CN112332524A - 一种光储式充电站直流微网系统 - Google Patents

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CN112332524A CN202011109270.8A CN202011109270A CN112332524A CN 112332524 A CN112332524 A CN 112332524A CN 202011109270 A CN202011109270 A CN 202011109270A CN 112332524 A CN112332524 A CN 112332524A
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electricity
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邓小明
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Abstract

本发明公开了一种光储式充电站直流微网系统，具体涉及微电网技术领域，包括微网母线、光伏发电阵列、风力发电设备和市电电网，所述光伏发电阵列通过光伏逆变器与微网母线电连接，所述风力发电设备通过微风发电逆变器与微网母线电连接。本发明通过环境检测组件、数据处理单元、预测模块、联网更新模块、判定模块和智能切换柜，判断故障点的数量和位置，可以较为全面的判定电量出现不足需要市电网供电的时间和供电量，并将判定结果传递至智能切换柜处，可以对可能出现的情况进行预处理，方便在市电电网及时供电的同时不会影响其正常运行，保证供电方式切换过程的顺利，同时可以较为及时的对故障点进行检修。

Description

一种光储式充电站直流微网系统
技术领域
本发明涉及微电网技术领域，更具体地说，本发明涉及一种光储式充电站直流微网系统。
背景技术
随着电网规模不断扩大，已逐步发展成集中发电、远距离输电的超大互联网络系统。但远距离输电的不断增大、使得受端电网对外来电力的依赖程度不断提高，电网运行的稳定性和安全性趋于下降，而且难于满足多样化供电需求。分布式的微网供电系统是解决这一问题的重要发展方向之一，就近给本地的交流负载供电，节省输变电投资，与传统能源形成一种优势互补。形成的能够自我控制、保护和管理的微网系统，既能与电网并网运行，也能离网运行。
发电厂发电量多少多是需要根据相应地区每年或每月的用电量决定，若是突然增加较大负荷，则可能影响发电厂的正常工作或正常供电，但是微电网中的发电量受天气因素影响较为严重，当微电网中发电量不足时，或是部分发电设备出现故障难以参与发电工作时，则需要市电介入进行供电，但是市电是否需要供电难以提前预知，若是较多微电网同时需要市电介入，则可能导致市电负载瞬时增大，难以得到及时全面的处理。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种光储式充电站直流微网系统，本发明所要解决的技术问题是：微电网发电量容易受到天气因素影响，微电网发电量不足的情况难以预测，同时发电设备出现故障的情况难以被及时发现和处理，导致市电网供电过程可能出现负荷突然增加的情况，甚至影响市电网正常供电和运行的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种光储式充电站直流微网系统，包括微网母线、光伏发电阵列、风力发电设备和市电电网，所述光伏发电阵列通过光伏逆变器与微网母线电连接，所述风力发电设备通过微风发电逆变器与微网母线电连接，所述市电电网通过智能切换柜与微网母线电连接，所述微网母线通过储能交流器与储能设备电连接，所述微网母线电连接有耦合模块，所述耦合模块电连接有直流充电桩、路灯和直流体验馆，所述光伏发电阵列和风力发电设备与电路检测组件电连接，所述光伏发电阵列和风力发电设备均电连接有环境检测组件，所述电路检测组件和环境检测组件均与整理单元电连接，所述整理单元与无线发射器和通信单元电连接，所述通信单元与故障分析模块电连接，所述故障分析模块与维修终端电连接，所述无线发射器与控制器通信连接，所述控制器与智能切换柜电连接。
作为本发明的进一步方案：所述光伏发电阵列包括晶硅光伏发电组件和薄膜光伏发电组件。
作为本发明的进一步方案：所述控制器包括无线接收器，所述无线发射器与无线接收器通信连接，所述无线接收器与数据处理单元电连接，所述数据处理单元与预测模块电连接，所述预测模块与判定模块电连接，所述判定模块与智能切换柜电连接，判定模块可以对预测模块的结果进行判断，根据风速、光照强度得出发电量是否足够，得出市电网是否需要介入和介入时间。
作为本发明的进一步方案：所述预测模块与联网更新模块电连接，所述预测模块与数据存储器电连接。
作为本发明的进一步方案：所述电路检测组件和环境检测组件中均包含有GPS定位单元，若是光伏发电阵列或风力发电设备出现故障时，GPS定位单元结合电路检测组件可以对故障位置进行及时定位，方便工作人员及时到场检修。
作为本发明的进一步方案：所述环境检测组件中包括光照强度检测器和风速计，可以对光伏发电阵列和风力发电设备安放位置的光照和风速进行采集，可以对发电量进行预测计算。
