CN113452086A - 一种用于风光储的能量协同利用方法 - Google Patents

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杨鹏
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Kaifeng Power Supply Co of State Grid Henan Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种用于风光储的能量协同利用方法，包括以下步骤：S1：发电量采集，采集风力发电机组的产电量Q1数据和光伏发电产电量数据Q2；S2：用电量采集，采集电网中的用电量Q3，并且根据以往用电历史预测当下最大用电量Q4；S3：供电方式选择，根据风力发电机组的产电量Q1和光伏发电产电量数据Q2和合适的供电方式，其供电方式分为风力发电机组供电、光伏发电供电、电池储能系统供电中的一种或多种；S4：系统评价，对系统协同利用电能进行分析评价。通过设置监控系统和电能调度系统，能够对系统中产生的电能与消耗的电能进行对比分析，选出较优的供电方案，保证了电网的稳定运行。

Description

一种用于风光储的能量协同利用方法
技术领域
本发明属于风光储设备技术领域，尤其涉及一种用于风光储的能量协同利用方法。
背景技术
综合能源作为我国未来能源重大发展战略，受到电力行业广泛关注。与传统电力系统相比，综合能源系统在用户行为、运行方法、需求响应等方面都具有明显的区别，通过多种类型能源的耦合联动，扩展了传统电力行业的市场宽度、时间尺度与地理维度。能源枢纽(Energy Hub，EH)是储能、冷热电联供、负荷等多种用能形态的集合体，是构建综合能源系统的关键环节，近年来逐渐受到电力行业的广泛关注。
在风光储能量系统中，风力发电、光伏发电和电池储能系统的协同运行，能够保证电网的高效稳定地运行及电网运行过程中产生的效益最大化，如何保证风力发电、光伏发电和电池储能系统的协同运行是当下需要解决的问题。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供一种用于风光储的能量协同利用方法，通过设置监控系统和电能调度系统，能够对系统中产生的电能与消耗的电能进行对比分析，选出较优的供电方案，保证了电网的稳定运行。
本发明提供如下技术方案：
一种用于风光储的能量协同利用方法，包括以下步骤：
S1：发电量采集，采集风力发电机组的产电量Q1数据和光伏发电产电量数据Q2；
S2：用电量采集，采集电网中的用电量Q3，并且根据以往用电历史预测当下最大用电量Q4；
S3：供电方式选择，根据风力发电机组的产电量Q1和光伏发电产电量数据Q2和合适的供电方式，其供电方式分为风力发电机组供电、光伏发电供电、电池储能系统供电中的一种或多种；
S4：系统评价，对系统协同利用电能进行分析评价。
优选的，在步骤S2中，最大用电量根据过去一周或者一月内相同时间段内的用电量峰值，然后进行优化得出合理的最大用电量Q4。
优选的，在步骤S3中，若Q1和Q2的和大于Q4，则电网中多余的电能储存在电池储能系统中，若Q1和Q2的和小于Q4，则电池储能系统参与电网的供电。
优选的，在风力发电机组工作过程前，对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组的发电功率和判断系统工作的稳定性。
优选的，在光伏发电过程中，需要对光照强度进行预测，根据光照强度的预测结果计算出光伏的发电量。
优选的，在系统工作过程中，对电池储能系统中的剩余电量进行实施检测，当电池储能系统中的剩余电量小于预先设置的阈值时，系统进行预警提示，切断电能储能系统的输出电路，实现保护电能储能系统的目的。
一种实现风光储的能量协同利用方法的系统，包括光伏组件、逆变控制器、风力发电机组、电网、电池储能系统、监控系统和电能调度系统，所述光伏组件、风力发电机组均通过逆变控制器与电网连接；所述电池储能系统通过逆变控制器与电网连接；所述监控系统用于监测光伏组件的发电量、风力发电机组的发电量和电网的用电量；所述电池储能系统用于储存电网中多余的电量和向电网中输送电量；所述电能调度系统根据电网中用电量进行电能的调度使用。
优选的，当电网中的用电量大于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行供电，当电网中的用电量小于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行吸收电能，对电池储能系统进行充电。
