CN120197918A 一种基于大数据的城市分布式储能调度方法及系统

(72)发明人王东升刘惠军刘建敏事务所(普通合伙)16274朱立云一种基于大数据的城市分布式储能调度方本发明提供一种基于大数据的城市分布式一城市特征，并根据第一城市特征明确监测需特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方步骤1步骤2步骤3步骤421.一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，包括：步骤1:获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特征明步骤2:获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构架，并基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案；步骤3:使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补充定步骤4:根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特征明确监测需求，形从城市地图计算各区域建筑密度指数，标注特殊地形特征，得出空间结构特征，基于所述建筑密度指数与特殊地形特征对城市进行功能分区，得出功能区划特征，并根据功能分区结果标记城市能源系统关键基础设施的辐射范围，得出基础设施布局特征；综合所述空间结构特征、功能区划特征与基础设施布局特征得出第一城市特征；基于所述第一城市特征从监测-需求映射表中确定对应监测需求，形成监测层。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义将监测层数据与第一城市特征进行空间叠加建立时空关联矩阵，基于所述时空关联矩阵提取第二城市特征；对第二城市特征进行拆解，得出动态特征、时空特征以及环境特征，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合分析，进而确定储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系；根据所述储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系定义储能主体构架。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合对所述动态特征进行第一划分，确定负荷波动特征与设备状态特征，根据负荷波动特征确定储能主体决策频率，根据设备状态特征确定储能主体可行度，综合所述储能主体决策频率与储能主体可行度确定储能主体核心属性；对所述时空特征进行第二划分，确定区域耦合特征与网络阻塞特征，根据区域耦合特征确定储能主体交互拓扑，根据网络阻塞特征确定储能主体通信构架，综合储能主体交互拓扑与储能主体通信构架确定通信网络构架；对所述环境特征进行第三划分，确定温度-负荷敏感度与降雨-光伏关联度，根据温度-负荷敏感度确定储能主体决策空间，根据降雨-光伏关联度确定储能主体类型迁移，综合储3能主体决策空间与储能主体类型迁移确定动态策略体系。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案，包括：基于储能主体构架进行博弈初始化配置，根据配置结果从储能主体构建中提取参与根据上层参与者确定上层参与者策略空间，并根据上层参与者与对应的上层参与者策略空间设定对应的上层博弈规则，同时，根据下层参与者确定下层参与者策略空间，并根据下层参与者与对应的下层参与者策略空间设定对应的下层博弈规则；对所述上层博弈规则与下层博弈规则进行跨层耦合处理，根据耦合跨层耦合处理结根据博弈机制输出上层博弈的均衡结果与下层博弈的稳定策略集合，进而根据均衡结果与稳定策略集合得出储能分配方案。6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补充定位，得出补充将储能分配方案中的逻辑拓扑节点转化为实际地理坐标系，基于所述实际地理坐标系进行空间适配，根据空间适配结果进行分类，得出固定式储能与移动储能进行碰撞分析，得出固定式储能的第一碰撞分析结果与移动储能的第二碰撞分析结果；从碰撞-处理表中匹配第一碰撞分析结果与第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理与软性冲突处理；基于实际地理坐标系对第一碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一补充定位，对第一碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二补充定位，综合第一补充定位与第二补充基于实际地理坐标系对第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一动态路线规划，对第二碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二动态路线规划，综合第一动态路线规划与第二动态路线规划，得出规划结果。