CN113394792A - 新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法，涉及电力负荷智能调节控制技术领域。本装置包括采集模块、传输模块、总线通信模块、5G通信模块、存储模块、计算模块、控制模块；对包含工业负荷的虚拟电厂的分布式新能源优化利用，消纳了新能源，增加了虚拟电厂的收益；对菱镁工业产品冷却散热阶段的热量进行分级综合利用，提高了能源的利用率，节约能源，提高效益；对现货市场下的虚拟电厂的峰值进行调控，实现了综合优化控制经济效益与安全稳定运行。

Description

新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法
技术领域
本发明涉及电力负荷智能调节控制技术领域，尤其涉及一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法。
背景技术
近年来，随着分布式发电、电力需求侧管理和智能电网的发展，虚拟电厂越来越受到重视。虚拟电厂是集成和优化“源网荷储”清洁发展的新一代智能控制技术和交互式业务模式依托互联网和现代信息通信技术，通过精细化的能源管理，将分布式电源、可控负载和储能设备融为一体，为破解清洁能源消耗、实现供电侧多能源互补、促进负载侧灵活互动、建设安全、经济、高效、可靠的电网提供了新的运行方案。
大量的分布式发电接入配电网，电网接入容量和输出的不确定性给配电网的规划和运行带来了新的问题。与此同时，城市负荷迅速增长，峰谷差越来越大，城乡配电网“低标准、弱联系、低电压”问题日益突出，作为一种有效的调节手段，用户侧需求响应的调控可以在一定程度上缓解上述问题，不但可以通过调控用电时段来对负荷进行削峰填谷起到降低配电容量的作用，而且还可以提高电网运行的经济性和安全性。
在电力市场改革的背景下，电价会实时波动，即电价的波动会影响负荷的大小，负荷的波动也会影响电价的大小。在工业负荷参与虚拟电厂时不仅可以消纳新能源，而且还可以对电网进行调压和调峰，保证了电网的安全稳定运行。
菱镁负荷参与虚拟电厂时电网接入容量和输出的不确定性给配电网的规划和运行带来了很大问题，菱镁负荷在虚拟电厂中的用电时段以及用电量的规划没有达到最优，这使得虚拟电厂的运行成本和菱镁工业的用电成本变高，从而对虚拟电厂和菱镁工业的经济效益造成损失。并且菱镁工业在材料冷却时没有充分利用冷却时的热量，既造成了能源浪费又对环境产生了不必要的影响。
菱镁负荷作为工业负荷，其工作时间比较灵活，为可转移负荷，并且具有灵活的调控性和具备参与源网荷互动的潜力，一方面受虚拟电厂电能和电价的调控，另一方面对新能源的消纳，系统稳定运行有着重要的影响。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法，提出了一个包含菱镁工业负荷、分布式新能源和热储能在内虚拟电厂源网荷储模型，并对菱镁负荷用电过程后的冷却散热阶段的热量进行综合利用，设计菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型和基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型，根据菱镁工业负荷需求确定其分时段用电量的边界值，最终找到考虑虚拟电厂运行成本和菱镁工业用电成本的最优解。
为了解决上述技术问题，本发明采用以下的技术方案：
一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置，包括采集模块、传输模块、总线通信模块、5G通信模块、存储模块、计算模块、控制模块；
所述采集模块的输出端与传输模块的输入端连接，所述传输模块的输出端与总线通信模块的输入端连接，所述总线通信模块的输出端分别连接存储模块与计算模块的输入端连接，计算模块的输出端与存储模块的输出端连接，计算模块的输出端与5G通信模块的输入端连接，所述5G通信模块的输出端与传输模块的输入端连接，所述传输模块的输出端与控制模块的输入端连接。
另一方面，一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，通过前述新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置实现，具体包括以下步骤：
步骤1：采集模块采集设备的电压、电流、功率、状态、负荷量和天气状况信息，经过传输模块进行信息传输，传输至总线通信模块；
