CN104485692A - 一种分布式光伏发电能量调度系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种分布式光伏发电能量调度系统及其方法，包括分布式光伏电池阵列、分布式逆变控制系统、传感网络、电气控制系统、储能单元、控制中心系统和云平台能量调度中心。将云计算引入到分布式光伏发电系统的能量调度策略中，首先运用储能单元存储分布式光伏发电系统所发电量，再利用云平台能量调度中心发命令给控制中心系统，并根据用户负载的用电量决定储能单元的能量是并入大电网还是直接提供给用户负载。这样有助于加强电网的自组织特性，并降低输电、配电损耗。
Description
技术领域
本发明涉及一种分布式光伏发电系统能量调度方法，属于光伏发电领域。
背景技术
目前，太阳能开发利用中最具前景的应用方式是光伏并网发电。光伏并网发电可分为大规模集中式和分布式两种形式。而相比大规模集中式并网发电，分布式并网发电能完全发挥太阳能分布广泛、地域广阔等特点，且具有即发即用、适应性强、无需储能等特点。
随着分布式光伏发电系统越来越多的接入配电网中运行，从电能供应和使用的角度来看，电网的自组织特性会加强，在局部区域内电网表现出自产自销的特性。比如未来用户在用电过程中，可能一部分来自大电网供给，而另一部分来自其附近的分布式光伏系统发电。而对于分布式光伏系统的发电量可能一部分直接为用户所用，另一部分输入至大电网。在分布式资源的调配的过程中，本文提出了一种基于云计算的分布式光伏发电的能量调度方法，该方法可以较快获取各个分布式节点的用电和发电信息，从而进行合理的调配。
发明内容
对于目前存在的分布式光伏发电不能集中并网监控、维护性较差的不足，为了满足能量调度的需求，本发明提供了一种通过云计算平台集中海量数据进行处理分析进而集中监控调度、增强分布式光伏发电系统维护性的方法。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种分布式光伏发电能量调度系统，包括光伏电池阵列、分布式逆变控制系统、储能单元、传感网络、电气控制系统、控制中心系统和云平台能量调度中心；所述光伏电池阵列与分布式逆变控制系统相连，分布式逆变控制系统和储能单元相连，储能单元和控制中心系统相连，所述传感网络分别与光伏电池阵列、分布式逆变控制系统和控制中心系统相连，所述电气控制系统分别与分布式逆变控制系统、控制中心系统相连，所述控制中心系统分别与市电网和用户相连，控制中心系统与云平台能量调度中心相连。
进一步，所述分布式逆变控制系统包括直流电力逆变模块、通信模块和最大功率点追踪模块；所述直流电力逆变模块采用三相无变压器型混合型H桥(MOSFET+IGBT)拓扑结构；所述通信模块采用MODBUS TCP/IP现场总线工业通信协议通过储能单元与控制中心系统通信互联；所述最大功率点追踪模块用于对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪。
进一步，所述储能单元包括储能模块与通信模块；储能模块用于储存光伏电池进逆变系统的发电量；通信模块用于作为控制中心系统与分布式逆变控制系统通信的媒介，并接收控制中心系统由云平台能量调度中心所发的调度命令。
进一步，所述传感网络由传感器网络与数据融合模块组成，包括温度传感器组、光照强度传感器组、霍尔电流传感器组、霍尔电压传感器组、频率传感器组、热像漏电流传感器组，所述温度传感器组、光照强度传感器组布置在所述光伏电池阵列现场；所述霍尔电流传感器组、霍尔电压传感器组、频率传感器组和热像漏电流传感器组布置在所述分布式逆变控制系统中；所述数据融合模块采集每个传感器模块数据。
进一步，所述控制中心系统包括电力汇集电气模块、通信模块；所述电力汇集电气模块包括变压器、空气开关、继电器、可编程逻辑控制器，将储能单元里的电能根据云平台所发命令传输给用户负载或市电网；所述控制中心系统的通信模块具有近程和远程两个通信通道，近程采用MODBUS TCP/IP现场总线协议，与分布式逆变控制系统好传感网络通信；远程采用UDP网际用户数据包协议并与专用智能电网编码与加密算法结合使用。