7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对补充定位结果进行第一提取，对规划结果进行第二提取，基于第一提取与第二提取确定对应的约束条件；根据所述约束条件建立三级响应机制，并根据三级响应机制进行储能-策略绑定，进而形成弹性响应基础；对弹性响应基础进行效能验证，根据效能验证结果识别关键调节参数，对弹性响应基础进行调整，并输出分级的约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。8.一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，其特征在于，包括：监测模块：获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特征分配模块：获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城4市特征，进而定义储能主体构架，并基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案；适配模块：使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补充定位，得出补充定位结果，同时，进行移动储能的动态路线规划，得出规划结果；验证模块：根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。5技术领域[0001]本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种基于大数据的城市分布式储能调度方法及系统。背景技术[0002]随着城市化进程加快和可再生能源渗透率提升，城市能源系统面临供需波动加剧、电网韧性不足、多储能主体利益冲突等挑战，当前分布式储能应用存在的问题有调度策略单一，主要依赖预设充放电模式、多储能单元协同优化不足、应急响应机制智能化程度有待提升。[0003]因此，本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法及系统。发明内容[0004]本发明提供的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法及系统，通过多源数据融合构建城市特征监测层，基于博弈机制优化储能分配，结合空间适配实现固定/移动储能协同布局，最终形成弹性调度方案，实现监测-决策-适配-响应闭环管理，提升分布式储能的动态协同能力，突破单一调度策略，实现多目标优化，增强多储能单元协同能力，提升整体系统效率。[0005]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，包括：步骤1:获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特步骤2:获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构架，并基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案；步骤3:使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补步骤4:根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。[0006]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特征明确监测需求，形成监测层，包括：从城市地图计算各区域建筑密度指数，标注特殊地形特征，得出空间结构特征，基于所述建筑密度指数与特殊地形特征对城市进行功能分区，得出功能区划特征，并根据功能分区结果标记城市能源系统关键基础设施的辐射范围，得出基础设施布局特征；综合所述空间结构特征、功能区划特征与基础设施布局特征得出第一城市特征；基于所述第一城市特征从监测-需求映射表中确定对应监测需求，形成监测层。[0007]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，获取监测层数据，使用6所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构架，包括：将监测层数据与第一城市特征进行空间叠加建立时空关联矩阵，基于所述时空关联矩阵提取第二城市特征；对第二城市特征进行拆解，得出动态特征、时空特征以及环境特征，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合分析，进而确定储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系；根据所述储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系定义储能主体构架。[0008]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合分析，进而确定储能对所述动态特征进行第一划分，确定负荷波动特征与设备状态特征，根据负荷波动特征确定储能主体决策频率，根据设备状态特征确定储能主体可行度，综合所述储能主体决策频率与储能主体可行度确定储能主体核心属性；对所述时空特征进行第二划分，确定区域耦合特征与网络阻塞特征，根据区域耦合特征确定储能主体交互拓扑，根据网络阻塞特征确定储能主体通信构架，综合储能主体交互拓扑与储能主体通信构架确定通信网络构架；对所述环境特征进行第三划分，确定温度-负荷敏感度与降雨-光伏关联度，根据温度-负荷敏感度确定储能主体决策空间，根据降雨-光伏关联度确定储能主体类型迁移，综合储能主体决策空间与储能主体类型迁移确定动态策略体系。