CN113746138B - 应用于风储电站的储能智慧能量管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，包括系统管理模块、数据管理模块、实时监视模块、态势感知模块、功率预测模块、储能智慧管理策略模块、健康评估模块；所述系统管理模块包含通道管理；所述数据管理模块用于通过系统管理模块所管理的通信通道采集信息；所述实时监视模块用于实时监测；所述态势感知模块用于利用实时监视模块的监测信息进行整个网络的拓扑连线分析，并进行全面感知和预测；所述功率预测模块用于电站的功率预测；所述储能智慧管理策略模块基于功率预测模块的预测结果，完成优化调度策略。本发明能够针对电储能的应用场景，发挥硬件主体的最大优势来创造经济效益，自动给出经济性最高的辅助决策。
Description
技术领域
本发明属于风电储能技术领域，特别是涉及到一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统。
背景技术
随着可再生能源发电比例的不断攀升，其发电的间歇性及波动性已经越来越多地给现有的电力系统带来了极大的挑战。传统的化石能源能够按照一般的用电需求而实现有效的发电调度及用电调度，但是以太阳能、风能为核心内容的新能源发电工作难以取得有效进展，因为这些新能源主要来源于自然界，根本不能实现对其的有效控制。
作为提升发电能力的核心技术，储能可以对新能源实现跟踪发电计划、平抑新能源出力波动等功能，这使得电池储能因其特殊的使用优势而成为最为优先的发展方向。目前我国已经建成的新能源发电基地规模庞大，其对电池储能的容量要求已经升高至数十兆瓦，有的甚至已经达到数百兆瓦以上。
电源侧储能电站主要作用为平滑新能源出力波动，跟踪调度计划指令，增加消纳水平，参与联合调频辅助服务等。比较典型的代表项目有以下几个：
于2005年在日本北海道建设的4MW/6MWh全钒液流电池储能系统，主要用于平滑当地风电场的出力，以削弱风电出力的随机性对电网的影响。
于2012年在我国张家口市张北县建立的张北风光储输20MW项目，主要起到平滑风电出力的作用。
于2013年在美国夏威夷库拉建设的11MW Auwahi风电场电池储能系统，解决了该电厂的出力平滑问题，改善了该电厂的清洁能源质量。
于2013年在国电龙源辽宁省法库县的卧牛石50MW风电场配备的5MW/10MWh储能系统，主要解决了该电厂的平滑出力，跟踪计划发电，增加电网对可再生能源的消纳能力。
然而以上的研究均是基于以硬件为主体的开发与研究，忽略了如何在保持硬件不变的情况下发挥硬件主体的最大优势来创造经济效益的问题。
发明内容
本发明提出一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，能够针对电储能的应用场景，发挥硬件主体的最大优势来创造经济效益，自动给出经济性最高的辅助决策。为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，包括系统管理模块、数据管理模块、实时监视模块、态势感知模块、功率预测模块、储能智慧管理策略模块、健康评估模块；
其中，所述系统管理模块包含通道管理，完成针对场站内针对场站内的自动发电控制系统AGC子系统、自动电压控制系统AVC子系统、新能源功率预测系统、机组、无功补偿设备或调度主站的通信通道配置与管理；以及针对通信工况进行监视，主要对通道管理中所有通信通道的运行状态进行管理与监视；
所述数据管理模块用于通过系统管理模块所管理的通信通道采集场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的基础信息和运行信息，通过统一编码技术对各类信息进行统一编码，并统一存储管理；
所述实时监视模块用于对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站进行实时监测；
所述态势感知模块用于利用实时监视模块的监测信息进行整个网络的拓扑连线分析，并对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的运行状态进行全面感知和预测；
所述功率预测模块用于根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，构建预测模型进行电站的功率预测；
所述储能智慧管理策略模块基于功率预测模块的预测结果，完成制定满足经济、环保、技术等多指标的优化调度策略以及策略计划的下发执行，所述优化调度策略包括控制策略和保护策略；
所述储能智慧管理策略模块包括：
系统整体运行策略，将保护策略和控制策略结合起来，根据保护策略判断系统是否处于正常状态，如果出现报警，按照报警级别的要求处理PCS及BMS，当符合正常运行条件时，监测系统指令，并按照控制策略工作，按照设定好的周期时间，循环进行保护策略过程，监测调度指令过程；其中所述控制策略包括功率分配策略、电池维护策略、以及热管理策略；
