CN110580659B - 纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构及其控制方法，智能结构包括：计算层，用于根据能源类型维度的优化目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令；总控制层，用于根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组；设备控制层，用于根据时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；至少一个能源系统，用于由确定的能源系统执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令。本发明中的纳网能源系统多维度数据流的整个控制结构设计与实施过程，可以同时适用于高实时动态性能与或高精度静态误差要求的能源网络结构，并避免在动态演化的控制过程中出现大的误差与不稳定。

Description

纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构及其 控制方法

技术领域

本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构及其控制方法。

背景技术

微电网(Micro-Grid)是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统。

微电网中的分布式电源自身的不稳定性容易导致微电网的运行控制困难。针对此问题，现有技术多采用分层控制方法。这种控制方法可以将分层控制分为三层，每一层独立完成自身的控制任务，通过通信通道向下层传达命令，且传达命令过程中不会影响微电网的稳定性。基于分层控制方法，微电网分层控制的第一层为分布式电源和负荷控制，第二层为在第一层控制信号基础上的频率和电压幅值控制，第三层为微电网功率和主网功率控制。但由于此分层控制结构只是适用于静态结构的能源网络系统，对于结构发生动态演化的能源网络系统，分层控制会使系统出现较大的误差与不稳定。

微电网通常适用于结构不发生变化的能源系统，属于静态结构。结构可以发生变化的能源系统，属于动态结构。纳网兼容动态结构与静态结构。在纳网中，需要解决如何避免系统在控制过程中出现大的误差与不稳定的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构及其控制方法，以解决现有的分布式能源网络系统在控制上会出现较大的误差与不稳定的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，提供了一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构，包括：

计算层，用于根据能源类型维度的优化目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令；

总控制层，与所述计算层通信连接，用于根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组；

设备控制层，与所述总控制层通信连接，用于根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；

至少一个能源系统，与包含所述计算层、总控制层和设备控制层的三层结构中的至少一层结构通过基于发布及订阅数据流模型总线通信连接，并通过虚拟化的多维度异构数据流智能算法实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析，用于由确定的所述能源系统执行所述多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，所述多元化维度序列控制命令组包括计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，所述多元化控制命令包括所述类型控制命令组中的控制命令、空间控制命令组中的控制命令和时间维度序列控制命令组中的时序控制命令。

第二方面，提供了一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的控制方法，包括：

由计算层根据目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令；

由总控制层根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组；

由设备控制层根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；

由确定的所述能源系统执行所述多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，所述多元化维度序列控制命令组包括计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，所述多元化控制命令包括至少一种所述类型控制命令组中的控制命令、所述空间控制命令组中的控制命令和所述时间维度序列控制命令组中的时序控制命令。

在本发明实施例中，所有的能源系统、设备控制层、总控制层及计算层通过基于实时平行算法的数据流模型总线相连，并采用虚拟化的多维度异构数据流实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析；其中，对于目标参数，例如用户输入的运行参数或者以其它方式生成的运行参数等，计算层可以生成对应的空间维度分布群命令，总控制层会根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组，设备控制层可以根据时间维度序列控制命令组确定对应的能源系统；其中，通过数据流模型总线，设备控制层、总控制层及计算层均可以向能源系统发送对应的控制命令组，这些控制命令组可以形成多元化维度序列控制命令组，能源系统可以执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，以上纳网能源系统多维度数据流的整个控制结构设计与实施过程，可以同时适用于高实时动态性能与或高精度静态误差要求的能源网络结构，并避免在动态演化的控制过程中出现大的误差与不稳定。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明的一个实施例的纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的结构图；

图2是图1中总控制层的工作原理示意图；

图3是图1中设备控制层的工作原理示意图；

图4是本发明的一个实施例的纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的框图；

图5是本发明中Merge1控制器的原理结构图；

图6是本发明一个实施例的纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的控制方法。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明的一个实施例的纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的结构图。如图1所示，其包括：