[0009]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，基于所述储能主体架构基于储能主体构架进行博弈初始化配置，根据配置结果从储能主体构建中提取参根据上层参与者确定上层参与者策略空间，并根据上层参与者与对应的上层参与者策略空间设定对应的上层博弈规则，同时，根据下层参与者确定下层参与者策略空间，并根据下层参与者与对应的下层参与者策略空间设定对应的下层博弈规则；对所述上层博弈规则与下层博弈规则进行跨层耦合处理，根据耦合跨层耦合处理根据博弈机制输出上层博弈的均衡结果与下层博弈的稳定策略集合，进而根据均衡结果与稳定策略集合得出储能分配方案。[0010]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补充定位，得出补充定位结果，同时，进行将储能分配方案中的逻辑拓扑节点转化为实际地理坐标系，基于所述实际地理坐标系进行空间适配，根据空间适配结果进行分类，得出固定式储能与移动储能进行碰撞分析，得出固定式储能的第一碰撞分析结果与移动储能的第二碰撞分析结果；从碰撞-处理表中匹配第一碰撞分析结果与第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理与软性冲突处理；7基于实际地理坐标系对第一碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一补充定位，对第一碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二补充定位，综合第一补充定位与第基于实际地理坐标系对第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一动态路线规划，对第二碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二动态路线规划，综合第一动态路线规划与第二动态路线规划，得出规划结果。[0011]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度，包括：对补充定位结果进行第一提取，对规划结果进行第二提取，基于第一提取与第二提取确定对应的约束条件；根据所述约束条件建立三级响应机制，并根据三级响应机制进行储能-策略绑定，进而形成弹性响应基础；对弹性响应基础进行效能验证，根据效能验证结果识别关键调节参数，对弹性响应基础进行调整，并输出分级的约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。[0012]本发明提供一种基于大数据的城市分布式储能调度系统，包括：监测模块：获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市分配模块：获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构架，并基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案；适配模块：使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能验证模块：根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。[0013]与现有技术相比，本申请的有益效果如下：通过多源数据融合构建城市特征监测层，基于博弈机制优化储能分配，结合空间适配实现固定/移动储能协同布局，最终形成弹性调度方案，实现监测-决策-适配-响应闭环管理，提升分布式储能的动态协同能力，突破[0014]本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。[0015]下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明[0016]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明实施例提供的一种基于大数据的城市分布式储能调度方法的流程示8图2是本发明实施例提供的一种基于大数据的城市分布式储能调度系统的结构示图3式本发明实施例提供的分布式储能系统的技术架构。具体实施方式[0017]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。