功率分配策略，合理分配所管理的多台PCS运行的有功功率和无功功率，在满足调度的功率指令前提下，优化使用整个电池系统，基于电池堆的容量和SOC值计算的剩余容量比例对PCS功率进行分配；
电池维护策略，每季度对电池进行一次100％DOD深充深放循环；通过EMS下发指令，更改PCS及BMS的充满和放空保护限值，以满足100％DOD充放，系统正常运行；完成一次充放电后，通过EMS将PCS及BMS的充满和放空保护限值改回正常运行时的值，系统正常运行；
热管理策略，基于电池的最高温度，控制多台空调的启停，设置启动空调温度和关闭空调温度；
保护策略，分为预警、轻故障、重故障、危急故障；预警时，正常运行；轻故障时，PCS待机；重故障时，控制PCS停机；危急故障时，控制PCS停机，并发指令至BMS，控制BMS断开直流断路器；
所述健康评估模块对所述系统管理模块的异常告警信息进行多维度的统计分析。
进一步的，所述系统管理模块还包括：
系统日志，日志事件管理工具，负责收集保存系统所有运行状况、操作员操作与维修记录信息；
异常报警，采集到的各实时数据进行检测，所检测数据与定义的正常参数不符合时予以报警，报警条文转入历史数据库中；
权限管理，支持自定义用户及操作权限，禁止越权操作。
进一步的，所述数据管理模块包括：
数据采集，通过所述通信通道，获取运行数据，获取的数据主要包括各机组的运行状况、无功补偿设备的运行状况，断路器遥信状态信息数据、母线电压、母线频率、并网点的场站运行信息；
质量校验，接入的所有数据存入实时数据库前必须进行完整性及合理性检验，在数据接入时出现残缺值、异常值、越限值、变化异常值等一种或几种类型的残缺数据数值时，进行报警提示和标识，并依照插值与修正算法修补残缺数据；
数据存储，采集数据接入实时数据库，并定时存入历史数据库，历史数据按重要情况，存入历史数据库，按时间更新历史数据库；
数据展示，实时显示各种数据的质量值，显示异常及报警信息数据；
电量统计，实时累计计算每日的理论发电量、实际发电量、目标发电量；根据输入的查询条件和配置的基础数据，对包括充电电量、放电电量、光伏发电量的数据进行统计，对包括系统运行曲线、收益分析的数据进行统计；分析运行数据与指标产生偏差原因，对运行策略进行自动的优化以降低或排除偏差，实现自动化智能运营。
进一步的，所述实时监视模块实时监测包括BMS和PCS的电池储能系统，以及实时监测包括配电、环境、消防在内的辅助设备。
进一步的，所述态势感知模块包括：
拓扑分析，利用监测信息确定电力元件拓扑连接关系，然后根据电源结点、开关结点进行整个网络的拓扑连线分析，作为包括状态估计、故障定位在内的数据分析的基础；
进一步的，所述功率预测模块包括：
功率预测，根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，采用预测方法构建预测模型进行电站的功率预测，根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，采用多种方法建模；
统计分析，用于数据统计，包括历史功率数据统计、历史气象数据统计、电站运行参数统计、误差统计。
进一步的，所述健康评估模块包括：
故障监控与告警，实时的显示出当前系统发生的全部故障，显示出相关的故障信息，向用户提出报警信息；对异常告警进行多维度的统计分析，包括运行一段时间内合计发生的异常数统计、设备发生异常数统计、同类异常发生频率统计、数据越限统计。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
(1)本发明利用基于人工智能方法的储能智慧能量管理系统给储能场站带来更大的经济收益，主要的实施方法为结合场站的功率预测数据给场站端提供更好的策略服务，从平抑风力发电波动、降低双细则考核等方面合理的分配储能的充放方式、充放量；
(2)本发明结合功率预测数据，基于人工智能的算法模型，实现储能充放电策略的分析，用于指导客观实践；
(3)本发明能够针对电储能的应用场景，自动给出经济性最高的辅助决策。系统推荐的策略，比人工给出的策略，收益提高至少5％。
附图说明
图1是本发明实施例的系统结构示意图；
图2是本发明实施例的场站应用示意图；
图3是本发明实施例的系统整体运行策略流程图；
图4是本发明实施例的功率分配策略流程图；
图5是本发明实施例的电池维护策略流程图；
图6是本发明实施例的热管理策略流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为使本发明专利的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明专利的具体实施方式作进一步的说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明专利实施例的目的。