进一步，所述云平台能量调度中心包括一套海量数据处理系统以及决策系统；所述海量数据处理系统用于采集分布式光伏电池阵列的环境参数以及工作参数，区域内其他系统的运行参数以及用户的用电设备的用电量信息；所述决策系统用于根据海量数据处理系统将用户的用电设备的用电信息得出负荷的精确模型，通过用户负载用电量与储能单元的电量比较得出的决策命令来发送给控制中心系统。
本发明的方法的技术方案为：
一种分布式光伏发电系统能量调度方法，具体过程为：
光伏电池阵列将所转化的直流电能接入分布式逆变控制系统中，分布式逆变控制系统将直流电能逆变为380伏特的工频交流电能，工频交流电能流入储能单元以进行储存，并由控制中心系统接收云平台能量调度中心的命令控制储能单元的能量是并网还是直接为负载供电；
由用电设备的用电信息构建的精确负荷模型，再结合以往用电设备的用电信息通过云计算平台预测出用户负载的用电量Q，而分布式光伏发电系统的发电量S储存在储能单元中，根据Q与S比较的结果作为云平台像控制中心系统发出的命令，当Q＞S时，分布式光伏发电的电量全部供应给用户负载，而无需并网，降低输配电能耗，用户负载用电多出的部分Q-S，由大电网配合供应；当Q＜S时，分布式光伏发电系统的发电量部分供应给用户负载，部分直接并入大电网。
进一步，所述分布式逆变系统采用RBF-BP组合神经网络算法，根据光伏电池的P-V、I-V特性曲线与温度、光照强度等工作环境参数的关系特性，对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪，并通过双Boost-Buck控制电路实时调节控制光伏电池阵列工作在最佳电压处，使其输出功率始终最大化；所述RBF-BP组合神经网络算法采用4层神经网络结构，由当前温度和光照强度这两个参数组成输入向量u(T，R)，输出f(u)为最大功率点的最佳工作电压。
进一步，还包括：
控制中心系统根据传感网络的信号参数对分布式光伏发电电源采用特有算法发出紧急控制命令；电气控制系统接收分布式逆变控制系统紧急命令和控制中心系统命令，保障整个系统内电气设施安全。
进一步，所述传感网络中的数据融合模块采集每个传感器模块数据，利用安培定律、维恩位移黑体辐射定律计算出温度、功率、功率因素、有功和无功功率，并采用归一化算法对数据进行处理并发出紧急针对现场命令；所述归一化算法将温度变化偏移量、电流变化偏移量、电压变化偏移量、频率变化偏移量和功率变化偏移量进行加权，然后归一化为0～1区间内的紧急程度，当归一化紧急程度大于既定阈值时，即为对应的危险状况，并针对危险状况发出紧急针对现场命令。
本发明的有益效果主要表现在：
1)将分布式光伏发电装置利用网络通信技术加以控制调度，并且光伏发电单元具有二级控制，提高了系统的稳定性。
2)利用分布式光伏电池阵列发电量直接为用户负载供电，降低了输电和配电的损耗，且减轻了大电网的负责。
3)光伏电池阵列为用户直接供电加上大电网的支持，可以增加电力供应网络的自组织特性。
4)考虑光伏发电系统及大电网的数据海量特性，引入云计算平台，可以增强数据处理及命令下达的效率。
5)实现了整个系统的集中实施与集中管理，增强了系统的功能，方便系统维护，增强了系统的稳定性和可靠性，降低了维护成本。
附图说明
图1是本发明分布式光伏发电能量调度系统结构图；
图2云平台分析决策系统；
图3本发明分布式光伏发电系统调度策略示意图。
具体实施方式
本发明的技术构思为：将云计算引入到分布式光伏发电系统的能量调度策略中，首先运用储能单元存储分布式光伏发电系统所发电量，再利用云平台能量调度中心发命令给控制中心系统，并根据用户负载的用电量决定储能单元的能量是并入大电网还是直接提供给用户负载。这样有助于加强电网的自组织特性，并降低输电、配电损耗。
