CN112350435A - 一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，具体涉及电力技术领域，包括电网，所述电网的输出端与中央处理器的输入端电连接，所述中央处理器与负载、新能源系统和储能系统双向电连接。本发明通过预测模块对气象台传输的天气因素及云数据和数据存储单元传输的环境因素和历史数据对未来用电量进行预测，然后由分析规划模块进行结果的规划处理，最终通过调度模块选择新能源系统还是电网，使得本发明可以达到客观分析的目的，且通过对历史数据、天气因素和环境因素的自动化掌控，从而可以保证预测信息的全面性和准确性，达到合理调整配电的工作，提高了电量利用率，使得本发明具有完善的虚拟电厂管控体系。

Description

一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置
技术领域
本发明涉及电力技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置。
背景技术
虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现DG、储能系统、可控负荷、电动汽车等DER的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统，虚拟电厂概念的核心可以总结为“通信”和“聚合”，虚拟电厂的关键技术主要包括协调控制技术、智能计量技术以及信息通信技术，虚拟电厂最具吸引力的功能在于能够聚合DER参与电力市场和辅助服务市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务，“虚拟电厂”的解决思路在我国有着非常大的市场潜力，对于面临“电力紧张和能效偏低矛盾”的中国来说，无疑是一种好的选择，对于虚拟电厂的实现和管控，一般都是通过人工主观操作，不能根据历史数据、天气因素和环境因素等等，提高电量利用率，使得普通的虚拟电厂管控装置目前还不够完善，还需要进一步的去研究。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，本发明所要解决的技术问题是：对于虚拟电厂的实现和管控，一般都是通过人工主观操作，不能根据历史数据、天气因素和环境因素等等，提高电量利用率，使得普通的虚拟电厂管控装置目前还不够完善，还需要进一步的去研究的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，包括电网，所述电网的输出端与中央处理器的输入端电连接，所述中央处理器与负载、新能源系统和储能系统双向电连接，所述中央处理器的输出端与预测模块的输入端电连接，所述预测模块的输出端与分析规划模块的输入端电连接。
所述分析规划模块的输出端与调度模块的输入端电连接，所述调度模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，所述预测模块的输入端分别与数据存储单元和无线传输模块的输出端电连接，所述无线传输模块的输入端分别与气象台和云数据的输出端电连接。
预测模块可以通过蒙特卡洛抽样模拟虚拟电厂中的多种不确定性因素，根据虚拟电厂内成员的种类，列出所有可能性的联盟组合，确定每种联盟组合下的优化变量和约束条件，建立考虑成本的储能系统容量优化配置模型的目标函数，通过差分进化算法，结合实际运行中各种约束条件，求解虚拟电厂中的储能系统优化配置模型。
根据某地区的历史天气资料，利用马尔科夫链建立Pa后，可以模拟天气变化的转移特性，根据该地区某光伏发电站的历史数据，求出不同天气类型下，地表与地外辐照度的相关系数Ba，根据理想状态下的太阳能收集的能量变化规律，提出简单太阳能收集量与一天内时间t的关系，能量随着太阳光的强度变化经历上升期、稳定期和下降期，符合梯形模型，满足以下公式：
Figure BDA0002728052550000021
其中，E(t)为太阳能收集量，k为上升的斜率，太阳能收集量最小值为0，Emax为单位1，t1，t2为太阳能收集模型中太阳能收集量上升到最大值的时刻和从最大值开始下降的时刻，(t∈{1,2,3,...,12})。
同时选取风能发电中风机高度附近的三个高度，作为风速特征向量的层高点，得出以下公式：
Figure BDA0002728052550000031
其中，hhub为风机轮毂高度，hj代表数值天气预报不同的层高，h2代表最接近风机轮毂高度的层高，h3代表WRF模式下仅次于h2的层高，h1代表WRF模式下仅高于h2的层高。
当得出的风能能源与太阳能能源不足以对负荷进行供电时，通过优化调度模型进行能源调度，优化调度的目标为通过储能调节，使得风机出力的波动率降到最低。