本发明提出的应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，在风电站的应用如图2所示，与调度主站系统、功率预测系统、电力交易系统相互通信，并且建立了与升压站综合自动化系统、逆变器监控系统、储能PCS系统、无功补偿设备的通信通道。
如图1所示，本发明提出的应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，包括系统管理模块、数据管理模块、实时监视模块、态势感知模块、功率预测模块、储能智慧管理策略模块、健康评估模块；
其中，所述系统管理模块包含通道管理，完成针对场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的通信通道配置与管理；以及针对通信工况进行监视，主要对通道管理中所有通信通道的运行状态进行管理与监视；
所述数据管理模块用于通过系统管理模块所管理的通信通道采集场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的基础信息和运行信息，通过统一编码技术对各类信息进行统一编码，并统一存储管理；
所述实时监视模块用于对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站进行实时监测；
所述态势感知模块用于利用实时监视模块的监测信息进行整个网络的拓扑连线分析，并对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的运行状态进行全面感知和预测；
所述功率预测模块用于根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，构建预测模型进行电站的功率预测；
所述储能智慧管理策略模块基于功率预测模块的预测结果，完成制定满足经济、环保、技术等多指标的优化调度策略以及策略计划的下发执行，所述优化调度策略包括控制策略和保护策略；
所述健康评估模块对异常告警信息进行多维度的统计分析。
各模块的具体功能如下：
1、系统管理模块：
1.1系统日志
系统提供功能完备的日志事件管理工具，负责收集保存系统所有运行状况、操作员操作与维修记录等信息，包括系统内的所有系统事项和人工操作日志；控制操作过程记录；
1.2异常报警
系统对采集到的各实时数据进行检测，所检测数据与定义的正常参数不符合时予以报警。包括死区判别、越限报警、数字量变位和设备异常报警等，并界面显示提醒，报警条文转入历史数据库中；
当场站运行发生状态变化或产生越限、场站软硬件模块发生故障或发生状态变化、全站事故及其他报警信息时，系统都会产生事项及报警提示并记录相关信息；主要包括主要设备状态异常进行及时有效报警，报警内容针对数据缺失、通讯异常、数据异常。
1.3权限管理
用户权限管理，本系统分为3类用户角色，普通浏览用户、操作员、管理员；其中普通用户具有浏览功能；操作人员具有对系统使用和控制操作的权限；管理人员具有对系统操作的所有权限。
系统具备权限管理功能，支持自定义用户及操作权限，可禁止越权操作，所有的人工操作均有操作日志备查。
1.4通道管理
通道管理，主要是完成针对场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站等进行通信配置与管理，以及针对通信工况进行监视，主要是对通道管理中的所有通信通道的运行状态进行管理与监视。当出现异常或其他故障信息时，提示报警信息，包括故障和异常告警，及时发出监控信息。
2、数据管理模块：
数据管理模块实现设备数据采集、治理、计算、存储、展示等功能，主要是通过智能通信终端实现采集，支撑平台实现数据治理、计算与存储等。智能通信终端支持各类电力标准规约，如IEC 101/102/103/104、OPC、Modbus、CDT等通信协议，并同时支持接口自定义开发，并可扩展性好、自动化程度高，通过通信通道可以采集场站的基础信息和运行信息，通过数支撑平台的统一编码技术对场站的各类信息进行统一编码，并统一采集存储管理。
2.1、数据采集
系统主要通过智能通信终端，与场站各子系统和设备建立通讯通道，获取运行数据，获取的数据主要包括：各机组的运行状况、无功补偿设备的运行状况，断路器遥信状态信息数据、母线电压、母线频率、并网点等运行数据等场站运行信息。
2.2、质量校验
通过智能通信终端接入的所有数据存入数据库前必须进行完整性及合理性检验，在数据接入时出现残缺值、异常值、越限值、变化异常值等类型数值时，进行报警提示和标识，并依照插值与修正算法修补残缺数据。
2.3、数据存储
采集数据接入实时数据库，并定时存入历史数据，历史数据按重要情况，存入历史数据库，按时间更新数据库，部分数据存储周期为1分、15分、30分。历史存储时间为5年(具体时间根据硬盘空间大小确定)。
数据库支持故障(事件)存储，系统在不退出运行的情况下，用户可根据需要将历史数据存入磁盘，以便长期保存.