优选的，所述风力发电机组数量大于两组，所述风力发电机组之间互相独立，所述风力发电机组采用恒速恒频运行方式、变速恒频运行方式中的一种或两种。
优选的，所述电池储能系统采用锂离子储能系统。
优选的，本系统还包括柴油发电系统，所述柴油发电系统通过逆变控制器与电网连接，当光伏组件、风力发电机组和电池储能系统提供的电能速率小于电网中消耗电能的速率时，由柴油发电系统向电网中提供电能。
优选的，本体系统还包括协同运行质量分析模块，所述协同运行质量分析模块对系统的性能进行分析评价。
优选的，所述风力发电机组还包括风速测量系统，当风速位于最低投入风速和最大切出风速时，风力发电机组投入使用。
优选的，在系统中，E1，E2，…，Ei，…，Ej…，EM代表基于能量枢纽的综合能源系统中风力发电机组、光伏组件、电池储能系统各单元，其中M代表单元总数量(i∈M、j∈M)，利用基于能量枢纽的综合能源系统各单元的历史数据，统计出协同运行异常概率矩阵：假设第i个单元出现异常时(设定Gi为第i个单元出现异常总数量)、第j个单元出现异常总数量为Gij，则第i个单元出现异常时第j个单元出现异常的概率表达为Pij＝Gij/Gi，同理，可得下表所示的各单元异常概率矩阵，
E<sub>1</sub> E<sub>2</sub> … E<sub>i</sub> … E<sub>j</sub> … E<sub>M</sub>
E<sub>1</sub> P<sub>11</sub> P<sub>12</sub> P<sub>1i</sub> P<sub>1j</sub> P<sub>1M</sub>
E<sub>2</sub> P<sub>21</sub> P<sub>22</sub> P<sub>2i</sub> P<sub>2j</sub> P<sub>2M</sub>
…
E<sub>i</sub> P<sub>i1</sub> P<sub>i2</sub> P<sub>ii</sub> P<sub>ij</sub> P<sub>iM</sub>
…
E<sub>j</sub> P<sub>j1</sub> P<sub>j2</sub> P<sub>ji</sub> P<sub>jj</sub> P<sub>jM</sub>
…
E<sub>M</sub> P<sub>M1</sub> P<sub>M2</sub> P<sub>Mi</sub> P<sub>Mj</sub> P<sub>MM</sub>
优选的，对系统的异常概率矩阵进行相对熵的计算，其具体流程为：
第i个单元与第j个单元之间多能协同运行质量的相对熵表示为：
Figure BDA0003133063450000041
得出系统相对熵矩阵：
E<sub>1</sub> E<sub>2</sub> … E<sub>i</sub> … E<sub>j</sub> … E<sub>M</sub>
E<sub>1</sub> KL<sub>11</sub> KL<sub>12</sub> KL<sub>1i</sub> KL<sub>1j</sub> KL<sub>1M</sub>
E<sub>2</sub> KL<sub>21</sub> KL<sub>22</sub> KL<sub>2i</sub> KL<sub>2j</sub> KL<sub>2M</sub>
…
E<sub>i</sub> KL<sub>i1</sub> KL<sub>i2</sub> KL<sub>ii</sub> KL<sub>ij</sub> KL<sub>iM</sub>
…
E<sub>j</sub> KL<sub>j1</sub> KL<sub>j2</sub> KL<sub>ji</sub> KL<sub>jj</sub> KL<sub>jM</sub>
…
E<sub>M</sub> KL<sub>M1</sub> KL<sub>M2</sub> KL<sub>Mi</sub> KL<sub>Mj</sub> KL<sub>MM</sub>
其中，计算相对因子包括：
针对第i个单元，从系统相对熵矩阵第i行即KLi1，KLi2，…，KLiM中确定最大数值，记录为MAXi，同理，从系统相对熵矩阵第i行即KLi1，KLi2，…，KLiM中确定最小数值，记录为MINi，第i个单元的相对因子表达式为：
Figure BDA0003133063450000051
其中，运行质量评价包括：
假设目前第i个单元的状态为Si(通常0意味着工作正常，-1意味着出现预警，…，-10意味着出现严重故障)，则基于能量枢纽的综合能源系统的运行质量评价可以表示为：
S＝(S1)2*logD(1)+(S2)2*logD(2)+…+(Si)2*log D(i)+…+(SM)2*logD(M)。
优选的，基于核函数方法对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组出力的不确定性因素，便于电能调度系统预测风力发电机组的发电量，从而做出实时的响应。
优选的，在光伏组件发电中，首先对光照强度进行预测，然后基于光照强度的预测结果进一步对光伏组件的功率进行预测，实际光照强度简化为正态分布，通过对光伏组件的功率预测达到对光伏组件的产电量进行预测，便于电能调度系统预测光伏组件的发电量，从而做出实时的响应。
优选的，为了避免系统在恶劣的工作环境中发生电压善闪变的现象，同时为了避免风力发电机组向电网输入能量的时候会带来冲击信号，系统需附加额外的保护配件。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明一种用于风光储的能量协同利用方法，通过设置的电能调度系统，能够对电网中电能的产生量和用电量之间进行协调，保证风光储能量系统协同稳定的运行，保证了电网的高效的运行。
(2)本发明一种用于风光储的能量协同利用方法，通过设置柴油发电系统，在恶劣的环境下，所述柴油发电系统能够向电网中输送电能，保证电网的正常运行，增加了电网系统的稳定性。
(3)本发明一种用于风光储的能量协同利用方法，通过设置协同运行质量分析模块，能够对电网的运行情况进行分析，便于及时了解系统的运行状况。
(4)本发明一种用于风光储的能量协同利用方法，基于核函数方法对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组出力的不确定性因素，便于电能调度系统预测风力发电机组的发电量，从而做出实时的响应，便于改变电网中的供电方式，增加了电网运行的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明的流程示意图。
图2是本发明的系统示意图。
图3是本发明的评价方法示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种用于风光储的能量协同利用方法，包括以下步骤：
S1：发电量采集，采集风力发电机组的产电量Q1数据和光伏发电产电量数据Q2；
S2：用电量采集，采集电网中的用电量Q3，并且根据以往用电历史预测当下最大用电量Q4；
S3：供电方式选择，根据风力发电机组的产电量Q1和光伏发电产电量数据Q2和合适的供电方式，其供电方式分为风力发电机组供电、光伏发电供电、电池储能系统供电中的一种或多种；
S4：系统评价，对系统协同利用电能进行分析评价。
在步骤S2中，最大用电量根据过去一周或者一月内相同时间段内的用电量峰值，然后进行优化得出合理的最大用电量Q4。在步骤S3中，若Q1和Q2的和大于Q4，则电网中多余的电能储存在电池储能系统中，若Q1和Q2的和小于Q4，则电池储能系统参与电网的供电。在风力发电机组工作过程前，对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组的发电功率和判断系统工作的稳定性。
在光伏发电过程中，需要对光照强度进行预测，根据光照强度的预测结果计算出光伏的发电量。在系统工作过程中，对电池储能系统中的剩余电量进行实施检测，当电池储能系统中的剩余电量小于预先设置的阈值时，系统进行预警提示，切断电能储能系统的输出电路，实现保护电能储能系统的目的。
实施例二
如图1所示，一种风光储的能量综合协同系统，包括光伏组件、逆变控制器、风力发电机组、电网、电池储能系统、监控系统和电能调度系统，所述光伏组件、风力发电机组均通过逆变控制器与电网连接；所述电池储能系统通过逆变控制器与电网连接；所述监控系统用于监测光伏组件的发电量、风力发电机组的发电量和电网的用电量；所述电池储能系统用于储存电网中多余的电量和向电网中输送电量；所述电能调度系统根据电网中用电量进行电能的调度使用，根据用电量和电能产生量决定电网的供电方式。
当电网中的用电量大于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行供电，当电网中的用电量小于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行吸收电能，对电池储能系统进行充电，实现电网中的电能的均衡配置。
所述风力发电机组数量大于两组，所述风力发电机组之间互相独立，所述风力发电机组采用恒速恒频运行方式、变速恒频运行方式中的一种或两种，从而增加风力发电机组系统的稳定性，降低风力发电机组产生电能量的波动性。所述电池储能系统采用锂离子储能系统。
实施例三