实施例1:[0018]本发明实施例提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，如图1所示，包步骤1:获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特步骤2:获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构架，并基于所述储能主体架构建立对应的博弈机制，得出储能分配方案；步骤3:使用储能分配方案进行空间适配，根据空间适配结果进行固定式储能的补步骤4:根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行[0019]该实施例中，第一城市特征是空间结构+功能区划+基础设施的综合表征，比如，A[0020]该实施例中，监测需求是不同区域需监测的能源参数及频率，比如，商业区：实时电表(如华为IoT电表)、环境传感器，通信：5G+LoRa(如某智慧城市能源物联网),与BMS/EMS的关联是BMS三级架构(BMU/BCU/BAU)负责储能单元管理，而监测层提供外部环境数据(如[0022]该实施例中，第二城市特征是通过时空关联矩阵对监测层数据(实时负荷、设备状态等)与第一城市特征(静态空间结构、功能区划等)进行融合分析后，提取的动态化、多维度城市运行规律，核心组成包括动态特征：随时间变化的能源行为(如商业区负荷波动曲线),时空特征：空间分布与时间演变的耦合规律(如地铁沿线早晚高峰用电热点),环境特征：外部因素对能源系统的影响(如温度对空调负荷的敏感度)。[0023]该实施例中，第一城市特征是城市的静态解剖图，基于地理信息与规划文件生成，回答哪里有什么,第二城市特征则是城市的动态心电图，通过实时数据与静态特征的时空耦合分析获得，回答如何变化与联动。[0024]该实施例中，储能主体构架是整合核心属性、通信架构和策略的储能系统设计方9(高可靠性),策略：平滑光伏波动+黑启动备用。[0025]该实施例中，博弈机制是通过分层博弈机制设计，分别构建上层策略空间与下层策略空间，经跨层耦合处理后形成多级协同博弈模型。[0026]该实施例中，储能分配方案是基于博弈结果生成的资源调度计划，比如，商业区方流电池进行谷时充电，日间平滑生产负荷。[0027]该实施例中，空间适配是将逻辑节点映射到地理坐标，并分析空间可行性，比如，将商业区储能节点适配到陆家嘴某变电站附近(需避开地下管廊)。[0028]该实施例中，补充定位结果是针对固定式储能在空间适配中发现的冲突问题，通过硬性和软性冲突处理后形成的最终优化选址方案，包含：修正后的储能站地理坐标(经纬度),调整后的覆盖半径与服务范围，附加的缓冲措施(如隔音墙、安全距离标定),比如，某储能电站原规划位置(坐标A)与地下燃气管道冲突，经补充定位后：硬性处理：向东平移150米至坐标B(避开管道),软性处理：在坐标B加装防爆墙(降低安全风险),最终结果：确认坐标B为合法合规的选址，并标注需定期安全巡检。[0029]该实施例中，规划结果是针对移动储能动态路线冲突优化后形成的时空调度方案，包含：优化后的路径节点(含GPS坐标序列),时间窗安排(到达/离开各站点时间),应急高架路(避开禁行区),软性处理：将配送时间从07:30调整为08:15(避开拥堵高峰),最终结果：生成包含3条备选路径的调度表，并标注雨天自动切换至路径C。[0030]该实施例中，约束条件是整合空间与动态限制形成的调度边界条件，比如，硬约束：固定储能站坐标不可变动(法规要求),软约束：移动储能车需在电价低谷时段充电(经济性要求)。[0031]该实施例中，弹性响应基础是整合约束、响应机制及绑定策略的可执行框架，比如，某新区微电网的弹性响应规则库，包含12种预设场景策略。[0032]该实施例中，效能验证是通过仿真或实测评估响应效果，比如，模拟台风天气下，验证移动储能车能否在30分钟内抵达关键负荷点。[0034]该实施例中，根据弹性响应基础开展分级压力测试，同步建立五维评估体系进行评估，得出测试结果与评估结果，量化测试结果与评估结果中各参数对整体效能的敏感性影响，识别出主导性的关键调节参数，基于所述关键调节参数对弹性响应基础进行调整，生成常态版、应急版和过渡版三级约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。[0035]上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过多源数据融合构建城市特征监测层，基于博弈机制优化储能分配，结合空间适配实现固定/移动储能协同布局，最终形成弹性调度方案，实现监测-决策-适配-响应闭环管理，提升分布式储能的动态协同能力，突破单一调度策略，实现多目标优化，增强多储能单元协同能力，提升整实施例2:[0036]本发明实施例提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，获取城市地图，基于所述城市地图确定第一城市特征，并根据第一城市特征明确监测需求，形成监测层，包从城市地图计算各区域建筑密度指数，标注特殊地形特征，得出空间结构特征，基于所述建筑密度指数与特殊地形特征对城市进行功能分区，得出功能区划特征，并根据功能分区结果标记城市能源系统关键基础设施的辐射范围，得出基础设施布局特征；综合所述空间结构特征、功能区划特征与基础设施布局特征得出第一城市特征；基于所述第一城市特征从监测-需求映射表中确定对应监测需求，形成监测层。[0037]该实施例中，建筑密度指数是单位面积内建筑物的占地面积比例，反映区域开发[0038]该实施例中，特殊地形特征是影响能源设施布局的自然或人工地形要素，比如，河流/湖泊→需考虑跨江电缆或储能站防洪设计，山地/丘陵→影响光伏电站布局，需优化储能站点位，地下空间(如地铁、隧道)→需特殊供电方案(如某高速公路隧道储能)。[0039]该实施例中，空间结构特征是综合建筑密度与地形形成的城市空间格局，比如，高密度+平坦地形(如外滩)→适合集中式储能+微电网，低密度+复杂地形(如山区)→适合分布式光伏+移动储能。