2.4、数据展示
此功能主要是实时显示各种数据的质量值，显示异常及报警信息数据。
2.5、电量统计
此功能主要是系统实时计算，实时累计计算每日的理论发电量、实际发电量、目标发电量。根据用户输入的查询条件和配置的基础数据，可以对充电电量、放电电量、光伏发电量等数据进行统计，如年、月、日等统计数据。
还可对系统运行曲线、收益分析的数据等进行统计。分析运行数据与指标产生偏差原因，系统将对其运行策略进行自动的优化以降低或排除偏差，实现自动化智能运营。
3、实时监视模块：
3.1电池储能系统实时监测
a.BMS：单体电池端电压(或电池模块)、电池系统的电压、温度、电流、SOC、DOD，电池系统的能量/功率可调节深度。SOC/SOH针对每个储能单元单独测量及上传，SOC为储能单元的当前电量与当前储能单元最大可用容量之比值，使用百分比表述；SOH为储能单元当前最大可用容量与储能单元出厂标称容量的比值，使用百分比表述。
b.PCS：单台变流器直流电压、直流电流、直流功率、交流电压、交流电流、变流器机内温度、时钟、频率、功率因数、当前输出(输入)功率、日输入电量、日输出电量、累计输入电量、累计输出电量。
3.2辅助设备实时监测
a.配电：系统关键节点电压、电流、功率、电量，线路开关分合闸状态；光伏组串电压、电流，汇流开关分合状态；电池簇上电、下电状态，并联开关分合状态；柴机自动投切状态。
b.环境：户外环境温度、组件温度、总辐射、风速、风向；集装箱内温度、湿度。
c.消防：灭火器工作状态、火警、烟雾告警、声光报警。
4、态势感知模块：
4.1拓扑分析
拓扑分析主要是利用监测信息确定电力元件拓扑连接关系，然后根据电源结点、开关结点等进行整个网络的拓扑连线分析，是进行状态估计、故障定位等分析的基础。
5、功率预测模块：
5.1功率预测
根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，采用适当的预测方法构建预测模型进行电站的功率预测，根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，采用多种方法建模；
(1)功率预测的空间：
预测的最小单位为一个风电站；
(2)功率预测的时间：
短期功率预测能够预测电站未来0-72小时之内的发电输出功率，时间分辨率为15分钟；
超短期功率预测能够预测未来0h-4h的发电输出功率，时间分辨率为15分钟；
长期功率预测能够预测未来0h-168h伏发电输出功率，时间分辨率未15分钟；
(3)其他功能：
考虑到出力受限、发电设备故障和检修等非正常停机对电站发电能力的影响，支持限电和发电设备故障等特殊情况下的功率预测；
对于功率预测系统预测得到的曲线，可人工修正，人工修正应设置严格的权限管理。
能够对预测曲线进行误差估计，预测给定置信度的误差范围。
5.2统计分析
数据统计：
参与统计数据的时间范围可任意选定；
历史功率数据统计包括数据完整性统计、频率分布统计、变化率统计等；
历史气象数据统计包括数据完整性统计、频率分布统计等。
电站运行参数统计包括发电量、有效发电时间、最大出力及其发生时间、同时率、利用小时数及平均负荷率等参数的统计。
误差统计：能对任意时间区间的预测结果进行误差统计，误差指标包括均方根误差、平均绝对误差率。
报表满足调度统计的要求。
6、储能智慧管理策略模块：
用于策略管理，是系统提高能效、降低能源费用和环境污染的关键，主要是基于数据预测的结果，完成制定满足经济、环保、技术等多指标的优化调度计划以及计划的下发执行。
主要包括储能控制策略，是系统的核心功能，支持多种控制策略，并根据接收到的控制指令，进行具体控制策略的执行。
6.1系统整体运行策略
如图3所示，系统运行策略是总体策略，将保护策略和控制策略结合起来，这里所述的控制策略包括功率分配策略、电池维护策略、以及热管理策略；首先根据保护策略判断系统是否处于正常状态，如果出现报警，按照报警级别的要求处理PCS及BMS，当符合正常运行条件时，监测系统指令，并按照控制策略工作，按照设定好的周期时间，循环进行保护策略过程，监测调度指令过程。
(1)系统状态机：包含系统启停、状态和状态转换逻辑；
(2)系统状态包含待机、停机、运行、故障等。
6.2功率分配策略
合理分配所管理的多台PCS运行的有功功率和无功功率，在满足调度的功率指令前提下，优化使用整个电池系统，基于电池堆的容量和SOC值计算的剩余容量比例对PCS功率进行分配。
(1)需要计算电池的可充或可放电量，按照该比例分配PCS的充放电功率值；
(2)对分配给PCS的充放电功率进行校验，其值的绝对值不能大于PCS的额定功率，当大于PCS的额定功率时，分配功率按照PCS的额定功率值，工作过程如图4所。
6.3电池维护策略
电池维护策略如图5所示，