结合图2所示，一种风光储的能量综合协同系统，包括光伏组件、逆变控制器、风力发电机组、电网、电池储能系统、监控系统和电能调度系统，所述光伏组件、风力发电机组均通过逆变控制器与电网连接；所述电池储能系统通过逆变控制器与电网连接；所述监控系统用于监测光伏组件的发电量、风力发电机组的发电量和电网的用电量；所述电池储能系统用于储存电网中多余的电量和向电网中输送电量；所述电能调度系统根据电网中用电量进行电能的调度使用，根据用电量和电能产生量决定电网的供电方式。
当电网中的用电量大于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行供电，当电网中的用电量小于风力发电机组和光伏组件发电量之和时，电能调度系统控制电池储能系统向电网中进行吸收电能，对电池储能系统进行充电，实现电网中的电能的均衡配置。
所述风力发电机组数量大于两组，所述风力发电机组之间互相独立，所述风力发电机组采用恒速恒频运行方式、变速恒频运行方式中的一种或两种，从而增加风力发电机组系统的稳定性，降低风力发电机组产生电能量的波动性。所述电池储能系统采用锂离子储能系统。
本系统还包括柴油发电系统，所述柴油发电系统通过逆变控制器与电网连接，当光伏组件、风力发电机组和电池储能系统提供的电能速率小于电网中消耗电能的速率时，由柴油发电系统向电网中提供电能，所述柴油发电系统作为备用系统，增加了系统的可靠性能，当电网处于恶劣的环境中，光伏组件、风力发电机组和电池储能系统产生的电能不足于维持电网的运行时，启动柴油发电系统，柴油发电系统向电网提供电能，保证电网的正常运行。所述风力发电机组还包括风速测量系统，当风速位于最低投入风速和最大切出风速时，风力发电机组投入使用。
实施例四
结合图3所示，本体系统还包括协同运行质量分析模块，所述协同运行质量分析模块对系统的性能进行分析评价，通过协同运行质量分析模块分析系统的稳定性，便于电能调度系统对电网中的电能的调度，增加了系统的可靠性。所述协同运行质量分析模块的工作流程为系统运行异常概率矩阵统计、计算相对熵、计算相对因子、运行质量评价。
在系统中，F1，E2，…，Ei，…，Ej…，EM代表基于能量枢纽的综合能源系统中风力发电机组、光伏组件、电池储能系统各单元，其中M代表单元总数量(i∈M、j∈M)，利用基于能量枢纽的综合能源系统各单元的历史数据，统计出协同运行异常概率矩阵：假设第i个单元出现异常时(设定Gi为第i个单元出现异常总数量)、第j个单元出现异常总数量为Gij，则第i个单元出现异常时第j个单元出现异常的概率表达为Pij＝Gij/Gi，同理，可得下表所示的各单元异常概率矩阵，
E<sub>1</sub> E<sub>2</sub> … E<sub>i</sub> … E<sub>j</sub> … E<sub>M</sub>
E<sub>1</sub> P<sub>11</sub> P<sub>12</sub> P<sub>1i</sub> P<sub>1j</sub> P<sub>1M</sub>
E<sub>2</sub> P<sub>21</sub> P<sub>22</sub> P<sub>2i</sub> P<sub>2j</sub> P<sub>2M</sub>
…
E<sub>i</sub> P<sub>i1</sub> P<sub>i2</sub> P<sub>ii</sub> P<sub>ij</sub> P<sub>iM</sub>
…
E<sub>j</sub> P<sub>j1</sub> P<sub>j2</sub> P<sub>ji</sub> P<sub>jj</sub> P<sub>jM</sub>
…
E<sub>M</sub> P<sub>M1</sub> P<sub>M2</sub> P<sub>Mi</sub> P<sub>Mj</sub> P<sub>MM</sub>
对系统的异常概率矩阵进行相对熵的计算，其具体流程为：
第i个单元与第j个单元之间多能协同运行质量的相对熵表示为：
Figure BDA0003133063450000121
得出系统相对熵矩阵：
E<sub>1</sub> E<sub>2</sub> … E<sub>i</sub> … E<sub>j</sub> … E<sub>M</sub>
E<sub>1</sub> KL<sub>11</sub> KL<sub>12</sub> KL<sub>1i</sub> KL<sub>1j</sub> KL<sub>1M</sub>
E<sub>2</sub> KL<sub>21</sub> KL<sub>22</sub> KL<sub>2i</sub> KL<sub>2j</sub> KL<sub>2M</sub>
…
E<sub>i</sub> KL<sub>i1</sub> KL<sub>i2</sub> KL<sub>ii</sub> KL<sub>ij</sub> KL<sub>iM</sub>
…
E<sub>j</sub> KL<sub>j1</sub> KL<sub>j2</sub> KL<sub>ji</sub> KL<sub>jj</sub> KL<sub>jM</sub>
…
E<sub>M</sub> KL<sub>M1</sub> KL<sub>M2</sub> KL<sub>Mi</sub> KL<sub>Mj</sub> KL<sub>MM</sub>
其中，计算相对因子包括：
针对第i个单元，从系统相对熵矩阵第i行即KLi1，KLi2，…，KLiM中确定最大数值，记录为MAXi，同理，从系统相对熵矩阵第i行即KLi1，KLi2，…，KLiM中确定最小数值，记录为MINi，第i个单元的相对因子表达式为：
Figure BDA0003133063450000122
其中，运行质量评价包括：
假设目前第i个单元的状态为Si(通常0意味着工作正常，-1意味着出现预警，…，-10意味着出现严重故障)，则基于能量枢纽的综合能源系统的运行质量评价可以表示为：
S＝(S1)2*logD(1)+(S2)2*logD(2)+…+(Si)2*log D(i)+…+(SM)2*logD(M)。
通过所提出的基于能量枢纽的多能协同运行质量分析方法，获取各单元的综合运行状态。通过对整体运行质量进行合理分析，实现基于能量枢纽的综合能源系统的智能化运行和维护。
基于核函数方法对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组出力的不确定性因素，便于电能调度系统预测风力发电机组的发电量，电能调度系统基于预测结果做出实时的响应。在光伏组件发电中，首先对光照强度进行预测，然后基于光照强度的预测结果进一步对光伏组件的功率进行预测，实际光照强度简化为正态分布，通过对光伏组件的功率预测达到对光伏组件的产电量进行预测，便于电能调度系统预测光伏组件的发电量，从而做出实时的响应，增加了系统的协同性能。
为了避免系统在恶劣的工作环境中发生电压善闪变的现象，同时为了避免风力发电机组向电网输入能量的时候会带来冲击信号，系统需附加额外的保护配件。
通过上述技术方案得到的装置是一种用于风光储的能量协同利用方法，通过设置监控系统和电能调度系统，能够对系统中产生的电能与消耗的电能进行对比分析，选出较优的供电方案，保证了电网的稳定运行。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：发电量采集，采集风力发电机组的产电量Q1数据和光伏发电产电量数据Q2；
S2：用电量采集，采集电网中的用电量Q3，并且根据以往用电历史预测当下最大用电量Q4；
S3：供电方式选择，根据风力发电机组的产电量Q1和光伏发电产电量数据Q2和合适的供电方式，其供电方式分为风力发电机组供电、光伏发电供电、电池储能系统供电中的一种或多种；
S4：系统评价，对系统协同利用电能进行分析评价。
2.根据权利要求1所述一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，在步骤S2中，最大用电量根据过去一周或者一月内相同时间段内的用电量峰值，然后进行优化得出合理的最大用电量Q4。
3.根据权利要求1或2所述一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，在步骤S3中，若Q1和Q2的和大于Q4，则电网中多余的电能储存在电池储能系统中，若Q1和Q2的和小于Q4，则电池储能系统参与电网的供电。
4.根据权利要求1或3所述一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，在风力发电机组工作过程前，对风力发电机组进行不确定性分析，预测风力发电机组的发电功率和判断系统工作的稳定性。
5.根据权利要求1-4所述一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，在光伏发电过程中，需要对光照强度进行预测，根据光照强度的预测结果计算出光伏的发电量。
6.根据权利要求5所述一种用于风光储的能量协同利用方法，其特征在于，在系统工作过程中，对电池储能系统中的剩余电量进行实施检测，当电池储能系统中的剩余电量小于预先设置的阈值时，系统进行预警提示，切断电能储能系统的输出电路，实现保护电能储能系统的目的。
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