步骤2：信息通过总线通信模块将信息存储在存储模块中做数据分析，并且传输给计算模块；
步骤3：计算模块将得到的数据进行分析、计算，找到设备的最优工作时段、负荷量；
步骤4：将得到的最优工作时段、负荷量通过5G通信模块传递给传输模块，再传送至控制模块控制执行；所述控制模块有两种工作模式，一种是白天工作，一种是夜晚或阴天工作。
步骤5：设计人工智能开发板，将计算模块作为人工智能开发板主控芯片，将设备的负荷量数据分析处理后将诊断分析结果传输至控制模块，同时对步骤1中采集的数据及分析结果进行储存。
所述人工智能开发板中包括两个数据接口和一个电源，其中两个数据接口为输入端口和输出端口，分别连接采集模块的输出端以及控制模块的输入端，将采集到的电压、电流、功率、状态、负荷量等信息导入到计算模块，通过计算模块的现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型找到最优用电时间与用电量，再将信息输出给控制装置进行控制。
步骤6：建立一个包含菱镁工业负荷、分布式新能源和热储能在内的虚拟电厂模型，使菱镁负荷参与虚拟电厂优化调控；
所述虚拟电厂模型包括：风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉，其中电能在风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉中传输，首先将风机和光伏产生的电能给菱镁工业供电，如果仍有余电则存储在储能系统中，如果电力不足则从电网购电，储能系统中的电在电价高时向电网售出，中温锅炉生产的电一部分向菱镁工业供电，一部分向储能系统输电，一部分向电网售电。热能在菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉中传输，首先将菱镁工业产生的热量分级利用给中温锅炉、余热锅炉，再将锅炉产生的热量利用；
所述优化调控为，对光伏发电系统和风机发电系统所产生的电能进行利用，以充分消纳新能源发电，若新能源发电的电能不足以提供菱镁工业的用电负荷则在电价为低价时从电网购电，若新能源发电电能在给菱镁供电的基础上还有剩余电量，则存储在储能系统，在电价为高价时向电网售电。通过对菱镁工业用电时段的转移可以实现根据电网的需求响应的智能调控
步骤7：对菱镁工业负荷冷却时浪费热量进行回收利用，对浪费的热量进行分级利用；
所述回收利用包括：中温锅炉、蓄热锅炉；针对步骤6的虚拟电厂模型中菱镁工业所产菱镁冷却时的热量进行吸收，传输到储能设备中；首先将高于300℃的热量来给一个中温锅炉供热，锅炉将这部分热量可以用来发电或者烧热水或者供暖，将80℃至300℃的热量给一个余热锅炉供热，这部分热量也可以用来发电或者制冷或者供暖，再将80℃以下的热量直接利用，用作浴池或者住房的暖风。其中每一级热量利用之后还会产生新的低级热量再给下一级利用；
步骤8：建立菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型；
所述菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型为；
Figure 403311DEST_PATH_IMAGE001
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，C G 为菱镁材料冷却热量利用锅炉运行维护成本；C W 为风机电厂运行维护成本；C L 为光伏电厂运行维护成本，C wind , C light 为虚拟电厂内部消纳弃风的调峰补贴费用；C xn-wind , C xn-light 为储能系统消纳弃风和弃光的补贴费用；
Figure 234126DEST_PATH_IMAGE002
为t 时刻响应负荷补贴电价与未响应负荷的电价；
Figure 495343DEST_PATH_IMAGE003
为t 时刻响应电量与未响应电量；T为总时段数。
步骤9：考虑虚拟电厂中菱镁负荷参与电网的现货市场交易，对电网调峰的作用建立一种基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型；
所述基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型为：
C vpp=C vpp-g+p i D i
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，p i 为第i时段电价，D i 为i时段用电量，C vpp为包含菱镁负荷在内的虚拟电厂的总成本。