(1)一般运行过程中，电池容量的使用值约为90％DOD，为了延长电池寿命，需要每季度对电池进行一次100％DOD深充深放循环；
(2)每三个月，通过EMS下发指令，更改PCS及BMS的充满和放空保护限值，以满足100％DOD充放，系统正常运行；
(3)系统完成一次充放电后，通过EMS将PCS及BMS的充满和放空保护限值改回正常运行时的值，系统正常运行。
6.4热管理策略
基于电池的最高温度，控制多台空调的启停。设置启动空调温度和关闭空调温度，这两个值不同，目的是即可以保证温度控制，又可以省电，两个值不同可以避免频繁启停操作。
热管理是通过控制空调的开启和关闭使电池温度处在一个相对理想的工作温度下，对电池起到保护作用，同时考虑节约用电。热管理策略运行流程图如图6所示。
6.5保护策略
储能电站级的报警分为预警、轻故障、重故障、危急故障：
a、预警时，正常运行；
b、轻故障时，PCS待机；
c、重故障时，控制PCS停机；
d、危急故障时，控制PCS停机，并发指令至BMS，控制BMS断开直流断路器。
7、健康评估模块：
7.1故障监控与告警
可以实时的显示出当前系统发生的全部故障，显示出相关的故障信息，向用户提出报警信息。
可对异常告警进行多维度的统计分析，如运行一段时间内合计发生的异常数统计、设备发生异常数统计、同类异常发生频率统计、数据越限统计等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (7)
1.一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，包括系统管理模块、数据管理模块、实时监视模块、态势感知模块、功率预测模块、储能智慧管理策略模块、健康评估模块；
其中，所述系统管理模块包含通道管理以及异常告警，所述通道管理完成针对场站内的自动发电控制系统AGC子系统、自动电压控制系统AVC子系统、新能源功率预测系统、机组、无功补偿设备或调度主站的通信通道配置与管理，以及针对通信工况进行监视，对通道管理中所有通信通道的运行状态进行管理与监视；所述异常告警用于对采集到的各实时数据进行检测，所检测数据与定义的正常参数不符合时予以报警，报警条文转入历史数据库中；
所述数据管理模块用于通过系统管理模块所管理的通信通道采集场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的基础信息和运行信息，通过统一编码技术对各类信息进行统一编码，并统一存储管理；
所述实时监视模块用于对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站进行实时监测；
所述态势感知模块用于利用实时监视模块的监测信息进行整个网络的拓扑连线分析，并对场站及场站内其他子系统、机组、无功补偿设备或调度主站的运行状态进行全面感知和预测；
所述功率预测模块用于根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，构建预测模型进行电站的功率预测；
所述储能智慧管理策略模块基于功率预测模块的预测结果，完成制定满足包括经济、环保、以及技术的多指标的优化调度策略以及策略计划的下发执行，所述优化调度策略包括控制策略和保护策略；
所述储能智慧管理策略模块包括：
系统整体运行策略，将保护策略和控制策略结合起来，根据保护策略判断系统是否处于正常状态，如果出现报警，按照报警级别的要求处理PCS及BMS，当符合正常运行条件时，监测系统指令，并按照控制策略工作，按照设定好的周期时间，循环进行保护策略过程，监测调度指令过程；其中所述控制策略包括功率分配策略、电池维护策略、以及热管理策略；
功率分配策略，合理分配所管理的多台PCS运行的有功功率和无功功率，在满足调度的功率指令前提下，优化使用整个电池系统，基于电池堆的容量和SOC值计算的剩余容量比例对PCS功率进行分配；
电池维护策略，每季度对电池进行一次100％DOD深充深放循环；通过EMS下发指令，更改PCS及BMS的充满和放空保护限值，以满足100％DOD充放，系统正常运行；完成一次充放电后，通过EMS将PCS及BMS的充满和放空保护限值改回正常运行时的值，系统正常运行；
热管理策略，基于电池的最高温度，控制多台空调的启停，设置启动空调温度和关闭空调温度；
保护策略，分为预警、轻故障、重故障、危急故障；预警时，正常运行；轻故障时，PCS待机；重故障时，控制PCS停机；危急故障时，控制PCS停机，并发指令至BMS，控制BMS断开直流断路器；
所述健康评估模块对所述系统管理模块的异常告警信息进行多维度的统计分析。
2.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述系统管理模块还包括：
