii,t为t+1时刻节点i处的电流值，Imax为节点电流的最大值。|Ui,t+1‑Ui,t|≤2％UN表示单位时间内电压波动不超过额定电压的2％。

[0091] S220、获取台区储能系统的运行状态信息；运行状态信息包括：历史运行状态信息和当前运行状态信息。

[0092] S230、根据历史运行状态信息和当前运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的各目标端点和对应的初始端点之间的增量；单目标函数包括：第一单目标函数、第二单目标函数、第三单目标函数或者第四单目标函数。

[0093] 在一个可选实施例中，根据历史运行状态信息和所述当前运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的目标端点和初始端点之间的增量，包括：根据所述历史运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的多个初始端点；在规格化目标函数空间中标记各所述初始端点的坐标；根据所述当前运行状态信息分别求解各所述单目标函数，获得帕累托前沿的目标端点；根据所述初始端点的坐标确定目标端点在所述初始端点所在方向上的增量。

[0094] 具体的，根据历史运行信息分别求解各个单目标优化问题获得Pareto前沿的端点，具体包括求解配电网的购电代价Fp为目标的第一单目标函数，获得Pareto前沿的第一个端点(Fpmin1，Fpmax1)，求解配电网的网损代价Floss为目标的第二单目标函数，获得Pareto前沿的第二个端点(Flossmin1，Flossmax1)，求解储能装置的运维代价FB的单目标优化问题获得Pareto前沿的第三个端点(FBmin1，FBmax1)，求解无功补偿装置的运维代价FC为目标的单目标函数，获得Pareto前沿的第四个端点(FCmin1，FCmax1)。在规格化目标函数空间中将上述四个端点的坐标分别记为(0，1)，(1，0)，(0，‑1)和(‑1，0)。根据台区储能系统的实时运行状态信息分别再次求解各个单目标优化问题获得Pareto前沿的端点偏移趋势，具体包括求解配电网的购电代价Fp为目标的第一单目标函数，获得Pareto前沿的第一个端点(Fpmin2，Fpmax2)，获得其在(0，1)方向上的增量i1，求解配电网的网损代价Floss为目标的第二单目标函数，获得Pareto前沿的第二个端点(Flossmin2，Flossmax2)，获得其在(1，0)方向上的增量i2，求解储能装置的运维代价FB为目标的第三单目标函数，获得Pareto前沿的端点(FBmin2，FBmax2)，获得其在(0，

[0095] ‑1)方向上的增量i3，求解无功补偿装置的运维代价FC为目标的第四单目标函数，获得Pareto前沿的端点(FCmin2，FCmax2)，获得其在(‑1，0)方向上的增量i4。

[0096] S240、将各增量作为多目标无功补偿优化模型中对应单目标函数的权重因子，对多目标无功补偿优化模型进行更新，获得最终多目标无功补偿优化模型。

[0097] 具体的，获得的各增量作为各单目标优化问题的权重因子，将无功补偿优化模型min(FP+FLoss+FB+FC)更新为min(i1×FP+i2×FLoss+i3×FB+i4×FC)进行求解，获得最终多目标无功补偿优化模型。

[0098] 本发明实施例针对台区储能系统实际运行时，多模块的分布控制使得各机台分布的空间距离不相等以及多机并联线路阻抗不一致的现象，进而导致功率不能均分，从而出现电压波动及供电可靠性下降等问题，采用上述帕累托优化求解方法对无功补偿优化模型进行求解，在求解过程中降低了电压波动及供电可靠性下降等实际运行不稳定状态对模型的影响。

[0099] S250、根据当前运行状态信息对最终多目标无功补偿优化模型进行求解，获得最优无功补偿策略。

[0100] 具体的，本发明实施例对最终多目标无功补偿优化模型的最优解求解方式不作限定。

[0101] 本发明实施例的技术方案，通过建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；多目标无功补偿优化模型的总目标函数为台区储能系统的最小运行代价，多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件；
获取台区储能系统的运行状态信息；运行状态信息包括：历史运行状态信息和当前运行状态信息；根据历史运行状态信息和当前运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的各目标端点和对应的初始端点之间的增量；单目标函数包括：第一单目标函数、第二单目标函数、第三单目标函数或者第四单目标函数；将各增量作为多目标无功补偿优化模型中对应单目标函数的权重因子，对多目标无功补偿优化模型进行更新，获得最终多目标无功补偿优化模型；根据当前运行状态信息对最终多目标无功补偿优化模型进行求解，获得最优无功补偿策略。在对台区储能系统进行无功补偿时，充分考虑各种配电网的成本，兼顾电力系统的安全性和经济性。并且采用帕累托优化求解方法对无功补偿优化模型进行求解，在求解过程中降低了电压波动及供电可靠性下降等实际运行不稳定状态对模型的影响。

[0102] 实施例三

[0103] 图3为本发明实施例三提供的一种台区储能系统的无功补偿优化装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：模型建立模块310、状态信息获取模块320和优化求解模块330；其中，