[0040]该实施例中，功能区划特征是基于空间特征划分的城市功能类型(如商业、工业、住宅、生态),比如，商业区(如金融街)→高电力需求，需高功率储能，工业区(如工业园区)→稳定负荷，适合峰谷套利储能，生态区(如湿具(如ArcGIS)划分相似区域，结合城市规划进行功能分区。[0042]该实施例中，城市能源系统关键基础设施是支撑能源供应的核心设施，比如，固定[0043]该实施例中，辐射范围是基础设施有效服务的空间范围，比如，储能站：覆盖半径[0044]该实施例中，基础设施布局特征是关键设施的空间分布模式，比如，网格状，或者点状+移动补充。[0045]该实施例中，监测-需求映射表是城市特征与监测参数的对应关系表，比如，城市特征是高密度商业区，监测参数实时负荷、电压暂降，对应的[0046]上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过建筑密度和地形特征划分城市功能区，结合基础设施辐射范围构建空间-功能-能源多维特征体系，基于特征映射生成精准监测层，实现城市能源系统的空间化需求识别与动态监测网络部署，为后续储能优化提供空间决策基准。实施例3:[0047]本发明实施例提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，获取监测层数据，使用所述监测层数据基于所述第一城市特征识别第二城市特征，进而定义储能主体构11将监测层数据与第一城市特征进行空间叠加建立时空关联矩阵，基于所述时空关联矩阵提取第二城市特征；对第二城市特征进行拆解，得出动态特征、时空特征以及环境特征，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合分析，进而确定储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系；根据所述储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系定义储能主体构架。[0048]该实施例中，时空关联矩阵是将监测层数据(如用电负荷、温度)与第一城市特征(如建筑密度、功能区划)进行时空融合，构建的多维数据矩阵，反映城市能源系统的动态关联性，比如，商业区矩阵：高建筑密度+高峰负荷，工业区矩阵：稳定钢铁厂夏季用电曲线)。[0049]该实施例中，动态特征是随时间变化的能源参数，比如，负荷波动(如商业区早晚高峰)、储能SOC变化；时空特征是空间分布+时间演变的能源异(如东部早高峰)、移动储能车最优路径随时间变化；环境特征是外部环境对能源系统的影响，比如，温度对空调负荷的影响(如夏季+5℃→负荷+20%)、降雨对光伏输出的抑制。[0050]该实施例中，划分结果是对三类特征进行聚类或分类，形成可操作的策略单元，比如，动态特征→划分高频调节型储能(如应对负荷突变)和低频缓冲型储能(如峰谷套利);时空特征→识别高价值调度区域(如地铁沿线需移动储能覆盖)。优先调用固定储能，并预部署移动储能车。[0052]该实施例中，储能主体核心属性是储能单元的固有特性，决定其调度优先级，比液流电池(秒级),寿命衰减：循环次数(如6000次后容量衰减至80%)。[0053]该实施例中，通信网络构架是储能单元与管理系统间的数据传输体系，比如，分层[0054]该实施例中，动态策略体系是基于实时数据调整的调度规则集合，比如，常态策略：峰谷套利(谷时充电，峰时放电),应急策略源模式。[0055]上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过时空关联矩阵融合城市特征与实时监测数据，智能提取动态运行特征，构建包含储能主体属性、通信架构和动态策略的智能决策体系，实现分布式储能的精准协同调度。实施例4:[0056]本发明实施例提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，分别对动态特征、时空特征以及环境特征进行划分，得出划分结果，将所述划分结果进行综合分析，进而确定储能主体核心属性、通信网络构架和的动态策略体系，包括：对所述动态特征进行第一划分，确定负荷波动特征与设备状态特征，根据负荷波动特征确定储能主体决策频率，根据设备状态特征确定储能主体可行度，综合所述储能主体决策频率与储能主体可行度确定储能主体核心属性；对所述时空特征进行第二划分，确定区域耦合特征与网络阻塞特征，根据区域耦合特征确定储能主体交互拓扑，根据网络阻塞特征确定储能主体通信构架，综合储能主体交互拓扑与储能主体通信构架确定通信网络构架；对所述环境特征进行第三划分，确定温度-负荷敏感度与降雨-光伏关联度，根据温度-负荷敏感度确定储能主体决策空间，根据降雨-光伏关联度确定储能主体类型迁移，综合储能主体决策空间与储能主体类型迁移确定动态策略体系。[0057]该实施例中，第一划分通过对动态特征的解析，将系统运行参数划分为负荷波动特征和设备状态特征两类关键指标。[0058]该实施例中，负荷波动特征是用电负荷随时间变化的规律(峰谷差、突变频率等),[0059]该实施例中，设备状态特征是储能设备健康度(SOC、SOH、温度等),比如，锂电池(健康度良好),故障电池：温度异常(如某单体电池>50℃触发告警)。[0060]该实施例中，储能主体决策频率是根据负荷波动确定的调度指令更新频率，比如，高频决策：秒级响应(如应对光伏云团快速波动),低频决策：小时级调整(如峰谷套利)。