作为本发明的进一步方案：所述储能系统包括若干个储能站点。
作为本发明的进一步方案：所述新能源系统包括若干个新能源站点。
作为本发明的进一步方案：所述负载包括若干个负载区域。
作为本发明的进一步方案：所述分析规划模块的输出端与记录模块的输入端电连接，所述记录模块的输出端与数据存储单元的输入端电连接。
作为本发明的进一步方案：所述数据存储单元的输出端分别与显示模块和查询模块的输入端电连接。
作为本发明的进一步方案：通过储能调节优化调度的数学模型如下：
Figure BDA0002728052550000032
其中，i为时间序列，范围在1-96，颗粒度为15min/点，代表未来1天对应时间；Pwi、Pdhi、Pchi为第i时间点上风机的预测功率、储能放电功率和充电功率；delt为波动范围的死区，在此范围内的波动不进行调度。
本发明的有益效果在于：
本发明通过预测模块对气象台传输的天气因素及云数据和数据存储单元传输的环境因素和历史数据对未来用电量进行预测，然后由分析规划模块进行结果的规划处理，最终通过调度模块选择新能源系统还是电网，使得本发明可以达到客观分析的目的，且通过对历史数据、天气因素和环境因素的自动化掌控，从而可以保证预测信息的全面性和准确性，达到合理调整配电的工作，提高了电量利用率，使得本发明具有完善的虚拟电厂管控体系。
附图说明
图1为本发明系统的示意图。
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。
如图所示，本发明提供了一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，包括电网，电网的输出端与中央处理器的输入端电连接，中央处理与负载、新能源系统和储能系统双向电连接，中央处理器的输出端与预测模块的输入端电连接，通过设置预测模块，且预测模块可以通过对历史数据、环境因素和天气因素的分析进行未来电量的预测，预测模块的输出端与分析规划模块的输入端电连接，通过设置分析规划模块，从而方便对预测的结果进行分析规划处理的工作。
分析规划模块的输出端与调度模块的输入端电连接，通过设置调度模块，从而可以对调配合适场景的系统，比如电网、新能源系统，调度模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，预测模块的输入端分别与数据存储单元和无线传输模块的输出端电连接，无线传输模块的输入端分别与气象台和云数据的输出端电连接。
预测模块可以通过蒙特卡洛抽样模拟虚拟电厂中的多种不确定性因素，根据虚拟电厂内成员的种类，列出所有可能性的联盟组合，确定每种联盟组合下的优化变量和约束条件，建立考虑成本的储能系统容量优化配置模型的目标函数，通过差分进化算法，结合实际运行中各种约束条件，求解虚拟电厂中的储能系统优化配置模型。
根据某地区的历史天气资料，利用马尔科夫链建立Pa后，可以模拟天气变化的转移特性，根据该地区某光伏发电站的历史数据，求出不同天气类型下，地表与地外辐照度的相关系数Ba，根据理想状态下的太阳能收集的能量变化规律，提出简单太阳能收集量与一天内时间t的关系，能量随着太阳光的强度变化经历上升期、稳定期和下降期，符合梯形模型，满足以下公式：
Figure BDA0002728052550000051
其中，E(t)为太阳能收集量，k为上升的斜率，太阳能收集量最小值为0，Emax为单位1，t1，t2为太阳能收集模型中太阳能收集量上升到最大值的时刻和从最大值开始下降的时刻，(t∈{1,2,3,...,12})。
同时选取风能发电中风机高度附近的三个高度，作为风速特征向量的层高点，得出以下公式：
Figure BDA0002728052550000052
其中，hhub为风机轮毂高度，hj代表数值天气预报不同的层高，h2代表最接近风机轮毂高度的层高，h3代表WRF模式下仅次于h2的层高，h1代表WRF模式下仅高于h2的层高。
当得出的风能能源与太阳能能源不足以对负荷进行供电时，通过优化调度模型进行能源调度，优化调度的目标为通过储能调节，使得风机出力的波动率降到最低。
储能系统包括若干个储能站点。
新能源系统包括若干个新能源站点。
负载包括若干个负载区域。
分析规划模块的输出端与记录模块的输入端电连接，记录模块的输出端与数据存储单元的输入端电连接，通过设置记录模块，从而可以将规划出的数据通过记录模块输入数据存储单元进行存储的工作。
数据存储单元的输出端分别与显示模块和查询模块的输入端电连接，通过设置显示模块和查询模块，从而方便工作人员通过查询模块和显示模块对数据存储单元的数据进行查看的工作。
通过储能调节优化调度的数学模型如下：
Figure BDA0002728052550000061