计算层110，用于根据能源类型维度的优化目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令。

计算层110可以包括多个云服务器，云服务器之间可以相互通信连接。

目标参数可以是用户进行输入，基于不同能源类型的分类标准可以有多种选择，例如基于集中与分布式能源分类，基于可再生与化石能源分类，基于一次与二次能源分类，基于电力与化工能源分类，以电能系统为例，用户可以输出与功率、发电量、输出电量等相关的参数。也可以是切换参数，例如切换至电池能源系统进行供电的目标参数等。需要指出的是，目标参数可以具有多种。

对于目标参数，计算层110可以进行计算，生成一个空间维度分布群命令。计算层可以采用不同的计算方法，以优化计算结果。具体的计算方法本实施例不再具体详述。这些群命令可以用于最终控制对应的各个能源系统140以完成目标参数所涉及的工作内容。

空间维度分布群命令可以包括至少一个空间分布控制命令。这些空间分布控制命令可以被发送至总控制层120。

总控制层120，与计算层110通信连接，用于根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组。

总控制层120可以是多个互相通信连接的服务器。总控制层120可以根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组。

其中，总控制层120可以判断适用于不同能源系统的时序控制命令，然后，将适用于同一能源系统的时序控制命令归类为同一组，从而形成与该能源系统对应的时间维度序列控制命令组。

一个时间维度序列控制命令组可以包括至少一个时序控制命令，这些时序控制命令可以控制对应的能源系统的工作。

设备控制层130，与总控制层120通信连接，用于根据时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令。

设备控制层130可以是多个控制器。不同的控制器可以用于控制对应的能源系统进行工作。

其中，同一能源系统可以对应具有至少一个控制器，一个控制器也可以对应的控制至少一个能源系统进行工作。

至少一个能源系统140，与包含所述计算层、总控制层和设备控制层的三层结构中的至少一层结构通过基于发布及订阅数据流模型总线通信连接，并通过虚拟化的多维度异构数据流智能算法实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析，用于由确定的所述能源系统执行所述多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，多元化维度序列控制命令组包括计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，多元化控制命令包括至少一种类型控制命令组中的控制命令、空间控制命令组中的控制命令和时间维度序列控制命令组中的时序控制命令。

能源系统140可以是风能源系统、光伏能源系统、电池能源系统、热能源系统、氢能源系统等中的至少一个。这些能源系统可以包括不同的设备。

本实施例中，计算层110、总控制层120、设备控制层130可以通过共同的总线实现通信，具体可以参照图1中所示。本实施例中，该总线优选为工业物联网总线(IndustrialIoT bus)。工业物联网总线可以更好的应用于工业应用，例如，可以采用专用的通信线路，保证通信的及时性和安全性，协议可以采用基于DDS或者MQTT/Co AP等相关具体标准。

在本发明实施例中，所有的能源系统、设备控制层、总控制层及计算层通过基于实时平行算法的数据流模型总线相连，并采用虚拟化的多维度异构数据流实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析；其中，对于目标参数，例如用户输入的运行参数或者以其它方式生成的运行参数等，计算层可以生成对应的空间维度分布群命令，总控制层会根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组，设备控制层可以根据时间维度序列控制命令组确定对应的能源系统，其中，通过数据流模型总线，设备控制层、总控制层及计算层均可以向能源系统发送对应的控制命令组，这些控制命令组可以形成多元化维度序列控制命令组，能源系统可以执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，以上纳网能源系统多维度数据流的整个控制结构设计与实施过程，可以同时适用于高实时动态性能与或高精度静态误差要求的能源网络结构，并避免在动态演化的控制过程中出现大的误差与不稳定。

本实施例采用了基于工业物联网的结构，数据管理在分布式的多重云平台上实现，因此可以使用于静态结构与动态结构等多种能源网络结构。这种可以包容各种结构的能源网络即为纳网。

本实施例中，计算层110、总控制层120、设备控制层130还可以通过总线与能源系统140进行通信。

本实施例的一实现方式中，计算层的能源类型维度数据流根据能源类型进行采用分类，可采用的分类方式包括但不局限于：集中式与分布式能源、一次能源与二次能源、化石能源与可再生能源、电力能源与化工能源等，计算层根据存储的数据流与能源系统能源类型实时转化的运行参数，对空间维度分布群命令中的空间分布控制命令进行优化。