[0104] 模型建立模块310，用于建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；所述多目标无功补偿优化模型的总目标函数为所述台区储能系统的最小运行代价，所述多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：所述储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件；

[0105] 状态信息获取模块320，用于获取台区储能系统的运行状态信息；

[0106] 优化求解模块330，用于采用帕累托优化求解方法，根据所述运行状态信息对所述多目标无功补偿优化模型进行求解，获得所述台区储能系统的最优无功补偿策略。

[0107] 本发明实施例的技术方案，通过建立台区储能系统的多目标无功补偿优化模型；所述多目标无功补偿优化模型的总目标函数为所述台区储能系统的最小运行代价，所述多目标无功补偿优化模型的约束条件包括：所述储能装置的功率约束条件、容量约束条件和剩余电量约束条件；获取台区储能系统的运行状态信息；采用帕累托优化求解方法，根据所述运行状态信息对所述多目标无功补偿优化模型进行求解，获得所述台区储能系统的最优无功补偿策略，能够在对台区储能系统进行无功补偿时，充分考虑各种配电网的成本，兼顾电力系统的安全性和经济性。

[0108] 可选的，运行状态信息包括：历史运行状态信息和当前运行状态信息；优化求解模块330，包括：

[0109] 增量求解单元，用于根据所述历史运行状态信息和所述当前运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的各目标端点和对应的初始端点之间的增量；所述单目标函数包括：第一单目标函数、第二单目标函数、第三单目标函数或者第四单目标函数；

[0110] 模型生成单元，用于将各所述增量作为所述多目标无功补偿优化模型中对应单目标函数的权重因子，对所述多目标无功补偿优化模型进行更新，获得最终多目标无功补偿优化模型；

[0111] 模型求解单元，用于根据当前运行状态信息对最终多目标无功补偿优化模型进行求解，获得最优无功补偿策略。

[0112] 可选的，增量求解单元，具体用于：

[0113] 根据所述历史运行状态信息分别求解各个单目标函数，获得帕累托前沿的多个初始端点；

[0114] 在规格化目标函数空间中标记各所述初始端点的坐标；

[0115] 根据所述当前运行状态信息分别求解各所述单目标函数，获得帕累托前沿的目标端点；

[0116] 根据所述初始端点的坐标确定目标端点在所述初始端点所在方向上的增量。

[0117] 可选的，所述储能装置的功率约束条件包括：视在功率约束条件、充电功率约束条件和放电功率约束条件；所述视在功率约束条为： 其中，为节点i处是否安装储能装置的决策变量， 为节点i处储能装置的规划视在功率，为节点i处储能装置的最小规划视在功率， 为节点i处储能装置的最大规划视在功率；

[0118] 所述充电功率约束条件为： 其中， 为t时刻节点i处的有功充电功率且 σ为电池充放电效率且0≤σ≤1， 时刻节点i处的无功功率；

[0119] 所述放电功率约束条件为： 其中， 为t时刻节点i处的有功放电功率且

[0120] 所述容量约束条件为： 其中， 为节点i处储能装置的规划容量， 为节点i处储能装置的最小规划容量， 为节点i处储能装置的最大规划容量；

[0121] 所述剩余电量约束条件为： 其中，D为储能装置中储能电池的最大放电深度， 为t时刻节点i处储能装置中储能电池的剩余电量。

[0122] 可选的，所述约束条件还包括：无功补偿装置的运行状态约束条件和运行安全约束条件，包括：

[0123] 所述运行状态约束条件为： 其中， 为节点i处是否安装无功补偿装置的决策变量， 为t时刻节点i处的无功补偿装置的注入无功功率，为节点i处规划的最小无功补偿容量， 为节点i处规划的最大无功补偿容量；

[0124] 所述运行安全约束条件为： 其中，Ui,t为t时刻节点i处的电压值,Ui,t+1为t+1时刻节点i处的电压值，Umin为节点电压的最小值，Umax为节点电压的最大值，UN为额定电压值；Ii,t为t+1时刻节点i处的电流值，Imax为节点电流的最大值。

[0125] 本发明实施例所提供的台区储能系统的无功补偿优化装置可执行本发明任意实施例所提供的台区储能系统的无功补偿优化方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

[0126] 实施例四

[0127] 图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

[0128] 如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

[0129] 电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

[0130] 处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如台区储能系统的无功补偿优化方法。

[0131] 在一些实施例中，台区储能系统的无功补偿优化方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的台区储能系统的无功补偿优化方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行台区储能系统的无功补偿优化方法。

[0132] 本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

[0133] 在一些实施例中，台区储能系统的无功补偿优化方法可被实现为计算机程序，其被无形地包含于计算机程序产品中，计算机程序在被处理器执行时实现本发明的台区储能系统的无功补偿优化方法，计算机程序产品可以理解为主要通过计算机程序实现其解决方案的软件产品。用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

[0134] 在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD‑ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

[0135] 为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

[0136] 可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

[0137] 计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端‑服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

[0138] 应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

[0139] 上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。