由云平台能量调度中心控制的光伏发电阵列采用优化的调度方法来确定光伏发电阵列是并网运行还是直接为用户供电，如附图3所示，将分布式光伏发电系统发电量进行存储，并可接受云平台能量调度中心调度。其中光伏电池阵列为太阳能-电能转换装置，布置在建筑物的屋顶，光伏电池阵列所转化的直流电能接入分布式逆变控制系统中。分布式逆变控制系统一方面将直流电能逆变为380伏特的工频交流电能，另一方面对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪控制，实时调节使其工作在最大功率点处。分布式逆变系统输出的380伏特的工频交流电能直接流入储能单元进行存储。并且由接收云平台能量调度中心控制的控制中心系统根据用户负载用电设备的用电信息所建立的精确地负荷模型来控制储能单元的能量是直接给用户负载供电还是并入大电网。此外，控制中心系统根据传感网络的信号参数对分布式光伏发电电源采用特有算法发出紧急控制命令。另外，控制中心系统与云平台能量调度中心通信，上报光伏电池阵列工作状态和用户负载工作耗能状态，同时接收云平台能量调度中心发出的调度命令。
下面结合附图对本发明的具体实施方式进一步进行解释。
如图1所示，分布式光伏能量调度系统主要包括以下几个模块：分布式光伏电池阵列、分布式逆变控制系统、传感网络、电气控制系统、储能单元、控制中心系统和云平台能量调度中心。所述光伏电池阵列与分布式逆变控制系统相连，分布式逆变控制系统与储能单元相连，储能单元与控制中心系统相连，所述传感网络分别与光伏电池阵列、分布式逆变控制系统、控制中心系统相连，所述电气控制系统分别与分布式逆变系统、控制中心系统相连，所述控制中心系统分别与储能单元、市电网、用户负载相连，控制中心系统与云平台能量调度中心相连。
分布式光伏发电能量调度系统将分布式光伏电池发电量进行有效规划，是并网还是直接给用户负载供电。具体实施过程为：
所述光伏电池阵列所转化的直流电能接入分布式逆变控制系统中，分布式逆变控制系统将直流电能逆变为380伏特的工频交流电能，分布式逆变系统输出的380伏特工频交流电能流入储能单元进行储存，并由控制中心系统接收云平台能量调度中心的命令控制储能单元的能量是并网还是直接为负载供电。
由用电设备的用电信息构建的精确负荷模型，再结合以往用电设备的用电信息通过云计算平台预测出用户负载的用电量Q，而分布式光伏发电系统的发电量S储存在储能单元中，根据Q与S比较的结果作为云平台像控制中心系统发出的命令，当Q＞S时，分布式光伏发电的电量全部供应给用户负载，而无需并网，降低输配电能耗，用户负载用电多出的部分Q-S，由大电网配合供应。当Q＜S时，分布式光伏发电系统的发电量部分供应给用户负载，部分直接并入大电网。
此外，分布式逆变系统一方面将直流电逆变为380伏特的工频交流电能，另一方面对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪控制，实时调节光伏电池阵列的工作电压，使其输出功率始终最大化。分布式逆变系统输出的380伏特工频交流电能直接流入存储单元进行储存，并接受控制中心系统的控制调度。另外，控制中心系统根据分布式光伏发电电源的状态模型和传感网络的信号参数，调整并控制各个分布式光伏发电电源的工作状态，并根据部分参数采用特有的算法发出紧急控制命令。另外，控制中心系统与云平台能量调度中心进行通信，上报光伏发电工作状态、用户负载工作耗能状态，同时接收云平台能量调度中心的调度命令。
所述光伏电池阵列安装在建筑物的顶端，其功率可根据建筑物屋顶面积和日照温度情况确定。分布式光伏电池阵列输出直流电直接导入分布式逆变控制系统中。分布式逆变控制系统对光伏阵列的输出功率进行实时监控。
所述分布式逆变控制系统由直流电力逆变模块、通信模块和最大功率点追踪模块组成。所述直流电力逆变模块采用三相无变压器型(Transformerless)混合型H桥(MOSFET+IGBT)拓扑结构。将光伏电池阵列输出的直流电逆变为三相380伏特的工频交流电。所述最大功率点追踪模块采用RBF-BP组合神经网络算法根据当天温度及光照强度等信息预测出光伏电池的最佳工作电压，然后再由双BOOST-BUCK控制电路实时调整光伏电池的工作电压，使其输出最大功率。所述通信模块采用MODBUS TCP/IP现场总线工业通信协议通过储能单元与控制中心系统通信，将光伏电池工作状态、电压、电路、功率因素等参数上传至控制中心系统，并接受所述控制中心系统的命令。
