分布式电池储能系统作为电力系统中的一种重要组成部分，它的主要作用在于通过储存电能来辅助电网的调峰和经济运行。调峰是指电力系统对用电负荷变化进行调节的过程，目的是保持电网的供电平衡。随着智能电网的发展，传统以火力发电为主、可再生能源为辅的发电模式已经转变为更加依赖于储能系统的调节模式。电池储能系统因为其成本相对较低、响应速度快和使用方便的优势，成为电力辅助调峰中越来越重要的技术应用。
电力负荷预测是电池储能系统参与调峰前的重要准备工作，它要求电力系统能够在充分了解用户用电规律的前提下，对用电负荷的趋势进行准确预测。用电负荷受季节、天气、时段等多种复杂因素影响，因此负荷预测模型需要能够处理非线性问题。本文所采用的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法，通过非线性映射将数据映射到高维空间并进行线性估计回归，能有效解决复杂的非线性预测问题。评估预测准确性的标准通常包括绝对误差、相对误差、平均误差以及均方误差等，其中平均相对误差是精度较高的一个指标。
电池储能系统在参与辅助调峰的过程中，其经济性调度分析需要考虑电池损耗的影响。电池储能系统在放电和充电过程中都会产生一定的损耗，这些损耗会直接影响到系统运行的经济性。在进行经济性调度时，电网调度系统会利用负荷预测的结果，通过优化调度算法，合理安排电池储能系统的充放电时机和功率，以达到降低整体运行成本、提高能源使用效率的目的。
为了实现电池储能系统的合理化调度，本文提出设计一个经济性调度平台，该平台能够依据负荷预测的结果，结合电池储能系统的性能参数和电网的运行状态，制定出最优的调度策略。该策略会考虑诸多因素，包括但不限于电池的充放电效率、储能系统的最大可充放电功率、电网的电价结构、峰谷电价差、电池的循环寿命损耗等。通过这样的经济性调度，可以有效地降低电网的运行成本，同时为电力用户提供经济用电方案，进一步提高整个电力系统的经济性和效率。
在技术支持上，本文提及的向量机理论、支持向量回归算法属于机器学习和人工智能领域中的技术。这些技术的引入，能够显著提高负荷预测的准确性和储能系统的调度效率。结合了信息技术、控制技术、电力电子技术等多学科知识，分布式电池储能系统的研究和应用是当前智能电网技术发展的重要方向之一。通过综合运用这些技术，可以不断优化电力系统的运行方式，提高能源的利用效率，促进能源结构的转型和升级。