其中，在一些情况下，计算层也可以直接产生类型控制命令组，能源系统可以从总线上直接接收该类型控制命令组，并执行其中的控制命令。例如，对于两种能源类型电能和热能，二者之间的能源可能产生耦合，这种耦合可以基于同一能源系统执行相同的控制命令。在这种情况下，计算层可以基于电能和热能的耦合情况，产生类型控制命令组，使同一能源系统执行该类型控制命令组中的控制命令，产生电能和热能。

本实施例的一实现方式中，总控制层的空间维度分布包括不同类型的网络连接方式连接不同类型的电源、储能及负荷。采用的空间维度分布包括但不局限于：星型、环型、树型、网状等。总控制层根据存储的数据流与能源系统空间维度分布变化的运行参数，对时间维度序列控制命令组中的控制参数进行优化。

其中，在一些情况下，总控制层可以直接产生空间控制命令组，能源系统可以从总线上直接接收该空间控制命令组，并执行其中的控制命令。例如，对于不同的两个空间区域，可以称为A空间区域和B空间区域。A空间区域可能需要制冷，B空间区域可能需要制热，能源在向A空间区域和B空间区域输送时，为了保证A空间区域和B空间区域的能源需要，A空间区域和B空间区域所需要的能源可以通过共享的方式生成能源。具体而言，总控制层可以根据A空间区域和B空间区域需要的能源总量，产生空间控制命令组，该空间控制命令组可以控制至少一个能源系统产生A空间区域和B空间区域需要的能源总量，从而在不同的空间区域上对能源系统产生的能量进行共享。

本实施例的一实现方式中，设备控制层的时间维度序列控制包括不同长短的时间尺度控制逻辑，采用的时间维度序列控制包括但不局限于：天、小时、分钟、秒、毫秒、微秒等，设备控制层根据存储的数据流与所述能源系统时间维度演化的运行参数，对所述时序控制命令的控制参数进行优化。

时序控制命令可以具有一定的时间维度序列，其不局限于天、小时、分钟、秒、毫秒、微秒等。

本实施例中，计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组以及总控制层根据空间维度分布群命令确定的时间维度序列控制命令组中可以形成多元化维度序列控制命令组。其中，多元化维度序列控制命令组可以具有以上至少一种。多元化维度序列控制命令组中可以包含由以上至少一种控制命令组中的控制命令组合形成的多元化控制命令。其中，计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组可以直接通过数据流模型总线传送至对应的能源系统。

图2是图1中总控制层的工作原理示意图。如图2所示，对于总控制层确定的一个时间维度序列控制命令组，其可以通过1……m个控制器对应的控制1……m个能源系统，以执行时间维度序列控制命令组中的时序控制命令。在此需要说明的是，图2为了方便示意，避免了控制器与能源系统之间的交叉控制关系。

为便于叙述，本实施例中以下控制命令均表示时序控制命令，控制命令组均表示时间维度序列控制命令组，群命令均表示空间维度分布群命令。本实施例的以下内容对时序控制命令、时间维度序列控制命令组、空间维度分布群命令进行详细的叙述。

本实施例中，总控制层120可以存储设备控制层130和能源系统140反馈的工作数据。这些工作数据均可以为历史数据。可以理解的是，这些历史数据可以是长时间采集的工作数据，相应的，可以对这些工作数据进行预处理，从而使总控制层120存储的工作数据均为可以有效使用的数据。

总控制层存储的数据可以作为校正数据对控制命令组中的控制命令进行校正。在一实施例中，总控制层120可以根据校正数据对群命令进行仿真，结合群仿真轨迹和群命令轨迹，总控制层120可以确定群仿真轨迹和群命令轨迹之间的群误差轨迹。结合群误差轨迹、群优化函数和群边界条件，可以对群命令进行优化。总控制层可以结合优化后的群命令进一步的对确定的控制命令组中的控制命令进行校正。这样可以避免控制命令组包含了错误的控制命令，或者包括了不适合于对应能源系统的控制命令。