步骤10：结合实际工艺要求与经济效益，建立菱镁工业负荷分时段用电量的最大最小边界模型；
所述用电量的最小边界模型为：
Figure 226538DEST_PATH_IMAGE004
其中U为菱镁工业设备额定电压，I为菱镁工业额定电弧，t 1为菱镁矿在满足工艺条件下的最小用电时间，T1为单位质量菱镁矿满足基本工艺条件下的用电时间，D max，d max分别为菱镁破碎前后物料的最大粒度与最小粒度，M为所需加工菱镁材料的质量；
所述用电量的最大边界模型为：
Figure 282219DEST_PATH_IMAGE005
式中α，β为考虑工艺要求与i时段电价的权重系数，t 2为满足经济性和工艺程度条件下的用电时间， j为矿石破碎比，p i 为第i时段电价。
步骤11：基于人工鱼群算法对步骤8优化调控模型进行求解，实现新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储的智能控制；
所述人工鱼群算法是一种模拟自然界鱼群觅食的一种智能优化算法，模拟鱼群的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为，每个人工鱼个体通过上述行为进行寻优。
步骤11.1：对参数进行初始化，具体包括菱镁设备的总数S，拥挤度因子δ，最大工作量Q，最大工作时间T try和最大迭代次数N try；
步骤11.2：随机生成N条人工鱼以形成初始种群，计算初始鱼群所有个体的初始状态，同时将最优值赋给公告板；
步骤11.3；将每一条鱼依次执行觅食行为、聚群行为、以及追尾行为，之后更新自身的状态并与公告板上的最优值进行比对，若优于公告板上的记录则对公告板的最优值进行更新；
步骤11.4：对当前迭代次数加一，并与设定的最大迭代次数N try进行比较，若未达到最大迭代次数，则返回步骤11.3，反之则结束优化过程，输出负荷量。
本发明所产生的有益效果在于：
本发明提供一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置及方法，建立了一种菱镁工业负荷虚拟电厂智能控制装置，对包含工业负荷的虚拟电厂的分布式新能源优化利用，消纳了新能源，增加了虚拟电厂的收益；对菱镁工业产品冷却散热阶段的热量进行分级综合利用，提高了能源的利用率，节约能源，提高效益；对现货市场下的虚拟电厂的峰值进行调控，实现了综合优化控制经济效益与安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明的菱镁工业负荷虚拟电厂智能控制装置系统结构的原理框图；
图2为本发明的人工智能开发板结构图；
图3为本发明为包含菱镁工业在内的虚拟电厂系统结构图；
图4为本发明考虑风光消纳的虚拟电厂用电流程图；
图5为本发明菱镁工业浪费热量的再利用系统结构图；
图6为本发明人工鱼群算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置，如图1所示，包括采集模块1、传输模块2、总线通信模块3、5G通信模块4、存储模块5、计算模块6、控制模块7；
所述采集模块1的输出端与传输模块2的输入端连接，所述传输模块2的输出端与总线通信模块3的输入端连接，所述总线通信模块3的输出端分别连接存储模块5与计算模块6的输入端连接，计算模块6的输出端与存储模块5的输出端连接，计算模块6的输出端与5G通信模块4的输入端连接，所述5G通信模块4的输出端与传输模块2的输入端连接，所述传输模块2的输出端与控制模块7的输入端连接。
本实施例中采集模块采用HINET M11T，传输模块采用1091N无线485，5G通信模块采用F02X，总线通信模块采用IO-Link，存储模块采用slimSATA，计算模块采用Cortex-A53，控制模块采用WANLIN-601。
另一方面，一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，通过前述新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置实现，具体包括以下步骤：
步骤1：采集模块1采集设备的电压、电流、功率、状态、负荷量和天气状况信息，经过传输模块2进行信息传输，传输至总线通信模块3；
步骤2：信息通过总线通信模块3将信息存储在存储模块5中做数据分析，并且传输给计算模块6；