系统日志，日志事件管理工具，负责收集保存系统所有运行状况、操作员操作与维修记录信息；
权限管理，支持自定义用户及操作权限，禁止越权操作。
3.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述数据管理模块包括：
数据采集，通过所述通信通道，获取运行数据，获取的数据主要包括各机组的运行状况、无功补偿设备的运行状况，断路器遥信状态信息数据、母线电压、母线频率、并网点的场站运行信息；
质量校验，接入的所有数据存入实时数据库前必须进行完整性及合理性检验，在数据接入时出现包括残缺值、异常值、越限值、变化异常值的一种或几种类型残缺数据的数值时，进行报警提示和标识，并依照插值与修正算法修补残缺数据；
数据存储，采集数据接入实时数据库，并定时存入历史数据库，历史数据按重要情况，存入历史数据库，按时间更新历史数据库；
数据展示，实时显示各种数据的质量校验后的值，显示异常及报警信息数据；
电量统计，实时累计计算每日的理论发电量、实际发电量、目标发电量；根据输入的查询条件和配置的基础数据，对包括充电电量、放电电量、光伏发电量的数据进行统计，对包括系统运行曲线、收益分析的数据进行统计；分析运行数据与指标产生偏差原因，对运行策略进行自动的优化以降低或排除偏差，实现自动化智能运营。
4.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述实时监视模块实时监测包括BMS和PCS的电池储能系统，以及实时监测包括配电、环境、消防在内的辅助设备。
5.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述态势感知模块包括：
拓扑分析，利用监测信息确定电力元件拓扑连接关系，然后根据电源结点、开关结点进行整个网络的拓扑连线分析，作为包括状态估计、故障定位在内的数据分析的基础。
6.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述功率预测模块包括：
功率预测，根据电站所处地理位置的气候特征和电站历史数据情况，采用预测方法构建预测模型进行电站的功率预测，根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，采用多种方法建模；
统计分析，用于数据统计，包括历史功率数据统计、历史气象数据统计、电站运行参数统计、误差统计。
7.根据权利要求1所述的一种应用于风储电站的储能智慧能量管理系统，其特征在于，所述健康评估模块包括：
故障监控与告警，实时的显示出当前系统发生的全部故障，显示出相关的故障信息，向用户提出报警信息；对异常告警进行多维度的统计分析，包括运行一段时间内合计发生的异常数统计、设备发生异常数统计、同类异常发生频率统计、数据越限统计。
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|---|---|---|---|---|
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| CN116609685A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-08-18 | 北京双登慧峰聚能科技有限公司 | 一种应用于液冷储能系统的监控方法及系统 |
| CN116404677B (zh) * | 2023-04-23 | 2023-10-27 | 杭州施福宁能源科技有限公司 | 一种电力储能系统的管理系统 |
| CN116599160B (zh) * | 2023-07-17 | 2023-12-05 | 电力规划总院有限公司 | 新能源场站集群主动感知方法、系统和新能源场站 |
| CN117411391B (zh) * | 2023-12-14 | 2024-03-19 | 南方雄狮创建集团股份有限公司 | 一种光伏发电存储系统及其优化方法 |
| CN117411193B (zh) * | 2023-12-15 | 2024-03-12 | 厦门笃正电子技术有限公司 | 用于储能系统监测的信号传输方法及系统 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103310306A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-09-18 | 国家电网公司 | 风储电场综合信息监测管理系统及监测管理方法 |
| CN103633739A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-12 | 中国科学院广州能源研究所 | 一种微电网能量管理系统和方法 |