所述储能单元由储能模块与通信模块组成，储能单元主要是储存光伏电池进逆变系统的发电量。而通信模块主要作为控制中心系统与分布式逆变控制系统通信的媒介。并接收控制中心系统由云平台能量调度中心所发的调度命令。
所述传感网络由传感器网络和数据融合模块组成。所述传感器网络包括温度传感器组、光照强度传感器组、霍尔电流传感器组、霍尔电压传感器组，热像漏电流传感器组和频率传感器组。各个传感器组分别用来检测光伏阵列的工作环境及逆变控制系统的工作状态。所述数据融合模块利用安培定律和维恩位移黑体辐射定律通过传感器模块的数据计算出功率、功率因数、有功功率和无功功率等参数，并采用归一法对参数进行处理，若系统发生短路、失相等故障，控制中心系统将发出紧急命令处理现场故障。
所述电气控制系统接收分布式逆变控制系统紧急命令和控制中心系统命令，用于保障整个系统内电气设施安全。
所述控制中心系统由电力汇集电气模块、通信模块、上位机应用软件等组成。所述电力汇集电气模块有变压器、空气开关、继电器、逻辑可编程控制器等组成，将储能单元里的电能根据云平台所发命令传输给用户负载或市电网。所述通信模块具有近程和远程两个通信通道。近程采用MODBUS TCP/IP现场总线协议，与分布式逆变控制系统好传感网络通信；远程采用UDP网际用户数据包协议并与专用智能电网编码与加密算法结合使用，与云平台能量调度中心通信，主要上报用户用电设备的用电信息，分布式光伏发电系统的温度，光照等参数数据，并接受云平台的调度命令，用于指令储能单元里的电能是并网还是为用户供电。所述上位机应用软件采用LABVIEW软件开发，具有很好的扩展性与操作性，分为数据库、人机界面等部分，数据库主要存储环境参数数据，光伏电池阵列工作数据等，人机界面作为工作环境和电气设备工作状态的显示界面。
所述云平台能量调度中心为一套海量数据处理系统以及决策系统如图2所示，采用模式识别、时域仿真、算法优化等方法对云平台数据进行运算预测。所述海量数据处理系统主要采集分布式光伏电池阵列的环境参数以及工作参数，区域内其他系统的运行参数以及用户的用电设备的用电量信息等，当分布式发电设备数量众多时数据就变得越发庞大，所以需要云平台这样的计算能力强，效率高的方法来计算储存相关数据。所述决策系统主要根据海量数据处理系统将用户的用电设备的用电信息得出负荷的精确模型，再利用神经网络算法预测用户负载用电量与储能单元的电量比较得出的决策命令来发送给控制中心系统。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，包括光伏电池阵列、分布式逆变控制系统、储能单元、传感网络、电气控制系统、控制中心系统和云平台能量调度中心；
所述光伏电池阵列与分布式逆变控制系统相连，分布式逆变控制系统和储能单元相连，储能单元和控制中心系统相连，所述传感网络分别与光伏电池阵列、分布式逆变控制系统和控制中心系统相连，所述电气控制系统分别与分布式逆变控制系统、控制中心系统相连，所述控制中心系统分别与市电网和用户相连，控制中心系统与云平台能量调度中心相连。
2.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，所述分布式逆变控制系统包括直流电力逆变模块、通信模块和最大功率点追踪模块；
所述直流电力逆变模块采用三相无变压器型混合型H桥(MOSFET+IGBT)拓扑结构；
所述通信模块采用MODBUS TCP/IP现场总线工业通信协议通过储能单元与控制中心系统通信互联；
所述最大功率点追踪模块用于对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪。
3.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，所述储能单元包括储能模块与通信模块；
所述储能模块用于储存光伏电池进逆变系统的发电量；
所述通信模块用于作为控制中心系统与分布式逆变控制系统通信的媒介，并接收控制中心系统由云平台能量调度中心所发的调度命令。