步骤3：计算模块6将得到的数据进行分析、计算，找到设备的最优工作时段、负荷量；
步骤4：将得到的最优工作时段、负荷量通过5G通信模块4传递给传输模块2，再传送至控制模块7控制执行；所述控制模块7有两种工作模式，一种是白天工作，一种是夜晚或阴天工作。
步骤5：设计人工智能开发板，将计算模块6作为人工智能开发板主控芯片，将设备的负荷量数据分析处理后将诊断分析结果传输至控制模块7，同时对步骤1中采集的数据及分析结果进行储存。
所述人工智能开发板中如图2所示，包括两个数据接口和一个电源，其中两个数据接口为输入端口和输出端口，分别连接采集模块1的输出端以及控制模块7的输入端，将采集到的电压、电流、功率、状态、负荷量等信息导入到计算模块，通过计算模块的现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型找到最优用电时间与用电量，再将信息输出给控制装置进行控制。
步骤6：建立一个包含菱镁工业负荷、分布式新能源和热储能在内的虚拟电厂模型，使菱镁负荷参与虚拟电厂优化调控；
所述虚拟电厂模型包括：风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉，其中电能在风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉中传输，首先将风机和光伏产生的电能给菱镁工业供电，如果仍有余电则存储在储能系统中，如果电力不足则从电网购电，储能系统中的电在电价高时向电网售出，中温锅炉生产的电一部分向菱镁工业供电，一部分向储能系统输电，一部分向电网售电。热能在菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉中传输，首先将菱镁工业产生的热量分级利用给中温锅炉、余热锅炉，再将锅炉产生的热量利用。
如图3所示，为菱镁工业参与的虚拟电厂内部结构，即菱镁负荷参与需求响应的虚拟电厂，通过对菱镁工业负荷的调控来实现对电网的调峰，即对菱镁工业的用电经济性进行了优化又对电网削峰填谷，保持电网安全稳定运行做出了保障。
所述优化调控为，对光伏发电系统和风机发电系统所产生的电能进行利用，以充分消纳新能源发电，若新能源发电的电能不足以提供菱镁工业的用电负荷则在电价为低价时从电网购电，若新能源发电电能在给菱镁供电的基础上还有剩余电量，则存储在储能系统，在电价为高价时向电网售电。通过对菱镁工业用电时段的转移可以实现根据电网的需求响应的智能调控。
如图4所示，首先对光伏发电系统和风机发电系统所产生的电能进行利用，以充分消纳新能源发电，若新能源发电的电能不足以提供菱镁工业的用电负荷则在电价为低价时从电网购电，若新能源发电电能在给菱镁供电的基础上还有剩余电量，则存储在储能系统，在电价为高价时向电网售电。通过对菱镁工业用电时段的转移可以实现根据电网的需求响应的智能调控。
步骤7：对菱镁工业负荷冷却时浪费热量进行回收利用，如图5所示，对浪费的热量进行分级利用；
所述回收利用包括：中温锅炉、蓄热锅炉；针对步骤6的虚拟电厂模型中菱镁工业所产菱镁冷却时的热量进行吸收，传输到储能设备中；首先将高于300℃的热量来给一个中温锅炉供热，锅炉将这部分热量可以用来发电或者烧热水或者供暖，将80℃至300℃的热量给一个余热锅炉供热，这部分热量也可以用来发电或者制冷或者供暖，再将80℃以下的热量直接利用，用作浴池或者住房的暖风。其中每一级热量利用之后还会产生新的低级热量再给下一级利用。
步骤8：建立菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型；
可转移负荷是指负荷供电时间可按计划变动的负荷，且总用电量没有变化的负荷。菱镁负荷为可转移负荷，即一旦运行就必须运行至所需完成的任务量，因为其中断后会造成大量的能源浪费，但其可以提前工作或者延迟工作，建立一种可转移负荷模型；
对于菱镁工厂具有可转移性质的设备a，在其恒定功率下工作，其运行时需要满足如下约束：
Figure 603260DEST_PATH_IMAGE006
式中： X a (t)为 0/1 变量，表征设备a在t时段是否运行；X a (t)=1即设备a在t时段运行；y a (t)为0/1变量，表征设备a在t时段是否启动。
从保护环境的角度，为改善风电出力不确定性大的问题，对弃风弃光电量增加弃风弃光补偿。虚拟电厂可利用储能系统对风光发电所产生的多余的电量进行存储，从而间接减少弃风的电量，并给予弃风弃光调峰奖励。由于菱镁负荷为可转移负荷，所以可以大程度增强虚拟电厂对于风光发电的消纳能力，补偿规则如下：
Figure 402589DEST_PATH_IMAGE007
式中： C wind 为虚拟电厂内部消纳弃风的调峰补偿费用；
Figure 988291DEST_PATH_IMAGE008
为t时刻虚拟电厂内部售电电价；
Figure 480452DEST_PATH_IMAGE009
为 t时刻弃风电量；
Figure 285859DEST_PATH_IMAGE010
为t时刻风电场上网净出力；ε为弃风补偿价格因数，根据实际出力情况进行补偿，实际出力越小系数越大，补偿电价越高；
Figure 623300DEST_PATH_IMAGE011
为 t 时刻调峰电量；ξ为消纳弃风奖励价格因数；P c,t为t时刻储能系统中储存的电量；P c,t-1为t - 1时刻储能系统中储存的电量；P c,max为储能系统中电能的最大存储量。
Figure 329087DEST_PATH_IMAGE012
式中：C light 为虚拟电厂内部消纳弃光的调峰补贴费用；
Figure 726571DEST_PATH_IMAGE013
为 t时刻弃光电量；
Figure 16344DEST_PATH_IMAGE014
为t时刻风电场上网净出力；θ 1为弃风弃光补偿价格因数，根据实际出力情况进行补偿，实际出力越小系数越大，补偿电价越高；C xn-light 为储能系统消纳弃风弃光的补偿费用；θ 2为消纳弃风弃光奖励价格因数；
从负荷消纳及市场角度，将虚拟电厂内部负荷除菱镁负荷外视为可转移负荷，该部分可转移负荷由电厂内部定价，可以提高风光发电的利用率，虚拟电厂对该部分可转移负荷的补偿措施为：
对响应并且执行的可转移负荷补偿的电价为；
Figure 157476DEST_PATH_IMAGE015
对未响应的可转移负荷补偿的电价为；
Figure 717770DEST_PATH_IMAGE016
其中响应量和未响应量满足：
Figure 551734DEST_PATH_IMAGE017
式中：
Figure 66154DEST_PATH_IMAGE018
为虚拟电厂内部所需负荷；
Figure 10976DEST_PATH_IMAGE019
分别为t时刻响应电量与未响应电量；
Figure 425777DEST_PATH_IMAGE020
为t时刻虚拟电厂的可转移负荷电量；
Figure 430642DEST_PATH_IMAGE021
分别为t时刻响应负荷奖励电价与未响应负荷的电价。
考虑消纳风光下，建立菱镁负荷参与虚拟电厂的优化调控过程中虚拟电厂的总运行成本模型。
所述菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型为；
Figure 447007DEST_PATH_IMAGE022
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，C G 为菱镁材料冷却热量利用锅炉运行维护成本；C W 为风机电厂运行维护成本；C L 为光伏电厂运行维护成本，C wind , C light 为虚拟电厂内部消纳弃风的调峰补贴费用；C xn-wind , C xn-light 为储能系统消纳弃风和弃光的补贴费用；
Figure 867624DEST_PATH_IMAGE002
为t 时刻响应负荷补贴电价与未响应负荷的电价；
Figure 402511DEST_PATH_IMAGE003
为 t 时刻响应电量与未响应电量；T为总时段数。
资源利用锅炉运行成本函数为：
Figure 312698DEST_PATH_IMAGE023
式中： P G1为中温锅炉出力；P G2为余热锅炉出力；a、b、c为中温锅炉的运行成本系数；d、e、f为余热锅炉的运行成本系数。
C G =C G1+ C G2
风机电厂运行维护成本函数为
Figure 565825DEST_PATH_IMAGE024
式中：
Figure 353914DEST_PATH_IMAGE025
为 t时刻风电场出力；k w 为风力发电机组的运行成本系数。
光伏电厂运行维护成本函数为
Figure 477728DEST_PATH_IMAGE026
式中：
Figure 824396DEST_PATH_IMAGE027
为 t 时刻风电场出力；k L 为风力发电机组的运行成本系数。
步骤9：考虑虚拟电厂中菱镁负荷参与电网的现货市场交易，对电网调峰的作用建立一种基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型；