| CN105743126A (zh) * | 2016-04-14 | 2016-07-06 | 华南理工大学 | 一种实现负荷管理的微电网能量管理系统 |
| CN205846744U (zh) * | 2016-07-20 | 2016-12-28 | 锐电科技有限公司 | 一种结合储能的风电场能量管理系统 |
| CN107453380A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-12-08 | 杭州中恒云能源互联网技术有限公司 | 一种基于分布式控制模式的储能能量管理系统及方法 |
| CN107645177A (zh) * | 2016-07-20 | 2018-01-30 | 锐电科技有限公司 | 一种结合储能的风电场能量管理系统 |
| CN107968429A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-27 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种光储充系统能量管理装置、系统 |
| CN110426590A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种适用于综合能源系统的多能信息交互装置 |
| CN110619469A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-27 | 安徽继远软件有限公司 | 一种新能源电站运营管理系统 |
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Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8626344B2 (en) * | 2009-08-21 | 2014-01-07 | Allure Energy, Inc. | Energy management system and method |
-
2021
- 2021-10-13 CN CN202111192356.6A patent/CN113746138B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103310306A (zh) * | 2013-06-18 | 2013-09-18 | 国家电网公司 | 风储电场综合信息监测管理系统及监测管理方法 |
| CN103633739A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-03-12 | 中国科学院广州能源研究所 | 一种微电网能量管理系统和方法 |
| CN105743126A (zh) * | 2016-04-14 | 2016-07-06 | 华南理工大学 | 一种实现负荷管理的微电网能量管理系统 |
| CN205846744U (zh) * | 2016-07-20 | 2016-12-28 | 锐电科技有限公司 | 一种结合储能的风电场能量管理系统 |
| CN107645177A (zh) * | 2016-07-20 | 2018-01-30 | 锐电科技有限公司 | 一种结合储能的风电场能量管理系统 |
| CN107453380A (zh) * | 2017-08-14 | 2017-12-08 | 杭州中恒云能源互联网技术有限公司 | 一种基于分布式控制模式的储能能量管理系统及方法 |
| CN107968429A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-04-27 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种光储充系统能量管理装置、系统 |
| CN110426590A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种适用于综合能源系统的多能信息交互装置 |
| CN110619469A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-27 | 安徽继远软件有限公司 | 一种新能源电站运营管理系统 |
| CN111082464A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-28 | 广东工业大学 | 一种微电网能量实时管理系统 |
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