本次组会汇报分布式储能网络化运营能量需求预测研究的思路进展，从科研背景、科研问题、科研目的、研究内容等几个方面展开。

科研背景:

• 储能是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式储存起来，以便以后在需要时利用的技术。
• 储能是新能源发电并网和消纳的重要支撑技术，其重要作用包括平抑功率波动、削峰填谷、改善电能质量等。
• 当前，我国经济结构和能源体系正经历革命性变化。分布式能源在提升能源利用效率、优化能源供给结构、缓解能源供需地域不平衡等方面发挥了重要作用，是现代能源系统不可或缺的重要组成部分，其应用场景包含用户侧、分布式电源侧和配网侧等三个方面。
  • 网络化运营是建立一个安全、高效、系统的运营管理体系，统筹安排既有资源，协调各主体之间关系，实现网络运营的社会效益、经济效益最大。

科研问题：

目前的研究中，分布式储能能量需求预测较少，在挖掘不同储能单元间的电力负荷空间时间等信息关联方面进展有限，缺乏有效方法对于这一场景进行建模做出准确预测。

研究内容：

通过图卷积神经网络，针对不同区域分布式储能单元的电力负荷需求数据，引入不同储能单元储能数据信息，挖掘不同时间、地点分布式单元间负荷需求的内在相关性，来预测储能单元的电力负荷。