菱镁工业中某些负荷是不能从一个时段转移到另一个时段，例如照明、空调，该负荷需求量仅随当前时段电价变化而变化的情况称为自身价格弹性。定义子弹性公式为
Figure 33660DEST_PATH_IMAGE028
式中:α ii 表示自身价格弹性; D i0和p i0分别表示i时段初始用电量和i时段初始电价。根据相关经济学理论，电价上涨会导致电力需求减少，因此其自身的价格弹性为负。
菱镁工业中某些负荷需求能够从尖峰时段转移到非尖峰时段或谷时段，例如菱镁工业用电，某一时段电价变化会引起该负荷需求量转移到其他时段或改为使用其他低电耗替代品，该种情况即为交叉价格弹性，定义交叉弹性公式为:
Figure 888090DEST_PATH_IMAGE029
式中: α ij 表示交叉价格弹性; D i 和p j 分别表示i时段用电量和 j 时段电价; D i0和p j0分别表示i时段初始用电量和 j 时段初始电价。一般来说，若 j时段电价降低，i时段用电需求量将减少并转移部分到 j 时段，因此交叉价格弹性为正。
根据菱镁负荷的负荷特性，假设第j小时电价由p j0调整到p j ，第i小时菱镁负荷基于相应的响应的用电量由D i0调整到D i ，得到
Figure 131990DEST_PATH_IMAGE030
所述基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型为：
C vpp=C vpp-g+p i D i
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，p i 为第i时段电价，D i 为i时段用电量，C vpp为包含菱镁负荷在内的虚拟电厂的总成本。
为了保证虚拟电厂的安全稳定运行，还需要满足以下约束条件。
电平衡约束：
Figure 118400DEST_PATH_IMAGE031
式中：
Figure 346119DEST_PATH_IMAGE032
分别为t时段中温锅炉和余热锅炉的发电净出力；
Figure 210433DEST_PATH_IMAGE033
分别为t时段风机电厂和光伏电厂的发电净出力；L t 为t时段虚拟电厂向电网的购电量；
Figure 839997DEST_PATH_IMAGE034
为t时段虚拟电厂内部所需负荷；
Figure 262888DEST_PATH_IMAGE035
为t时段虚拟电厂中菱镁工业所需负荷。
热平衡约束：
Figure 650007DEST_PATH_IMAGE036
式中：
Figure 816546DEST_PATH_IMAGE037
为t时段菱镁材料所释放的热量；
Figure 539432DEST_PATH_IMAGE038
分别为t时段中温锅炉和余热锅炉以及暖风所吸收菱镁材料释放的热量；
Figure 133225DEST_PATH_IMAGE039
为t时段余热锅炉和暖风吸收的热量；
Figure 804378DEST_PATH_IMAGE040
分别为中温锅炉传递给余热锅炉的热量和余热锅炉传递给暖风的热量。
步骤10：结合实际工艺要求与经济效益，建立菱镁工业负荷分时段用电量的最大最小边界模型；
所述用电量的最小边界模型为：
Figure 305766DEST_PATH_IMAGE041
其中U为菱镁工业设备额定电压，I为菱镁工业额定电弧，t 1为菱镁矿在满足工艺条件下的最小用电时间，T1为单位质量菱镁矿满足基本工艺条件下的用电时间，D max，d max分别为菱镁破碎前后物料的最大粒度与最小粒度，M为所需加工菱镁材料的质量；
所述用电量的最大边界模型为：
Figure 614650DEST_PATH_IMAGE042
式中α，β为考虑工艺要求与i时段电价的权重系数，t 2为满足经济性和工艺程度条件下的用电时间， j为矿石破碎比，p i 为第i时段电价。
步骤11：基于人工鱼群算法对步骤8优化调控模型进行求解，如图6所示，实现新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储的智能控制；
所述人工鱼群算法是一种模拟自然界鱼群觅食的一种智能优化算法，模拟鱼群的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为，每个人工鱼个体通过上述行为进行寻优。
步骤11.1：对参数进行初始化，具体包括菱镁设备的总数S，拥挤度因子δ，最大工作量Q，最大工作时间T try和最大迭代次数N try；
步骤11.2：随机生成N条人工鱼以形成初始种群，计算初始鱼群所有个体的初始状态，同时将最优值赋给公告板；
步骤11.3；将每一条鱼依次执行觅食行为、聚群行为、以及追尾行为，之后更新自身的状态并与公告板上的最优值进行比对，若优于公告板上的记录则对公告板的最优值进行更新；
步骤11.4：对当前迭代次数加一，并与设定的最大迭代次数N try进行比较，若未达到最大迭代次数，则返回步骤11.3，反之则结束优化过程，输出负荷量。
本实施例中对某地区菱镁工业分时电价时段价格表进行统计，如表1所示。
表1：菱镁工业所在地区的分时电价时段价格表
Figure 910502DEST_PATH_IMAGE043
单位：元/千瓦时
最后应说明的是：以上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权利要求所限定的范围。

Claims (9)

1.一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置，其特征在于，包括采集模块、传输模块、总线通信模块、5G通信模块、存储模块、计算模块、控制模块；
所述采集模块的输出端与传输模块的输入端连接，所述传输模块的输出端与总线通信模块的输入端连接，所述总线通信模块的输出端分别连接存储模块与计算模块的输入端连接，计算模块的输出端与存储模块的输出端连接，计算模块的输出端与5G通信模块的输入端连接，所述5G通信模块的输出端与传输模块的输入端连接，所述传输模块的输出端与控制模块的输入端连接。
2.一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，通过权利要求1所述的新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制装置实现，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集模块采集设备的电压、电流、功率、状态、负荷量和天气状况信息，经过传输模块进行信息传输，传输至总线通信模块；
步骤2：信息通过总线通信模块将信息存储在存储模块中做数据分析，并且传输给计算模块；
步骤3：计算模块将得到的数据进行分析、计算，找到设备的最优工作时段、负荷量；
步骤4：将得到的最优工作时段、负荷量通过5G通信模块传递给传输模块，再传送至控制模块控制执行；所述控制模块有两种工作模式，一种是高于设定环境亮度工作，一种是低于等于设定环境亮度工作；
步骤5：设计人工智能开发板，将计算模块作为人工智能开发板主控芯片，将设备的负荷量数据分析处理后将诊断分析结果传输至控制模块，同时对步骤1中采集的数据及分析结果进行储存；
步骤6：建立一个包含菱镁工业负荷、分布式新能源和热储能在内的虚拟电厂模型，使菱镁负荷参与虚拟电厂优化调控；
步骤7：对菱镁工业负荷冷却时浪费热量进行回收利用，对浪费的热量进行分级利用；
步骤8：建立菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型；
步骤9：考虑虚拟电厂中菱镁负荷参与电网的现货市场交易，对电网调峰的作用建立一种基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型；
步骤10：结合实际工艺要求与经济效益，建立菱镁工业负荷分时段用电量的最大最小边界模型；
步骤11：基于人工鱼群算法对步骤8优化调控模型进行求解，实现新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储的智能控制。
3.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤5中所述人工智能开发板中包括两个数据接口和一个电源，其中两个数据接口为输入端口和输出端口，分别连接采集模块的输出端以及控制模块的输入端，将采集到的电压、电流、功率、状态、负荷量等信息导入到计算模块，通过计算模块的现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型找到最优用电时间与用电量，再将信息输出给控制装置进行控制。