[0061]该实施例中，储能主体可行度是基于设备状态评估的储能单元可调度能力(0-100%),比如，可行度90%:健康电池组可满功率运行，可行度50%:老化电池组需降额运行。[0062]该实施例中，储能主体核心属性是综合决策频率与可行度确定的储能单元角色，比如，快速响应型：高决策频率+高可行度(如锂电储能),缓冲备用型：低决策频率+中等可行度(如铅酸电池)。[0063]该实施例中，区域耦合特征是不同区域能源需求的关联性(如相邻区域负荷同步性),比如，强耦合：地铁站与商业区负荷同步增长，弱耦合：工班工厂与居民用电)。[0064]该实施例中，网络阻塞特征是电网传输瓶颈(如线路容量限制、节点电压越限),比[0065]该实施例中，储能主体交互拓扑是储能单元间的协作关系(主从、对等、分层等),[0067]该实施例中，通信网络构架是交互拓扑与通信技术的整合方案，比如，分层架构：[0068]该实施例中，温度-负荷敏感度是温度变化对负荷的影响程度(如空调负荷占比),比如，高敏感度：商业综合体(温度每升1℃→负荷+5%),低敏感度：数据中心(恒温运行，负荷稳定)。[0070]该实施例中，储能主体决策空间是环境约束下的可调度范围(如温度限制充放电功率),比如，高温限电：锂电池在40℃以上需降额50%运行，能供电。明应急)。例。实施例5:根据博弈机制输出上层博弈的均衡结果与下层博弈的稳度中心(如某市电网公司),微电网主控系统(EMS/BAU一体化平台);下层参与者是执行具体[0077]该实施例中，上层参与者对应的上层参与者策略空间对应的是全局电力配置策参与者的充放电行为，设定惩罚机制(如过载罚款);下层参与者对应的下层参与者策略空间为充放电功率选择，响应延迟调整，本地优均衡策略。突发负荷。实施例6:将储能分配方案中的逻辑拓扑节点转化为实际地理坐标系，基于所述实际地理坐标系进行空间适配，根据空间适配结果进行分类，得出固定式储能与移动储能进行碰撞分析，得出固定式储能的第一碰撞分析结果与移动储能的第二碰撞分析结果；从碰撞-处理表中匹配第一碰撞分析结果与第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理与软性冲突处理；基于实际地理坐标系对第一碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一补充定位，对第一碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二补充定位，综合第一补充定位与第基于实际地理坐标系对第二碰撞分析结果对应的硬性冲突处理进行第一动态路线规划，对第二碰撞分析结果对应的软性冲突处理进行第二动态路线规划，综合第一动态路线规划与第二动态路线规划，得出规划结果。[0084]该实施例中，逻辑拓扑节点是抽象的网络连接点，表示储能在电力系统中的功能位置(如节点A→节点B),比如，微电网模型中的虚拟节点(如光伏储能接口节点);实际地理坐标系是基于经纬度或城市坐标的物理位置。[0085]该实施例中，碰撞分析是检测储能布局与地理/设施冲突，第一碰撞分析(固定式)表示固定式储能选址与地理/法规的刚性冲突检测结论，比如，某储能电站规划位置与地下燃气管道重叠→冲突；第二碰撞分析(移动式)表示移动储能在动态运行中与交通/环境等时变因素的冲突诊断，比如，移动储能车路线经过限高桥梁→冲突。[0086]该实施例中，硬性冲突是不可妥协的安全/法规冲突，对应的处理发过誓是储能站与化工厂安全距离不足→移位；软性冲突是可优化的效率/成本冲突，对应的处理方式是储能车路线拥堵→调整时段或路径。[0087]该实施例中，第一补充定位是针对固定式储能的硬性冲突(如法规禁止、安全风险)采取的强制性位置修正；第二补充定位是针对固定式储能在空间适配中发现的软性冲突(非刚性约束问题)采取的优化调整措施。[0088]该实施例中，第一动态路线规划是针对移动储能的硬性冲突(如限高、禁行区)生成的保底安全路径；第二动态路线规划是针对移动储能的软性冲突(如拥堵、电价波动)优化的经济高效路径。[0089]上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过地理坐标转换和碰撞检测分析，智能识别固定/移动储能的冲突类型，结合冲突处理策略进行精准空间适配，最终生成优化的储能布局方案和动态路线规划，实现储能资源的空间精准配置，形成智能化的空间适配机实施例7:[0090]本发明实施例提供一种基于大数据的城市分布式储能调度方法，根据补充定位结果与规划结果生成约束条件，基于所述约束条件设置弹性响应基础，进行效能验证，并根据效能验证结果生成约束调度方案，对城市分布式储能进行调度，包括：对补充定位结果进行第一提取，对规划结果进行第二提取，基于第一提取与第二提取确定对应的约束条件；根据所述约束条件建立三级响应机制，并根据三级响应机制进行储能-策略绑定，进而形成弹性响应基础；对弹性响应基础进行效能验证，根据效能验证结果识别关键调节参数，对弹性响应基础进行调整，并输出分级的约束调度方案，对城市分布式储能进行调度。[0091]该实施例中，第一提取是从固定式储能的修正位置中提取关键参数(如坐标、容量、辐射范围),比如，某储能电站最终定位在坐标(121.5°E,31.2°N),容量2MW,覆盖半径[0092]该实施例中，第二提取是从移动储能的路线规划中提取动态参数(如路径节点、时[0093]该实施例中，三级响应机制是一级响应是在无异常情况下，按预设策略执行常规调度，比如，商业区储能在电价低谷时(凌晨2:00-5: