CN110165768A - 一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于蓄电池容量配置技术领域，公开了一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统及方法，光伏发电单元与能量控制器连接，能量控制器与DC负载和蓄电池连接，能量控制器与逆变器和AC负载连接。光伏发电单元在有光照的情况下将太阳能转换为电能，通过太阳能控制逆变一体机给负载供电，同时给蓄电池组充电；在无光照时，由蓄电池通过逆变器给交流负载供电；采用边储边用或者先储后用的工作模式；蓄电池的配置根据系统参数进行有效测算配置。本发明避免了容量配置偏大造成投资浪费以及容量配置偏小造成系统稳定性较差。不依赖电网而独立运行，可应用于偏远山区、无电区、无电网岛屿等区域的微网供电。

Description

一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统及方法

技术领域

本发明属于蓄电池容量配置技术领域，尤其涉及一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统及方法。

背景技术

目前，最接近的现有技术：随着新能源技术的发展，光伏发电成为分布式能源重要的组成部分，离网型光储微电网一般由光伏组件(微电源)、储能蓄电池、控制装置、负荷等组合起来形成一个单一的可控发电单元。离网型光伏储能发电系统广泛应用于偏僻山区、无电区、海岛、通讯基站和路灯等应用场所。世界上现已建成的光伏发电都受气候、温度等不确定因素和条件的影响，受昼夜确定因素影响，其发电特征具有随机性、波动性、周期性和间歇性，储能蓄电池在光储微电网系统中的容量配置目前无精确计算配置方法，对于光储离网系统设计配置光伏组件的数量、电池的数量，因没有经验，往往配置过大，造成资源浪费。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的储能蓄电池容量的配置靠经验，无精确配置算法，造成系统造价偏高或稳定性较差。

解决上述技术问题的难度：

受光伏发电的波动性、周期性、随机性导致蓄电池容量配置难以精确。

解决上述技术问题的意义：

可精确指导离网光储发电系统蓄电池容量的精确配置，提高系统供电可靠性及经济性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统及方法。

本发明是这样实现的，一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统，所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统设置有：

光伏发电单元；

光伏发电单元与能量控制器连接，能量控制器与DC负载和蓄电池连接，能量控制器与逆变器和AC负载连接。

本发明的另一目的在于提供一种执行所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统的基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法，所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法包括以下步骤：

第一步，光伏发电单元在有光照的情况下将太阳能转换为电能，通过太阳能控制逆变一体机给负载供电，同时给蓄电池组充电；

第二步，在无光照时，由蓄电池通过逆变器给交流负载供电；采用边储边用或者先储后用的工作模式；

第三步，蓄电池的配置根据系统参数进行有效测算配置。

进一步，所述蓄电池计算容量按下式计算：

Q₁＝W_f夜/(K×(1-η1)×η2×η3)；

式中：Q₁表示蓄电池组的有效容量，单位kWh；W_f夜表示日无光照期间的用电量，单位kWh；η2表示储能逆变器的效率；η3表示蓄电池循环放电效率；η1表示设备损耗；K表示蓄电池的放电深度。

进一步，所述蓄电池的充电功率计算包括：蓄电池计算功率P1应同时满足以下要求：

(1)能支撑无光照期间最大负荷，P₁≥P_max；P_max表示无光照期间最大负荷，单位kW；

(2)能完全吸收发电出力减去负荷的最大盈余功率，P₁≥max{P_光-P_f}；P_光表示光伏出力，单位kW；P_f表示用电负荷，单位kW；

(3)保证在发电出力盈余期间将电量充满；

(4)能平抑最大出力波动：P₁≥P_光.max×K_b；P_光.max表示光伏出力最大值单位kW；K_b表示光伏出力波动系数。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法的蓄电池。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明给出了光储离网发电系统蓄电池容量的最优配置算法，避免了容量配置偏大造成投资浪费以及容量配置偏小造成系统稳定性较差。不依赖电网而独立运行，可应用于偏远山区、无电区、无电网岛屿等区域的微网供电。

本发明解决了偏远山区、无电区、无电网岛屿等区域的供电问题。相比柴油发电机更加经济、环保；且免去柴油发电系统的定期燃料补充。储能电池容量的最优配置避免造成系统投资浪费。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统的结构示意图；

图中：1、光伏发电单元；2、能量控制器；3、DC负载；4、逆变器；5、AC负载；6、蓄电池。

图2是本发明实施例提供的基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有的储能蓄电池容量的配置靠经验，无精确配置算法，造成系统造价偏高或稳定性较差的问题。本发明给出了光储离网发电系统蓄电池容量的最优配置算法，避免了容量配置偏大造成投资浪费以及容量配置偏小造成系统稳定性较差。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统包括：光伏发电单元1、能量控制器2、DC负载3、逆变器4、AC负载5、蓄电池6。

光伏发电单元1与能量控制器2连接，能量控制器2与DC负载3和蓄电池6连接，能量控制器2与逆变器4和AC负载5连接。

如图2所示，本发明实施例提供的基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法包括以下步骤：

S201：蓄电池的配置根据系统参数进行有效测算配置。

S202：光伏发电单元在有光照的情况下将太阳能转换为电能，通过太阳能控制逆变一体机给负载供电，同时给蓄电池组充电；采用“边储边用”或者“先储后用”的工作模式；

S203：在无光照时，由蓄电池通过逆变器给交流负载供电；

在本发明的优选实施例中，蓄电池计算容量按下式计算：

Q₁＝W_f夜/(K×(1-η1)×η2×η3)；

式中：Q₁表示蓄电池组的有效容量，单位kWh；W_f夜表示日无光照期间的用电量，单位kWh；η2表示储能逆变器的效率；η3表示蓄电池循环放电效率；η1表示设备损耗；K表示蓄电池的放电深度。

在本发明的优选实施例中，蓄电池的功率计算包括：蓄电池计算功率P1应同时满足以下要求：

①能支撑无光照期间最大负荷，P₁≥P_max；P_max表示无光照期间最大负荷，单位kW。

②能完全吸收发电出力减去负荷的最大盈余功率，P₁≥max{P_光-P_f}；P_光表示光伏出力，单位kW；P_f表示用电负荷，单位kW。

③保证在发电出力盈余期间将电量充满。

④能平抑最大出力波动：P₁≥P_光.max×K_b；P_光.max表示光伏出力最大值单位kW；K_b表示光伏出力波动系数。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统，其特征在于，所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统设置有：

光伏发电单元；

光伏发电单元与能量控制器连接，能量控制器与DC负载和蓄电池连接，能量控制器与逆变器和AC负载连接。

2.一种执行权利要求1所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置系统的基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法，其特征在于，所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法包括以下步骤：

第一步，光伏发电单元在有光照的情况下将太阳能转换为电能，通过太阳能控制逆变一体机给负载供电，同时给蓄电池组充电；

第二步，在无光照时，由蓄电池通过逆变器给交流负载供电；采用边储边用或者先储后用的工作模式；

第三步，蓄电池的配置根据系统参数进行有效测算配置。

3.如权利要求2所述的基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法，其特征在于，所述蓄电池计算容量按下式计算：

Q₁＝W_f夜/(K×(1-η1)×η2×η3)；

式中：Q₁表示蓄电池组的有效容量，单位kWh；W_f夜表示日无光照期间的用电量，单位kWh；η2表示储能逆变器的效率；η3表示蓄电池循环放电效率；η1表示设备损耗；K表示蓄电池的放电深度。

4.如权利要求2所述的基于光储智能微网的蓄电池容量功率配置方法，其特征在于，所述蓄电池的功率计算包括：蓄电池计算功率P1应同时满足以下要求：

(1)能支撑无光照期间最大负荷，P₁≥P_max；P_max表示无光照期间最大负荷，单位kW；

(2)能完全吸收发电出力减去负荷的最大盈余功率，P₁≥max{P_光-P_f}；P_光表示光伏出力，单位kW；P_f表示用电负荷，单位kW；

(3)保证在发电出力盈余期间将电量充满；

(4)能平抑最大出力波动：P₁≥P_光.max×K_b；P_光.max表示光伏出力最大值单位kW；K_b表示光伏出力波动系数。

5.一种应用权利要求2～4任意一项所述基于光储智能微网的蓄电池容量配置方法的蓄电池。