群优化函数在一定的条件下可以进行更换，本实施例不局限于对于所有的能源系统均采用统一的计算方法。相应的，群边界条件可以根据群优化函数的变化而变化。

群优化函数可以是应用于能源系统工作的相关的函数，例如，可以是控制风能源系统、电池能源系统工作的函数等。群边界条件可以是相应的功率、电阻、电流、电压等至少一个变量的控制条件，群边界条件还可以包括其它可以应用的条件。本实施例在此不再具体阐述。

本实施例的一实现方式中，设备控制层130还用于：根据存储的能源系统的运行参数，对控制命令组中的控制参数进行优化。

图3是图1中设备控制层的工作原理示意图。如图3所示，总控制层120可以将确定的控制命令组发送至设备控制层130。

本实施例中，为避免控制命令组中的控制命令无效，或者可能会导致对应的能源系统出现不稳定等状况，本实施例中，设备控制层130可以对控制命令组中的控制命令进行校正。

如图3中所示，设备控制层存储有能源系统的运行参数。这些运行参数可以是能源系统在过去处于工作状态时反馈的历史数据。通过总线的通信功能，设备控制层可以接收到这些历史数据并进行存储。需要指出的是，设备控制层可以对这些历史数据进行预处理后再进行存储，从而避免存储无效或错误的数据。

设备控制层根据能源系统的运行参数，可以进行实时仿真确定能源系统的仿真轨迹。与此现时，设备控制层可以根据控制命令组中的控制命令形成能源系统工作的命令轨迹。将仿真轨迹与命令轨迹进行对比后，设备控制层可以确定仿真轨迹与命令轨迹之间的误差轨迹。设备控制层结合误差轨迹、优化函数和边界条件，可以对控制命令组中的控制命令进行优化。

本实施例中，设备控制层对控制命令组中的控制命令进行优化，可以是删除至少一个控制命令组中的控制命令，也可以是对至少一个控制命令组中的控制命令中参数进行校正或修改等。本实施例中，设备控制层也可以向控制命令组中添加至少一个控制命令。具体而言，本实施例不局限于某种优化，这种优化可以使能源系统更好的执行控制命令组中的控制命令，从而完成用户设定的目标任务。

其中，优化函数和边界条件可以由用户进行设置。优化函数可以是能源系统目前的状态可以执行哪些控制指令等。边界条件可以是能源系统对时间、电压等各种数据的应用限制。

本实施例提供的是一种新型的分布式能源系统的标准结构，其通过综合集成平台与设计方法，可以实现与风光氢储热气水等多种能源类型相融合。本实施例基于云计算(计算层110)、雾计算(总控制层120)以及露计算(设备控制层130)的分布式云平台结构，将各种能源系统与分层云平台在适当的时间尺度与空间维度进行标准化接口设计与定义，以实现系统异构实时数据的共享与管理，通过设计风、光、氢、储、热、气、水等多种能源系统的接口，完成多种能源系统在一个能源微观纳米网络结构中的有效配置与有机结合，并实现高性能的实时控制与能量管理。

需要指出的是，微电网中的分布式电源需要频繁的在电网中进行切换，容易造成微电网不能提供不间断的电源的问题。现有技术通常采用预设算法控制储能装置与配电网连通或断开，其中，储能装置用于在与配电网连通时向配电网提供储存的电能。但是，由于基于预设算法的设计，因此其只适用于结构不发生变化的微电网结构，对于分布式能源的场景中具有大量设备切入切出的情况时，将会降低设备的切换效率，给电源切换造成问题。

结合本实施例的以上内容可知，本实施例中的纲网能源系统可以自由地在大量设备之间进行切换，只需要在计算层输入切换参数即可，这种方式不会降低切换效率，更不会给电源切换造成问题。

图4是本发明的一个实施例的纳网能源系统的框图。如图4所示，DataBus为总线，可以传输各种数据。计算层110、总控制层120、设备控制层130、能源系统140可以通过总线进行通信。

本实施例通过以下表格示意了纳网能源系统的具体构成。

其中，Merge1控制器负责协调控制可调负载(Load)、风(Wind)、光伏(Solar)、液流电池(Flow)和铝空气电池(Al-Air)等子系统的运行，同时实时获取各个子系统的运行状态。

图5是本发明中Merge1控制器的原理结构图。如图5所示，Merge1控制器中的通讯模块包括液流通讯模块、Wind通讯模块、Solar通讯模块、Load通讯模块、Al-Air通讯模块，其可以采集对应子系统的数据，实现对应的液流监控、Wind监控、Solar监控、Load监控、Al-Air监控。各个子系统可以实现启停控制、功率设定、参数设置、状态监测等功能。

Hydrogen控制器的原理与Merge1控制器相同，其负责协调控制纳网能源系统中的氢能设备，包括高温氢能系统(SOC)、PEM燃料电池和H2G等系统。

Merge2控制器负责协调控制CATL和BEBB模块化储能子系统等子系统的运行，同时实时获取各个子系统的运行状态。

高频控制器FM负责协调控制FR调频系统。

本实施例中，光伏能源系统是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术，易受环境影响，其发电功率具有很大的波动性、随机性和间歇性。当光伏发电大规模接入电网时，其对电网的安全稳定运行将造成很大影响。为了平滑光伏系统出力的波动性，通常配以BEBB模块化储能子系统，BEBB模块化储能子系统具有快速的动态输出特性，与光伏能源系统互相补充。

BEBB模块化储能子系统中的PCS指的是储能双向变流器，PCS(储能双向变流器)具备并网四象限满容量运行的能力。储能双向变流器作为储能应急电源系统的核心能量转换设备，其交流侧接口接入配电网6kV侧，直流侧接口分别接铅酸蓄电池或锂电池。

BEBB模块化储能子系统作为储能应急电源系统的基本功能包括：向电网侧提供动态无功补偿功能；向电网侧提供应急电源功能；向电网侧提供削峰添谷功能；向电网侧提供分布式发电平滑功能。除上述功能外，其还应具备在给蓄电池充放电的同时向配电网侧提供无功补偿的能力。

本实施例的纳网能源系统还包括RIO控制系统，其是SCADA与下行子系统之间连接的纽带，包括通讯模块、PCS通讯模块、数采模块、电池通讯模块和模型运行模块等。通讯模块负责与SCADA系统进行通讯，一方面向总线实时发布各子系统的运行状态，一方面接收SCADA系统的控制指令，控制调频系统的运行状况，指令包括模型参数修改、PCS设备启停控制、PCS功率调整、电池簇投入/退出等；PCS通讯模块负责与ABB PCS系统的PLC进行通讯，通讯方式为以太网，通讯协议为Modbus TCP，对虚拟发电机和辅助调频系统进行监测和控制；数采模块实时采集ABB PCS系统中PCS11(整流单元)、PCS21(虚拟发电机设备)和PCS31(辅助调频设备)的交流侧电压(Uab、Ubc和Uca)、交流侧电流(Ia、Ib和Ic)、直流侧电压Udc和电流Idc以及系统断路器合分闸遥控信号和合分位置信号等；电池通讯模块负责与电池系统进行通讯，获取电池系统的单体电压和温度信息，实时观测电池的运行状况，保证充放电过程中的安全稳定，通讯方式为CAN，协议为标准Modbus；模型运行模块运用MIT(ModuleInterface Toolkit，模型接口工具包)调用调频模型，以定步长离散方式实时运行，以调频系统的运行状态为模型输入，计算出辅助调频系统的目标功率，从而对辅助调频设备的功率输出进行及时调整。

SCADA系统监测整个调频测试平台的运行状况，主要包括在线显示、指令下发、通讯等模块，在线显示模块从DDS总线订阅调频系统数据，包括电池系统的单体电压和温度信息、调频算法的运行数据、ABB PCS系统的运行状况等，并且以曲线、表格等形式显示出来；指令下发模块接收用户界面操作，组织成设备相应控制指令以某Topic发布到DDS总线上，相应设备订阅该Topic的指令，并按指令运行。

本实施例中，SCADA系统即计算层、总控制层，可以实现对应的功能。各个控制器即设备控制层，可以实现对应的功能。

本实施例中，鉴于风能、太阳能等可再生能源天然具有的波动性、间歇性和随机性，要实现动态供需平衡，提高能源供给稳定性，解决弃风弃光问题，须配置储能系统。常规的化学或物理储能方式，由于经济、性能或地域上的局限性，难以被用于解决大规模可再生能源的消纳。氢作为一种清洁能源，具有能量密度高、储能容量大、环境友好等特点。通过电解水制氢储能，不仅可以将氢作为燃料存储起来，需要时通过燃料电池发电或供给燃料电池汽车，而且可以直接融入现有的燃气供应网络，实现电力到燃气的互补转化，依托燃气系统实现超大规模储能。另外，氢还可以作为化工原料，通过与二氧化碳反应生成一氧化碳，进一步反应生成各种化工产品，将可再生能源与化工过程耦合起来。在整个反应过程，非但没有排放污染物，而且可以消耗工业过程排放的二氧化碳，实现负碳的绿色化工。

据此，本实施例以氢作为介质，融合风、光、电、热、气等多种能源，综合电气、自动化、计算机、化工、材料、热能等多学科的综合能源系统。通过系统集成的方式，建设多能源综合系统，一方面可以为各种新型能量采集与存储装置、能量管理系统、分布式能源工程应用系统提供测试环境与研发平台，另一方面还可为基于可再生能源的绿色化工提供全过程硬件在环示范。本实施例可以首先搭建综合能源系统的电力部分，综合运用电力电子技术、信息技术和智能管理技术，将分布式电能采集、存储系统和各种类型负载耦合在一起。其次，可以贯通电气、化工两个环节，实现可再生能源制氢到绿色化工的全过程，实现新型工业能源互联网。

综合能源系统主要包含风电系统、光伏(多晶)发电系统、锂电池储能系统、调频系统、低温氢能系统(SPE电解+PEM燃料电池)、高温氢能系统(SOC)、BEBB模块化储能系统、液流电池系统、监控系统构成，可为开发弃风、弃光制氢系统技术，进行风光氢储综合能源网络的研究以及模块化储能产品化提供必要的试验、测试平台。

图6是本发明一个实施例的纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构的控制方法，如图6所示，该方法包括：

步骤610，由计算层根据类型目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令；

步骤620，由总控制层根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组；

步骤630，由设备控制层根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；

步骤640，由确定的所述能源系统执行所述多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，所述多元化维度序列控制命令组包括计算层产生的类型控制命令组、总控制层产生的空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，所述多元化控制命令包括至少一种所述类型控制命令组中的控制命令、所述空间控制命令组中的控制命令和所述时间维度序列控制命令组中的时序控制命令。

在本发明实施例中，所有的能源系统、设备控制层、总控制层及计算层通过基于实时平行算法的数据流模型总线相连，并采用虚拟化的多维度异构数据流实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析；其中，对于目标参数，例如用户输入的运行参数或者以其它方式生成的运行参数等，计算层可以生成对应的空间维度分布群命令，总控制层会根据空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组，设备控制层可以根据时间维度序列控制命令组确定对应的能源系统，其中，通过数据流模型总线，设备控制层、总控制层及计算层均可以向能源系统发送对应的控制命令组，这些控制命令组可以形成多元化维度序列控制命令组，能源系统可以执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，以上纳网能源系统多维度数据流的整个控制结构设计与实施过程，可以同时适用于高实时动态性能与或高精度静态误差要求的能源网络结构，并避免在动态演化的控制过程中出现大的误差与不稳定。

可选的，作为一个实施例，，所述由计算层根据类型目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令之后，所述方法还包括：

由计算层根据存储的数据流与能源系统能源类型实时转化的运行参数，对所述空间维度分布群命令中的空间分布控制命令进行优化。

可选的，作为一个实施例，所述由总控制层根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组之后，所述方法还包括：

由总控制层根据存储的数据流与能源系统空间维度分布变化的运行参数，对所述时间维度序列控制命令组中的控制参数进行优化。

可选的，作为一个实施例，，所述由设备控制层根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令之后，所述方法还包括：

由设备控制层根据存储的数据流与所述能源系统时间维度演化的运行参数，对所述时序控制命令的控制参数进行优化。

以上所述方法的具体实现可以参照以上纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能结构中的具体内容，本实施例在此不再进一步赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能系统，其特征在于，包括：

计算层，用于根据能源类型维度的优化目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令，所述计算层还能够产生类型控制命令组；

总控制层，与所述计算层通信连接，用于根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组，所述总控制层还能够产生空间控制命令组；

设备控制层，与所述总控制层通信连接，用于根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；以及

至少一个能源系统，与包含所述计算层、总控制层和设备控制层的三层结构中的至少一层结构通过数据流模型总线通信连接，并通过虚拟化的多维度异构数据流智能算法实现数据流的快速获取、实时处理、动态存储与智能分析，用于由确定的所述能源系统执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，所述多元化维度序列控制命令组包括所述类型控制命令组、所述空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，所述多元化控制命令包括所述类型控制命令组中的控制命令、所述空间控制命令组中的控制命令和所述时间维度序列控制命令组中的时序控制命令中的至少一种；

其中，

所述计算层产生的所述类型控制命令组、所述总控制层产生的所述空间控制命令组能够直接通过所述数据流模型总线传送至所述对应能源系统。

2.根据权利要求1所述的智能系统，其特征在于，所述计算层的能源类型维度数据流根据能源类型进行采用分类，采用的分类方式包括：集中式与分布式能源、一次能源与二次能源、化石能源与可再生能源或电力能源与化工能源，所述计算层根据存储的数据流与能源系统能源类型实时转化的运行参数，对所述空间维度分布群命令中的空间分布控制命令进行优化。

3.根据权利要求1所述的智能系统，其特征在于，所述总控制层的空间维度分布包括不同类型的网络连接方式连接不同类型的电源、储能及负荷，采用的空间维度分布包括：星型、环型、树型或网状，总控制层根据存储的数据流与能源系统空间维度分布变化的运行参数，对所述时间维度序列控制命令组中的控制参数进行优化。

4.根据权利要求1所述的智能系统，其特征在于，所述设备控制层的时间维度序列控制包括不同长短的时间尺度控制逻辑，采用的时间维度序列控制包括：天、小时、分钟、秒、毫秒或微秒，设备控制层根据存储的数据流与所述能源系统时间维度演化的运行参数，对所述时序控制命令的控制参数进行优化。

5.一种纳网能源系统的基于多维度异构数据流驱动的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：

由计算层根据类型目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令，所述计算层还能够产生类型控制命令组；

由总控制层根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组，所述总控制层还能够产生空间控制命令组；

由设备控制层根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令；以及

由确定的所述能源系统执行多元化维度序列控制命令组中的多元化控制命令，其中，所述多元化维度序列控制命令组包括所述类型控制命令组、所述空间控制命令组和所述时间维度序列控制命令组中的至少一种，所述多元化控制命令包括至少一种所述类型控制命令组中的控制命令、所述空间控制命令组中的控制命令和所述时间维度序列控制命令组中的时序控制命令；

其中，

所述计算层产生的所述类型控制命令组、所述总控制层产生的所述空间控制命令组能够直接通过所述数据流模型总线传送至所述对应能源系统。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述由计算层根据类型目标参数生成包含至少一个空间分布控制命令的空间维度分布群命令之后，所述方法还包括：

由计算层根据存储的数据流与能源系统能源类型实时转化的运行参数，对所述空间维度分布群命令中的空间分布控制命令进行优化。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述由总控制层根据所述空间维度分布群命令确定至少一个时间维度序列控制命令组之后，所述方法还包括：

由总控制层根据存储的数据流与能源系统空间维度分布变化的运行参数，对所述时间维度序列控制命令组中的控制参数进行优化。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述由设备控制层根据所述时间维度序列控制命令组确定对应能源系统的时序控制命令之后，所述方法还包括：

由设备控制层根据存储的数据流与所述能源系统时间维度演化的运行参数，对所述时序控制命令的控制参数进行优化。

Images