4.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤6中所述虚拟电厂模型包括：风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉，其中电能在风机电厂、光伏电厂、储能系统、菱镁工业、中温锅炉中传输，首先将风机和光伏产生的电能给菱镁工业供电，如果仍有余电则存储在储能系统中，如果电力不足则从电网购电，储能系统中的电在电价高时向电网售出，中温锅炉生产的电分别向菱镁工业供电、向储能系统输电以及向电网售电，热能在菱镁工业、中温锅炉、余热锅炉中传输，将菱镁工业产生的热量分级利用给中温锅炉、余热锅炉，再将锅炉产生的热量利用；
所述优化调控，对光伏发电系统和风机发电系统所产生的电能进行利用，若新能源发电的电能不足以提供菱镁工业的用电负荷则在电价低于设定价格时从电网购电，若新能源发电电能在给菱镁供电的基础上还有剩余电量，则存储在储能系统，在电价高于等于设定价格时向电网售电。
5.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤7中所述回收利用包括：中温锅炉、蓄热锅炉；针对步骤6的虚拟电厂模型中菱镁工业所产菱镁冷却时的热量进行吸收，传输到储能设备中；其中热量分为三个等级，首先将高于300℃的热量给中温锅炉供热，用作发电或者烧热水或者供暖，其次将80℃至300℃的热量给余热锅炉供热，用作发电或者制冷或者供暖，再将80℃以下的热量直接利用，用作浴池或者住房的暖风，其中每一级热量利用之后产生新的低级热量再进行下一级的热量利用。
6.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤8中所述菱镁工业负荷消纳分布式新能源的虚拟电厂优化调控模型为；
Figure 45193DEST_PATH_IMAGE001
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，C G 为菱镁材料冷却热量利用锅炉运行维护成本；C W 为风机电厂运行维护成本；C L 为光伏电厂运行维护成本，C wind , C light 为虚拟电厂内部消纳弃风的调峰补贴费用；C xn-wind , C xn-light 为储能系统消纳弃风和弃光的补贴费用；
Figure 806343DEST_PATH_IMAGE002
为t 时刻响应负荷补贴电价与未响应负荷的电价；
Figure 382818DEST_PATH_IMAGE003
为 t时刻响应电量与未响应电量；T为总时段数。
7.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤9中所述基于现货市场实时电价的虚拟电厂调控模型为：
C vpp=C vpp-g+p i D i
式中：C vpp-g为除菱镁外虚拟电厂总运行成本，p i 为第i时段电价，D i 为i时段用电量，C vpp为包含菱镁负荷在内的虚拟电厂的总成本。
8.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤10中所述用电量的最小边界模型为：
Figure 105923DEST_PATH_IMAGE004
其中U为菱镁工业设备额定电压，I为菱镁工业额定电弧，t 1为菱镁矿在满足工艺条件下的最小用电时间，T1为单位质量菱镁矿满足基本工艺条件下的用电时间，D max，d max分别为菱镁破碎前后物料的最大粒度与最小粒度，M为所需加工菱镁材料的质量；
所述用电量的最大边界模型为：
Figure 484077DEST_PATH_IMAGE005
式中α，β为考虑工艺要求与i时段电价的权重系数，t 2为满足经济性和工艺程度条件下的用电时间， j为矿石破碎比，p i 为第i时段电价。
9.根据权利要求2所述的一种新能源菱镁负荷虚拟电厂源网荷储智能控制方法，其特征在于，步骤11具体包括以下步骤：
步骤11.1：对参数进行初始化，具体包括菱镁设备的总数S，拥挤度因子δ，最大工作量Q，最大工作时间T try和最大迭代次数N try；
步骤11.2：随机生成N条人工鱼以形成初始种群，计算初始鱼群所有个体的初始状态，同时将最优值赋给公告板；
步骤11.3；将每一条鱼依次执行觅食行为、聚群行为、以及追尾行为，之后更新自身的状态并与公告板上的最优值进行比对，若优于公告板上的记录则对公告板的最优值进行更新；
步骤11.4：对当前迭代次数加一，并与设定的最大迭代次数N try进行比较，若未达到最大迭代次数，则返回步骤11.3，反之则结束优化过程，输出负荷量。
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