其中，i为时间序列，范围在1-96，颗粒度为15min/点，代表未来1天对应时间；Pwi、Pdhi、Pchi为第i时间点上风机的预测功率、储能放电功率和充电功率；delt为波动范围的死区，在此范围内的波动不进行调度。
本发明的工作原理为：
S1、使用时，通过电网、储能系统、新能源系统和负载将用电量信息反馈给中央处理器，然后中央处理器将各电量信息传递给预测模块，再由气象台传输的天气因素和云数据传输的环境因素通过无线传输模块反馈给预测模块；
S2、同时数据存储单元将历史数据信息发送给预测模块，则预测模块可以通过其供给的信息进行未来用电量的预测，并将预测结果反馈给分析规划模块，使得分析规划模块对预测结果进行合理规划处理；
S3、然后反馈给调度模块，使得调度模块根据处理的调配电网或新能源系统，同时可以对储能系统和负载进行合理调整。
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 (7)

1.一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，包括电网，其特征在于：所述电网的输出端与中央处理器的输入端电连接，所述中央处理器与负载、新能源系统和储能系统双向电连接，所述中央处理器的输出端与预测模块的输入端电连接，所述预测模块的输出端与分析规划模块的输入端电连接；
所述分析规划模块的输出端与调度模块的输入端电连接，所述调度模块的输出端与中央处理器的输入端电连接，所述预测模块的输入端分别与数据存储单元和无线传输模块的输出端电连接，所述无线传输模块的输入端分别与气象台和云数据的输出端电连接；
预测模块可以通过蒙特卡洛抽样模拟虚拟电厂中的多种不确定性因素，根据虚拟电厂内成员的种类，列出所有可能性的联盟组合，确定每种联盟组合下的优化变量和约束条件，建立考虑成本的储能系统容量优化配置模型的目标函数，通过差分进化算法，结合实际运行中各种约束条件，求解虚拟电厂中的储能系统优化配置模型；
根据某地区的历史天气资料，利用马尔科夫链建立Pa后，可以模拟天气变化的转移特性，根据该地区某光伏发电站的历史数据，求出不同天气类型下，地表与地外辐照度的相关系数Ba，根据理想状态下的太阳能收集的能量变化规律，提出简单太阳能收集量与一天内时间t的关系，能量随着太阳光的强度变化经历上升期、稳定期和下降期，符合梯形模型，满足以下公式：
Figure FDA0002728052540000011
其中，E(t)为太阳能收集量，k为上升的斜率，太阳能收集量最小值为0，Emax为单位1，t1，t2为太阳能收集模型中太阳能收集量上升到最大值的时刻和从最大值开始下降的时刻，(t∈{1,2,3,...,12})；
同时选取风能发电中风机高度附近的三个高度，作为风速特征向量的层高点，得出以下公式：
Figure FDA0002728052540000021
其中，hhub为风机轮毂高度，hj代表数值天气预报不同的层高，h2代表最接近风机轮毂高度的层高，h3代表WRF模式下仅次于h2的层高，h1代表WRF模式下仅高于h2的层高；
当得出的风能能源与太阳能能源不足以对负荷进行供电时，通过优化调度模型进行能源调度，优化调度的目标为通过储能调节，使得风机出力的波动率降到最低。
2.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：所述储能系统包括若干个储能站点。
3.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：所述新能源系统包括若干个新能源站点。
4.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：所述负载包括若干个负载区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：所述分析规划模块的输出端与记录模块的输入端电连接，所述记录模块的输出端与数据存储单元的输入端电连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：所述数据存储单元的输出端分别与显示模块和查询模块的输入端电连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于微电网群和电力可控负荷的虚拟电厂管控装置，其特征在于：通过储能调节优化调度的数学模型如下：
Figure FDA0002728052540000031
其中，i为时间序列，范围在1-96，颗粒度为15min/点，代表未来1天对应时间；Pwi、Pdhi、Pchi为第i时间点上风机的预测功率、储能放电功率和充电功率；delt为波动范围的死区，在此范围内的波动不进行调度。
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