作为本发明的进一步方案：所述联网更新模块可以对相应地区的气象局发布的实时天气数据进行收集，结合环境检测组件所采集的信息，方便对相应位置的光照强度、风速，进行预测，预测模块中采用神经网络算法，可以结合该区域实时天气、设备故障情况、相应时间段的历史用电量对发电量是否足够进行预测，同时判断是否需要市电电网进行供电、供电量数值和供电时间。
神经网络算法中首先对输入样本进行归一化处理采用公式：
p＝(p实测-pmin)(pmax-pmin)；
BP网络神经算法的输入和输出关系为：
net＝x1w1+x2w2+…xnwn；
Figure BDA0002728049610000031
Figure BDA0002728049610000032
则隐含层各神经元的输入和输出：
Figure BDA0002728049610000033
hok(k)＝f(hih(k)) h＝1,2,…p；
Figure BDA0002728049610000034
yoo(k)＝(yio(k)) o＝1,2,…p；
其中x为输入向量，hi为隐含层输入向量，ho为隐含层输出向量，yi为输出层输入向量，yo为输出层输出向量，do为期望输出向量。
作为本发明的进一步方案：所述无线发射器可以将各个环境检测位置的信息集中传递至控制器处，方便对整个区域的天气条件进行及时客观的判断，同时可以对各光伏发电阵列和风力发电设备的故障进行报备，方便确认可以参与发电工作的设备，便于最终确认所有发电设备的发电总量和最终市电电网所需提供的供电量。
作为本发明的进一步方案：所述耦合模块中所采用的处理方式为：
风电出力模型：风电出力的具体函数表达式如下：
Figure BDA0002728049610000041
其中，v为风速，k为形状参数，c为尺度参数；根据v还通过以下表达式得到风电输出功率：
Figure BDA0002728049610000042
其中，P FD为风电机组的实际输出功率，P r为其风电机组的额定功率，v i为切入风速，v r为额定风速，v 0为切出风速；
光伏模型的功率输出通过以下表达式获得：
Figure BDA0002728049610000043
其中，P GF是光伏系统的实际功率，S PR是太阳实际光照的辐射强度，S SR是标准条件下的光照强度，P GFmax是标准条件下的光伏系统最大输出功率，k GF是功率温度折算系数，T u电池的测算温度，T w是外界实际测算温度；
储能模型：储能装置的能量管理用下式进行表示：
Figure BDA0002728049610000044
其中，表示t+1时刻末储能的剩余能量，k c和k d分别表示储能系统的充电状态和放电状态，C ES分别为储能充电效率和放电效率，R ES为储能和放电的损耗系数，R ES为储能装置的总容量。
本发明的有益效果在于：
1、本发明通过环境检测组件、数据处理单元、预测模块、联网更新模块、判定模块和智能切换柜，环境检测组件可以对发电区域的光照强度和风速进行检测，同时结合联网更新模块从网络采集的最新气象数据，可以对发电区域的光照强度和风速变化进行预测，判断是否出现雷雨和阴天的情况，上述情况可能导致发电量不足或难以持续发电，同时可以根据电路检测组件和故障分析模块对光伏发电阵列和风力发电设备的故障进行检测，判断故障点的数量和位置，可以较为全面的判定电量出现不足需要市电网供电的时间和供电量，并将判定结果传递至智能切换柜处，可以对可能出现的情况进行预处理，方便在市电电网及时供电的同时不会影响其正常运行，保证供电方式切换过程的顺利，同时可以较为及时的对故障点进行检修。
2、本发明通过设置电路检测组件，且电路检测组件中包含GPS定位单元，电路检测组件可以对光伏发电阵列和风力发电设备的电路连接进行检测，方便确定是否出现故障情况，同时GPS定位单元方便工作人员及时到场进行检修排查过程。
附图说明
图1为本发明直流微电网连接示意图；
图2为本发明控制器内部连接示意图；
图中：1光伏发电阵列、2光伏逆变器、3微网母线、4风力发电设备、5微风发电逆变器、6市电电网、7智能切换柜、8控制器、81无线接收器、82数据处理单元、83预测模块、84联网更新模块、85数据存储器、86判定模块、9储能交流器、10储能设备、11直流充电桩、12路灯、13直流体验馆、14电路检测组件、15环境检测组件、16无线发射器、17整理单元、18通信单元、19故障分析模块、20维修终端、21耦合模块。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
如图1-2所示，本发明提供了一种光储式充电站直流微网系统，包括微网母线3、光伏发电阵列1、风力发电设备4和市电电网6，光伏发电阵列1通过光伏逆变器2与微网母线3电连接，风力发电设备4通过微风发电逆变器5与微网母线3电连接，市电电网6通过智能切换柜7与微网母线3电连接，微网母线3通过储能交流器9与储能设备10电连接，通过设置储能设备10，在发电量多余负载工作所需电量时，可以将其暂时存储在储能设备10中，以便于后续使用，微网母线3电连接有耦合模块21，耦合模块21电连接有直流充电桩11、路灯12和直流体验馆13，光伏发电阵列1和风力发电设备4与电路检测组件14电连接，光伏发电阵列1和风力发电设备4均电连接有环境检测组件15，电路检测组件14和环境检测组件15均与整理单元17电连接，整理单元17与无线发射器16和通信单元18电连接，通信单元18与故障分析模块19电连接，故障分析模块19与维修终端20电连接，无线发射器16与控制器8通信连接，控制器8与智能切换柜7电连接。
具体的，光伏发电阵列1包括晶硅光伏发电组件和薄膜光伏发电组件，控制器8包括无线接收器81，无线发射器16与无线接收器81通信连接，无线接收器81与数据处理单元82电连接，数据处理单元82与预测模块83电连接，预测模块83与判定模块86电连接，判定模块86与智能切换柜7电连接，判定模块86可以对预测模块83的结果进行判断，根据风速、光照强度得出发电量是否足够，得出市电网是否需要介入和介入时间，预测模块83与联网更新模块84电连接，预测模块83与数据存储器85电连接，通过设置数据存储器85，可以对检测数据与判定结果进行存储，同时判定过程可以结合数据存储器85中的历史数据，可以较为精准全面的对检测数据进行判定，电路检测组件14和环境检测组件15中均包含有GPS定位单元，若是光伏发电阵列1或风力发电设备4出现故障时，GPS定位单元结合电路检测组件14可以对故障位置进行及时定位，方便工作人员及时到场检修，环境检测组件15中包括光照强度检测器和风速计，可以对光伏发电阵列1和风力发电设备4安放位置的光照和风速进行采集，可以对发电量进行预测计算，联网更新模块84可以对相应地区的气象局发布的实时天气数据进行收集，结合环境检测组件15所采集的信息，方便对相应位置的光照强度、风速，进行预测，预测模块83中采用神经网络算法，可以结合该区域实时天气、设备故障情况、相应时间段的历史用电量对发电量是否足够进行预测，同时判断是否需要市电电网6进行供电、供电量数值和供电时间。
神经网络算法中首先对输入样本进行归一化处理采用公式：
p＝(p实测-pmin)(pmax-pmin)；
BP网络神经算法的输入和输出关系为：
net＝x1w1+x2w2+…xnwn；
Figure BDA0002728049610000071
Figure BDA0002728049610000072
则隐含层各神经元的输入和输出：
Figure BDA0002728049610000073
hok(k)＝f(hih(k)) h＝1,2,…p；
Figure BDA0002728049610000074
yoo(k)＝(yio(k)) o＝1,2,…p；
其中x为输入向量，hi为隐含层输入向量，ho为隐含层输出向量，yi为输出层输入向量，yo为输出层输出向量，do为期望输出向量。
无线发射器16可以将各个环境检测位置的信息集中传递至控制器8处，方便对整个区域的天气条件进行及时客观的判断，同时可以对各光伏发电阵列1和风力发电设备4的故障进行报备，方便确认可以参与发电工作的设备，便于最终确认所有发电设备的发电总量和最终市电电网6所需提供的供电量。
耦合模块中所采用的处理方式为：
风电出力模型：风电出力的具体函数表达式如下：
Figure BDA0002728049610000081
其中，v为风速，k为形状参数，c为尺度参数；根据v还通过以下表达式得到风电输出功率：
Figure BDA0002728049610000082
其中，P FD为风电机组的实际输出功率，P r为其风电机组的额定功率，v i为切入风速，v r为额定风速，v 0为切出风速；
光伏模型的功率输出通过以下表达式获得：
Figure BDA0002728049610000083
其中，P GF是光伏系统的实际功率，S PR是太阳实际光照的辐射强度，S SR是标准条件下的光照强度，P GFmax是标准条件下的光伏系统最大输出功率，k GF是功率温度折算系数，T u电池的测算温度，T w是外界实际测算温度；
储能模型：储能装置的能量管理用下式进行表示：
Figure BDA0002728049610000091
其中，表示t+1时刻末储能的剩余能量，k c和k d分别表示储能系统的充电状态和放电状态，C ES分别为储能充电效率和放电效率，R ES为储能和放电的损耗系数，R ES为储能装置的总容量。
最后应说明的几点是：虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明的基础上，以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种光储式充电站直流微网系统，包括微网母线(3)、光伏发电阵列(1)、风力发电设备(4)和市电电网(6)，所述光伏发电阵列(1)通过光伏逆变器(2)与微网母线(3)电连接，所述风力发电设备(4)通过微风发电逆变器(5)与微网母线(3)电连接，所述市电电网(6)通过智能切换柜(7)与微网母线(3)电连接，所述微网母线(3)通过储能交流器(9)与储能设备(10)电连接，所述微网母线(3)电连接有耦合模块(21)，所述耦合模块(21)电连接有直流充电桩(11)、路灯(12)和直流体验馆(13)，其特征在于：所述光伏发电阵列(1)和风力发电设备(4)与电路检测组件(14)电连接，所述光伏发电阵列(1)和风力发电设备(4)均电连接有环境检测组件(15)，所述电路检测组件(14)和环境检测组件(15)均与整理单元(17)电连接，所述整理单元(17)与无线发射器(16)和通信单元(18)电连接，所述通信单元(18)与故障分析模块(19)电连接，所述故障分析模块(19)与维修终端(20)电连接，所述无线发射器(16)与控制器(8)通信连接，所述控制器(8)与智能切换柜(7)电连接。
2.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述光伏发电阵列(1)包括晶硅光伏发电组件和薄膜光伏发电组件。
3.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述控制器(8)包括无线接收器(81)，所述无线发射器(16)与无线接收器(81)通信连接，所述无线接收器(81)与数据处理单元(82)电连接，所述数据处理单元(82)与预测模块(83)电连接，所述预测模块(83)与判定模块(86)电连接，所述判定模块(86)与智能切换柜(7)电连接，判定模块(86)可以对预测模块(83)的结果进行判断，根据风速、光照强度得出发电量是否足够，得出市电网是否需要介入和介入时间。
4.根据权利要求3所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述预测模块(83)与联网更新模块(84)电连接，所述预测模块(83)与数据存储器(85)电连接。
5.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述电路检测组件(14)和环境检测组件(15)中均包含有GPS定位单元，若是光伏发电阵列(1)或风力发电设备(4)出现故障时，GPS定位单元结合电路检测组件(14)可以对故障位置进行及时定位，方便工作人员及时到场检修。
6.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述环境检测组件(15)中包括光照强度检测器和风速计，可以对光伏发电阵列(1)和风力发电设备(4)安放位置的光照和风速进行采集，可以对发电量进行预测计算。
7.根据权利要求1或4所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述联网更新模块(84)可以对相应地区的气象局发布的实时天气数据进行收集，结合环境检测组件(15)所采集的信息，方便对相应位置的光照强度、风速，进行预测，预测模块(83)中采用神经网络算法，可以结合该区域实时天气、设备故障情况、相应时间段的历史用电量对发电量是否足够进行预测，同时判断是否需要市电电网(6)进行供电、供电量数值和供电时间。
神经网络算法中首先对输入样本进行归一化处理采用公式：
p＝(p实测-pmin)(pmax-pmin)；
BP网络神经算法的输入和输出关系为：
net＝x1w1+x2w2+…xnwn；
Figure FDA0002728049600000021
Figure FDA0002728049600000022
则隐含层各神经元的输入和输出：
Figure FDA0002728049600000031
hok(k)＝f(hih(k))h＝1,2,…p；
Figure FDA0002728049600000032
yoo(k)＝(yio(k))o＝1,2,…p；
其中x为输入向量，hi为隐含层输入向量，ho为隐含层输出向量，yi为输出层输入向量，yo为输出层输出向量，do为期望输出向量。
8.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述无线发射器(16)可以将各个环境检测位置的信息集中传递至控制器(8)处，方便对整个区域的天气条件进行及时客观的判断，同时可以对各光伏发电阵列(1)和风力发电设备(4)的故障进行报备，方便确认可以参与发电工作的设备，便于最终确认所有发电设备的发电总量和最终市电电网(6)所需提供的供电量。
9.根据权利要求1所述的一种光储式充电站直流微网系统，其特征在于：所述耦合模块中所采用的处理方式为：
风电出力模型：风电出力的具体函数表达式如下：
Figure FDA0002728049600000033
其中，v为风速，k为形状参数，c为尺度参数；根据v还通过以下表达式得到风电输出功率：
Figure FDA0002728049600000034
其中，PFD为风电机组的实际输出功率，Pr为其风电机组的额定功率，vi为切入风速，vr为额定风速，v0为切出风速；
光伏模型的功率输出通过以下表达式获得：
Figure FDA0002728049600000041
其中，PGF是光伏系统的实际功率，SPR是太阳实际光照的辐射强度，SSR是标准条件下的光照强度，PGFmax是标准条件下的光伏系统最大输出功率，kGF是功率温度折算系数，Tu电池的测算温度，Tw是外界实际测算温度；
储能模型：储能装置的能量管理用下式进行表示：
Figure FDA0002728049600000042
其中，表示t+1时刻末储能的剩余能量，kc和kd分别表示储能系统的充电状态和放电状态，CES分别为储能充电效率和放电效率，RES为储能和放电的损耗系数，RES为储能装置的总容量。
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