4.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，所述传感网络由传感器网络与数据融合模块组成，包括温度传感器组、光照强度传感器组、霍尔电流传感器组、霍尔电压传感器组、频率传感器组、热像漏电流传感器组，所述温度传感器组、光照强度传感器组布置在所述光伏电池阵列现场；所述霍尔电流传感器组、霍尔电压传感器组、频率传感器组和热像漏电流传感器组布置在所述分布式逆变控制系统中；所述数据融合模块采集每个传感器模块数据。
5.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，所述控制中心系统包括电力汇集电气模块、通信模块；
所述电力汇集电气模块包括变压器、空气开关、继电器、可编程逻辑控制器，将储能单元里的电能根据云平台所发命令传输给用户负载或市电网；所述控制中心系统的通信模块具有近程和远程两个通信通道，近程采用MODBUS TCP/IP现场总线协议，与分布式逆变控制系统好传感网络通信；远程采用UDP网际用户数据包协议并与专用智能电网编码与加密算法结合使用。
6.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电能量调度系统，其特征在于，所述云平台能量调度中心包括一套海量数据处理系统以及决策系统；
所述海量数据处理系统用于采集分布式光伏电池阵列的环境参数以及工作参数，区域内其他系统的运行参数以及用户的用电设备的用电量信息；
所述决策系统用于根据海量数据处理系统将用户的用电设备的用电信息得出负荷的精确模型，通过用户负载用电量与储能单元的电量比较得出的决策命令来发送给控制中心系统。
7.一种分布式光伏发电系统能量调度方法，其特征在于，具体过程为：
光伏电池阵列将所转化的直流电能接入分布式逆变控制系统中，分布式逆变控制系统将直流电能逆变为380伏特的工频交流电能，工频交流电能流入储能单元以进行储存，并由控制中心系统接收云平台能量调度中心的命令控制储能单元的能量是并网还是直接为负载供电；
由用电设备的用电信息构建的精确负荷模型，再结合以往用电设备的用电信息通过云计算平台预测出用户负载的用电量Q，而分布式光伏发电系统的发电量S储存在储能单元中，根据Q与S比较的结果作为云平台像控制中心系统发出的命令，当Q＞S时，分布式光伏发电的电量全部供应给用户负载，而无需并网，降低输配电能耗，用户负载用电多出的部分Q-S，由大电网配合供应；当Q＜S时，分布式光伏发电系统的发电量部分供应给用户负载，部分直接并入大电网。
8.根据权利要求7所述的一种分布式光伏发电系统能量调度方法，其特征在于，所述分布式逆变系统采用RBF-BP组合神经网络算法，根据光伏电池的P-V、I-V特性曲线与温度、光照强度等工作环境参数的关系特性，对光伏电池阵列的最大功率点进行追踪，并通过双Boost-Buck控制电路实时调节控制光伏电池阵列工作在最佳电压处，使其输出功率始终最大化；所述RBF-BP组合神经网络算法采用4层神经网络结构，由当前温度和光照强度这两个参数组成输入向量u(T，R)，输出f(u)为最大功率点的最佳工作电压。
9.根据权利要求7所述的一种分布式光伏发电系统能量调度方法，其特征在于，还包括：
控制中心系统根据传感网络的信号参数对分布式光伏发电电源采用特有算法发出紧急控制命令；电气控制系统接收分布式逆变控制系统紧急命令和控制中心系统命令，保障整个系统内电气设施安全。
10.根据权利要求9所述的一种分布式光伏发电系统能量调度方法，其特征在于，
所述传感网络中的数据融合模块采集每个传感器模块数据，利用安培定律、维恩位移黑体辐射定律计算出温度、功率、功率因素、有功和无功功率，并采用归一化算法对数据进行处理并发出紧急针对现场命令；
所述归一化算法将温度变化偏移量、电流变化偏移量、电压变化偏移量、频率变化偏移量和功率变化偏移量进行加权，然后归一化为0～1区间内的紧急程度，当归一化紧急程度大于既定阈值时，即为对应的危险状况，并针对危险状况发出紧急针对现场命令。
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |