CN110311371A - 一种基于虚拟储能的光伏冷库系统及其负荷主动调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于虚拟储能的光伏冷库系统及其负荷主动调控方法，首先负荷预测模块根据气象局的气象数据，历史负荷信息，冷库储存量，贮存的货物种类，以及制冷温度进行负荷预测，得到冷库的用电需求，然后能源管理中心模块，结合每日峰谷电价信息，通过光伏发电功率与预测时刻的冷库负荷需求，光伏上网电价和市电价格对比分析，寻求经济性最优，制定运行策略，并根据策略对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节。本发明利用光伏冷库的热惰性，考虑峰谷电价，给出主动负荷调控策略，提高了经济性，降低了热损失，有效提升了光伏和冷库的供需匹配性。
Description
技术领域
本发明涉及光伏冷库系统的调控方法，尤其涉及一种基于虚拟储能的光伏冷库系统及其负荷主动调控方法。
背景技术
近年来冷链物流呈现快速发展势头。作为冷链物流的主要环节，冷库总量逐年增加，据统计，2018年全国冷库总量将达到5238万吨(折合1.3亿立方米)，新增库容488万吨，同比增长10.3％。大量的冷库负荷接入会使电网峰谷差增大，同时大量的冷库消耗着巨大的电能，高昂的运行费用也会增加用户的负担。
随着太阳能、风能等可再生能源在能源结构中的比重逐年增加，国内外可再生能源得到大力发展。光伏发电被大量应用于生活中，光伏冷库系统就是其中的一种。由于光伏发电随太阳辐射等天气影响较大，造成供能的不稳定性，而冷库的负荷需求也随着冷藏食品的种类及数量等发生变化，因此，光伏冷库系统的功率匹配性较差。对于离网系统，往往采用蓄电池来提高系统稳定性，然而蓄电池的充放电功率较低，且蓄电池存在寿命短、成本高的问题，经济性较差。
而负荷预测技术常常用于提高系统匹配性，它是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因素，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据。可用来调整能源系统的供应，并通过运行策略调整负荷。
储能是实现可再生能源高效利用、能量合理调配的关键环节，同时能够有效提高能源系统的效率、匹配性、稳定性、可靠性和经济性。而虚拟储能利用物体的蓄热特性，构建虚拟储能系统，通过在适当温度范围内对温度进行调节，实现虚拟储能的功能，降低系统的运行成本。
发明内容
针对以上问题，本发明提出一种基于虚拟储能的光伏冷库系统及其负荷主动调控方法，利用光伏冷库的热惰性，考虑峰谷电价，给出主动负荷调控策略，提高了经济性，降低了热损失，有效提升了光伏和冷库的供需匹配性。
本发明的第一个技术方案是一种基于虚拟储能的光伏冷库系统，所述的系统包括：市电电网、光伏电池板、控制电路、逆变电路、冷库，市电电网与控制电路连接，光伏电池板通过控制电路、逆变电路与冷库连接。所述冷库包括库体、制冷系统、控制系统和冷却系统，所述库体依次串接制冷系统、冷却系统，所述控制系统控制库体、制冷系统和冷却系统。
本发明的第二个技术方案是一种基于虚拟储能的光伏冷库系统的负荷主动调控方法，包括如下模块：
负荷预测模块，根据气象局的气象数据，历史负荷信息，冷库储存量，贮存的货物种类，以及制冷温度建立冷库负荷预测模型，并对冷库未来某时刻的负荷进行预测；
能源管理中心模块，结合每日峰谷电价信息，通过光伏发电功率与预测时刻的冷库负荷需求，光伏上网电价和市电价格对比分析，寻求经济性最优，制定运行策略，并根据策略对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节；
所述系统的负荷预测模型具体输入参数以及建立步骤如下：先确定负荷预测模型的输入参数，包括气象数据，历史负荷数据，冷库储存量，储存货物种类和制冷温度。经过数据探索、数据预处理、然后利用MATLAB神经网络工具箱建立BP神经网络，进行挖掘建模，开始训练，训练完毕后，将当下的参数数据作为输入量输入到将训练好的BP神经网络模型中，输出量即为该光伏冷库未来某时刻的负荷预测值。
所述系统的能源管理中心模块具体为：
通过预测时刻冷库负荷负荷，当前市电价格与预测时刻市电价格的对比分析，以经济型最优为目标，做出需求响应，制定运行策略并进行控制。
所述的运行策略如下：
当光伏发电上网电价大于市电价格时，光伏发电全部并网，冷库接市电，经济性最好，即采用模式1；当光伏发电上网电价小于市电价格时，若光伏发电功率大于预测时刻冷库负荷时，则光伏发电供给冷库，并且提前调低冷库温度，已储存冷量，即采用模式2；如若光伏发电功率小于冷库预测负荷，则在市电价格低时调低温度，储存冷量，并且使冷库优先使用光伏发电，不足时再用市电作为补充，即模式3。
本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明针对光伏冷库系统运行费用高昂等问题，通过负荷预测技术得到冷库的负荷需求，然后结合峰谷电价以及相关上网政策，以经济性为目标，制定出最优的运行策略，利用虚拟储能思想，在合适场景下，对冷库的温度提前进行调节，以提前储存冷量。本发明利用光伏冷库的热惰性，考虑峰谷电价，给出主动负荷调控策略，提高了经济性，降低了热损失，有效提升了光伏和冷库的供需匹配性，使系统运行得以优化。
附图说明
图1为该光伏冷库系统结构示意图。
图2为该光伏冷库系统原理示意图。
图3为运行策略流程图。
附图中，各标号所代表的部件如下：
1：市电电网；2：光伏电池板；3：控制电路；4：逆变电路；5：库体 6：制冷系统；7：控制系统；8：冷却系统；9：冷库
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步地详细描述。
一种基于虚拟储能的光伏冷库系统主动负荷调控方法，系统结构参见图1，该系统主要由市电电网1、光伏电池板2、控制电路3、逆变电路4、库体5、制冷系统6、控制系统7、冷却系统8、冷库9，市电电网1与控制电路3连接，光伏电池板2通过控制电路3与逆变电路4与冷库9连接。
负荷预测模块，根据气象局的气象数据，历史负荷信息，冷库储存量，贮存的货物种类，以及制冷温度建立冷库负荷预测模型，并对冷库未来某时刻的负荷进行预测；
能源管理中心模块，结合每日峰谷电价信息，通过光伏发电功率与预测时刻的冷库负荷需求，光伏上网电价和市电价格对比分析，寻求经济性最优，制定运行策略，并根据策略对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节；
所述系统的负荷预测模型具体如下：
先确定负荷预测模型的输入参数，包括气象数据，历史负荷数据，冷库储存量，储存货物种类和制冷温度。经过数据探索、数据预处理、然后利用MATLAB神经网络工具箱建立BP神经网络，进行挖掘建模，开始训练，训练完毕后，将当下的参数数据作为输入量输入到将训练好的BP神经网络模型中，输出量即为该光伏冷库未来某时刻的负荷预测值。
所述系统的能源管理中心模块具体如下：结合每日峰谷电价信息，通过光伏发电功率与预测时刻的冷库负荷需求，光伏上网电价和市电价格对比分析，寻求经济性最优，制定运行策略，并根据策略对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节。如图3所示，所述的运行策略如下：
当光伏发电上网电价大于市电价格时，光伏发电全部并网，冷库接市电，经济性最好，即采用模式1；当光伏发电上网电价小于市电价格时，若光伏发电功率大于预测时刻冷库负荷时，则光伏发电供给冷库，并且提前调低冷库温度，已储存冷量，即采用模式2；如若光伏发电功率小于冷库预测负荷，则在市电价格低时调低温度，储存冷量，并且使冷库优先使用光伏发电，不足时再用市电作为补充，即模式3。
本发明的负荷预测模块的程序流程如下：
1)收集气象数据，历史负荷数据，冷库信息数据(冷库储存量，储存货物种类和制冷温度)
2)Matlab人工神经网络工具箱
3)数据探索、数据预处理、挖掘建模
4)误差分析
5)满足应用条件时，投入应用-得到实际预测值。
运行调度模块的程序流程如下：
1)获得负荷预测值
2)结合电价政策分析经济性
3)制定运行策略
4)对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节。
综上所述，本发明提出一种基于虚拟储能的光伏冷库系统负荷主动调控方法，针对光伏冷库系统运行费用高昂等问题，通过负荷预测技术得到冷库的负荷需求，然后结合峰谷电价以及相关上网政策，以经济性为目标，制定出最优的运行策略，利用虚拟储能思想，在合适场景下，对冷库的温度提前进行调节，以提前储存冷量。本发明利用光伏冷库的热惰性，考虑峰谷电价，给出主动负荷调控策略，提高了经济性，降低了热损失，有效提升了光伏和冷库的供需匹配性，使系统运行得以优化。
Claims (4)
1.一种基于虚拟储能的光伏冷库系统，其特征在于，所述系统包括：市电电网(1)、光伏电池板(2)、控制电路(3)、逆变电路(4)、冷库(9)，所述市电电网(1)与控制电路(3)连接，所述光伏电池板(2)通过控制电路(3)和逆变电路(4)与冷库(9)连接；
所述冷库(9)包括库体(5)、制冷系统(6)、控制系统(7)和冷却系统(8)，所述库体(5)依次串接制冷系统(6)、冷却系统(8)，所述控制系统(7)控制库体(5)、制冷系统(6)和冷却系统(8)。
2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟储能的光伏冷库系统的负荷主动调控方法，其特征在于，包括如下模块：
负荷预测模块，根据气象局发布的气象数据，历史负荷数据，冷库储存量，储存货物种类，以及制冷温度建立冷库负荷预测模型，并对冷库未来的负荷进行预测；
能源管理中心模块，结合每日峰谷电价信息，通过光伏发电功率与预测时刻的冷库负荷需求，光伏上网电价和市电价格对比分析，寻求经济性最优，制定运行策略，并根据策略对冷库虚拟储能的时间提前量和温度以及冷库的供能侧进行调节。
3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟储能的光伏冷库系统的负荷主动调控方法，其特征在于，所述系统的负荷预测模块具体为：
采集到的数据，包括气象数据，历史负荷数据，冷库储存量，储存货物种类和制冷温度经过数据探索、数据预处理、然后进行挖掘建模，之后将当下的参数数据作为输入量输入到将训练好的BP神经网络模型中，输出量即为该光伏冷库未来某时刻的负荷预测值。
4.根据权利要求1所述的一种基于虚拟储能的光伏冷库系统的负荷主动调控方法，其特征在于，所述系统的能量管理中心模块为：
通过光伏发电功率与冷库预测负荷，以及光伏发电上网电价与市电价格的对比分析，考虑峰谷电价，以经济性最优为目标，做出需求响应，制定运行策略并进行控制，所述的运行策略如下：
当光伏发电上网电价大于市电价格时，光伏发电全部并网，冷库市电，经济性最好；当光伏发电上网电价小于市电价格时，若光伏发电功率大于预测时刻冷库负荷时，则光伏发电供给冷库，并且提前调低冷库温度，已储存冷量；如若光伏发电功率小于冷库预测负荷，则在市电价格低时调低温度，储存冷量，并且使冷库优先使用光伏发电，不足时再用市电作为补充。
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191008 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |