CN114243744A - 一种光-氢-储智能发电系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种光‑氢‑储智能发电系统，涉及发电设备领域，所述光‑氢‑储智能发电系统由光伏发电装置、电解水装置、甲醇制备装置、甲醇罐、甲醇发电装置、蓄电池及能量管理装置组成。所述光伏发电装置通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述电解水装置是将光伏发电装置发出的部分电用于电解水制取氢气；所述甲醇制备装置通过捕获二氧化碳将电解水制取的氢气制备成甲醇；所述甲醇发电装置包括甲醇发动机和直流发电机；本发明可以有效提高效率，降低能耗，实现“碳中和”也解决了氢气运输和储存困难的问题。

Description

一种光-氢-储智能发电系统
技术领域
本发明涉及发电设备技术领域，具体为一种光-氢-储智能发电系统。
背景技术
氢能作为一种清洁、高效、可持续的能源，被视为21世纪最具发展潜力的清洁能源之一。从氢的来源上看，光伏制氢可实现生产源头上的无碳化，可以最终实现在工业生产上的减碳或脱碳，被称为“绿氢”。同时，氢作为储能介质具有比锂电池储能更高的能量密度，非常适合长时间储能手段，来解决光伏发电所遇到的日间不平衡，季度不平衡等问题。光伏制氢具备平抑光伏发电不稳定性，提升储能效用的特殊优势，为光伏发电创造了新的应用场景和广阔的市场需求。
发明内容
本发明提供一种光-氢-储智能发电系统，主要目的在于通过能量管理装置，对系统的能量分配进行高效管理，相较于传统发动机，本系统的发电效率提高11％，损耗在15％以内。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供了一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：包括光伏发电装置、电解水装置、甲醇制备装置、甲醇罐、甲醇发电装置、蓄电池及能量管理装置。所述光伏发电装置通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述电解水装置是将光伏发电装置发出的部分电用于电解水制取氢气；所述甲醇制备装置通过捕获二氧化碳将电解水制取的氢气制备成甲醇；所述甲醇发电装置包括甲醇发动机和直流发电机；所述甲醇发动机以甲醇作为燃料，降低了氮氧化物(NOx)及微粒(PM)的排放；所述直流发电机通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述蓄电池为干荷铅酸蓄电池，通过双向DC/DC变换器实现与电网之间双向能量交换；所述能量管理装置按照智能分配算法和储能充放电功率设计曲线对微电网内储能进行功率设计；其中光伏输出功率为45～100kW,甲醇发电装置输出功率为100～200kW，蓄电池最大充放电电量为40kWh；充放电功率为4～10kW；所述光伏发电装置、甲醇发电装置、蓄电池为并联连接；所述光伏发电装置和电解水装置、甲醇制备装置和甲醇发电装置为串联连接；所述发电系统终端接入电网，并与电网进行能量交互。
所述能量管理装置基于智能分配算法将系统分成了8种工作模式，并通过光伏传感器控制、蓄电池充放电深度(SOC)及甲醇剩余容量进行工作模式的切换：
工作模式1：当光照强度在10000～100000lx(即阳光充足)时，光伏按照最大功率输出，系统多余电量以3:1的分配方式分配给蓄电池和电解水装置，电解水装置制出的氢再通过甲醇制备装置转化成甲醇储存到甲醇罐中。
工作模式2：当蓄电池充电电流超过上限值时，从工作模式1转换到工作模式2，此时限制蓄电池充电功率，多余能量分配给甲醇制备装置。
工作模式3：蓄电池充电深度(SOC)为[25％，85％]，当SOC>85％时，从工作模式2转换到工作模式3，此时蓄电池停止充电，系统多余电量全部以甲醇储存起来。
工作模式4：甲醇容量最多不能多于甲醇罐总容量的95％，当甲醇容量比大于95％时，从工作模式3转换到工作模式4，此时电解水装置和甲醇制备装置停止运作，系统多余电量输送给电网。
工作模式5：当光照强度在1000～10000lx(即光照不足)时，系统转换到工作模式5，此时系统通过蓄电池以及甲醇发电装置发电；其中，蓄电池发电量和甲醇发电装置发电量的分配比为3：1。
工作模式6：蓄电池放电深度为[25％，85％]，当蓄电池放电深度SOC<25％时，从工作模式5转换到工作模式6，蓄电池停止放电，所需电量全部由甲醇发电装置发电。
工作模式7：甲醇容量最少不能低于于甲醇罐总容量的5％，当甲醇容量比小于5％时，从工作模式6转换到工作模式7，甲醇发电装置停止发电，所需电量全部由电网提供。
工作模式8：当夜间电价位于低谷时，从工作模式7转换到工作模式8，利用电价的峰谷差价，在夜间电价低谷时通过电网购电给蓄电池和电解水装置充电，直至蓄电池充电深度SOC>85％、甲醇罐中甲醇容量比>95％，停止购电。
所述电解水装置包括控制电解水装置的控制单元、监测单元根据检测水位的水位检测单元；所述的控制单元采用DSP(数字信号处理器)作为控制芯片，控制单元控制制氢电源的电流，并控制开关管导通和关断时序以实现交错工作；所述控制单元还具备故障保护功能，所述的故障保护包括过电流故障、过电压故障、欠电压故障；控制单元还控制纯化单元和供水循环单元的工作；所述的监测单元包括氢气传感器，用于监测氢气泄露，还包括温度、湿度传感器，用于监测环境温度和湿度；所述水位检测单元通过获取的水位信息控制装置的水流量，当水位低于预测高度时，通过控制单元控制，增大装置水流量；当水位达到预测高度时，通过控制单元控制，停止装置进水。
所述甲醇制备装置使用一种新型催化剂；所述催化剂主体为CuO/ZnO,载体为Al2O3；所述催化剂主体质量百分含量为60％～70％，CuO与ZnO的质量比为1:1～5。
所述微电网系统采用直流母线供电，系统仅需一级DC/DC变换即可将直流电源并入直流母线，避免了多级转换，进而能够简化系统整体结构。同时，诸如电机等典型负荷需要变频供电，采用基于直流母线的混合供电系统仅需一级DC/AC逆变过程，避免了AC/DC整流环节。
采用动态自适应的下垂控制策略，保证微电网的稳定运行。
Figure BDA0003372774560000041
Figure BDA0003372774560000042
式中：P和Q分别为微电网输出的有功功率和无功功率；Z和θ分别为线路阻抗值和阻抗角；E和δ分别为微电网的电压幅值和相角；V为系统母线电压幅值。当线路的阻抗以感性为主时，即X＞＞R时，Z∠θ＝X∠90°且功角较小时，即sinδ≈δ，cosδ≈1，则：
Figure BDA0003372774560000043
逆变器输出的有功功率P可由功率角δ控制，无功功率Q的输出可以通过改变电压幅值V来实现。
下垂控制模型：
f＝f*-m(P-Pn)V＝V*-n(Q-Qn)
改进后下垂控制模型：
Figure BDA0003372774560000051
Figure BDA0003372774560000052
式中：f*和V*分别为逆变器的参考频率和参考电压，f*和V*被视为额定值。Q为逆变器的实际输出无功功率，Qn为额定功率，通常Qn为零；P为逆变器实际输出的有功功率，Pn为额定功率；m为有功-频率下垂系数，n为无功-电压幅值下垂系数；KPf是频率下垂控制比例系数；KIf是频率下垂控制积分系数；KPv是电压幅值下垂控制比例系数；KIv是电压幅值下垂控制积分系数。
所述能量管理系统的能量调度策略为：
蓄电池：
Figure BDA0003372774560000053
Figure BDA0003372774560000054
Figure BDA0003372774560000055
Figure BDA0003372774560000056
式中：
Figure BDA0003372774560000057
分别为蓄电池的额定最大充放电功率，
Figure BDA0003372774560000058
Figure BDA0003372774560000059
分别为蓄电池在t时段的充放电功率,η为充放电转换效率，SOCt为t时段的荷电状态，SOCt+1为t+1时段的荷电状态，
Figure BDA0003372774560000061
在Δt时间内充放电的功率，SOCmin、SOCmax分别为蓄电池荷电状态的上下限值，SOC0、SOCT分别为蓄电池荷电状态的始末值，Cb为蓄电池在调度周期内的运行成本，cb为蓄电池的单位充放电成本。
电网：
Figure BDA0003372774560000062
Figure BDA0003372774560000063
式中：
Figure BDA0003372774560000064
为售电功率，
Figure BDA0003372774560000065
为购电功率，
Figure BDA0003372774560000066
为电网允许最大传输功率，
Figure BDA0003372774560000067
为t时段的售电电价，
Figure BDA0003372774560000068
为t时段的电价。
光伏：
Figure BDA0003372774560000069
式中：fPV为光伏系统的功率因数；YPV为光伏阵列容量；IT为实际光照度；IS为标准测试条件下的光照度；αP为功率温度系数；Tcell为当前光伏电池表面温度；Tcell,STC为标准测试条件下的光伏电池温度，一般取25℃。
能量调度：
Figure BDA00033727745600000610
Figure BDA00033727745600000611
Figure BDA00033727745600000612
CMG＝Cb+CD+Ccut
式中：
Figure BDA00033727745600000613
为微电网用户在t时段的负荷需求，
Figure BDA00033727745600000614
为负荷高峰期时对部分负荷的切除值，θ为微电网在t时段允许的最大负荷切除率，ccut为切除负荷的单位惩罚成本，Ccut为微电网在T内的切除负荷费用，CMG为微电网的总运行成本。
基于一阶离散一致性算法的优化能量管理：
离散系统下的迭代格式：
Figure BDA0003372774560000071
矩阵形式：
Xk+1＝DXk
其中，k为时间状态；n为离散系统中智能体单元的数目；X为系统状态变量xi构成的向量；D＝(dij)为系统状态转移矩阵。当其满足条件矩阵是非负行随机阵且矩阵的特征值均不大于1时，系统的各个状态变量xi一致收敛于某一固定值
Figure BDA0003372774560000072
Figure BDA0003372774560000073
其中，xj[0]为xj的初始状态。
所述的控制方法包括最大功率跟踪(MPPT)控制、电解槽电流控制以及对纯化系统的控制，最大功率跟踪控制采用爬坡法，在制氢电源中实现MPPT控制，无需增加光伏逆变器；制氢电源的电流控制是在满足电解槽启动特性和最大电流限定条件下按光伏组件MPPT控制所输出的电流。
所述水位检测单元采用水尺刻度识别算法：选择深度残差网络(DRN)ResNet网络的34层版本。ResNet网络引入了跳层连接，在每一个残差块里使用跳层连接，由卷积操作、层层堆叠的残差块加上最后的全连接层等组成ResNet网络。ResNet网络解决了随着网络层数的增加，网络学习退化的问题，同时也解决了由网络深度引起的梯度弥散问题。ResNet网络输出结果为水尺水面上的刻度线数量N，根据实际水尺刻度表示的长度，以及水尺总长Z，得出当前的水位高度L:
Figure BDA0003372774560000081
式中：N％3为N对3求余数。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1.本发明提供的一种光-氢-储智能发电系统，通过能源管理策略和协调稳定控制策略，解决了现有光伏发电不稳定以及微电网系统发电存在峰谷问题，同时系统效率相较于传统发动机提高11％，损耗在15％以内。
2.本发明提供的一种光-氢-储智能发电系统，通过电解水制氢及氢气捕捉二氧化碳制取甲醇，运用甲醇发电机发电，降低了氮氧化物(NOx)及微粒(PM)的排放，满足了“碳中和、碳达峰”的目标，同时也解决了氢气运输和储存困难的问题。
3.本发明提供的一种光-氢-储智能发电系统，通过利用峰谷价差赚取收益。夜间电价低谷时段，设置负向输出功率，电网对储能电池充电。白天电价高峰时段，设置正向输出功率，电池向外电网放电。由此实现削峰填谷。
附图说明
图1为本发明一种光-氢-储智能发电系统整体结构示意图；
图2为本发明系统的充放电控制流程示意图；
图3为本发明系统的峰谷差价示意图；
图4为本发明系统的下垂控制特性曲线示意图；
图5为本发明系统的改进下垂控制原理示意图；
图6为本发明系统的水尺刻度识别算法策略示意图。
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。
本发明提供一种光-氢-储智能发电系统，如图1所示，包括光伏发电装置、电解水装置、甲醇制备装置、甲醇罐、甲醇发电装置、蓄电池及能量管理装置。所述光伏发电装置通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述电解水装置是将光伏发电装置发出的部分电用于电解水制取氢气；所述甲醇制备装置用于将电解水制取的氢气制备成甲醇；所述甲醇发电装置包括甲醇发动机和直流发电机；所述甲醇发动机甲醇作为燃料，降低了温室气体及含硫物质的排放；所述直流发电机通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述蓄电池用于储存和放出电能；所述蓄电池为干荷铅酸蓄电池，通过双向DC/DC变换器实现与电网之间双向能量交换；所述能量管理装置按照智能分配算法和储能充放电功率设计曲线对微电网内储能进行功率设计；其中光伏输出功率为45～100kW,甲醇发电装置输出功率为100～200kW，蓄电池最大充放电电量为40kWh；充放电功率为4～10kW；所述光伏发电装置、甲醇发电装置、蓄电池为并联连接；所述光伏发电装置和电解水装置、甲醇制备装置和甲醇发电装置为串联连接；所述发电系统终端接入电网，并与电网进行能量交互。
本发明提供一种系统工作模式，如图2所示，基于一种能量调度策略：
蓄电池：
Figure BDA0003372774560000101
Figure BDA0003372774560000102
Figure BDA0003372774560000103
Figure BDA0003372774560000104
式中：
Figure BDA0003372774560000105
分别为蓄电池的额定最大充放电功率，
Figure BDA0003372774560000106
Figure BDA0003372774560000107
分别为蓄电池在t时段的充放电功率,η为充放电转换效率，SOCt为t时段的荷电状态，SOCt+1为t+1时段的荷电状态，
Figure BDA0003372774560000108
在Δt时间内充放电的功率，SOCmin、SOCmax分别为蓄电池荷电状态的上下限值，SOC0、SOCT分别为蓄电池荷电状态的始末值，Cb为蓄电池在调度周期内的运行成本，cb为蓄电池的单位充放电成本。
电网：
Figure BDA0003372774560000109
Figure BDA00033727745600001010
式中：
Figure BDA00033727745600001011
为售电功率，
Figure BDA00033727745600001012
为购电功率，
Figure BDA00033727745600001013
为电网允许最大传输功率，
Figure BDA00033727745600001014
为t时段的售电电价，
Figure BDA00033727745600001015
为t时段的电价。
光伏：
Figure BDA0003372774560000111
式中：fPV为光伏系统的功率因数；YPV为光伏阵列容量；IT为实际光照度；IS为标准测试条件下的光照度；αP为功率温度系数；Tcell为当前光伏电池表面温度；Tcell,STC为标准测试条件下的光伏电池温度，一般取25℃。
能量调度：
Figure BDA0003372774560000112
Figure BDA0003372774560000113
Figure BDA0003372774560000114
CMG＝Cb+CD+Ccut
式中：
Figure BDA0003372774560000115
为微电网用户在t时段的负荷需求，
Figure BDA0003372774560000116
为负荷高峰期时对部分负荷的切除值，θ为微电网在t时段允许的最大负荷切除率，ccut为切除负荷的单位惩罚成本，Ccut为微电网在T内的切除负荷费用，CMG为微电网的总运行成本。
基于一阶离散一致性算法的优化能量管理：
离散系统下的迭代格式：
Figure BDA0003372774560000117
矩阵形式：
Xk+1＝DXk
其中，k为时间状态；n为离散系统中智能体单元的数目；X为系统状态变量xi构成的向量；D＝(dij)为系统状态转移矩阵。当其满足条件矩阵是非负行随机阵且矩阵的特征值均不大于1时，系统的各个状态变量xi一致收敛于某一固定值
Figure BDA0003372774560000121
Figure BDA0003372774560000122
其中，xj[0]为xj的初始状态。
所述能量管理装置基于智能分配算法将系统分成了8种工作模式，并通过光伏传感器控制、蓄电池充放电深度(SOC)及甲醇剩余容量进行工作模式的切换：
工作模式1：当光照强度在10000～100000lx(即阳光充足)时，光伏按照最大功率输出，系统多余电量以3:1的分配方式分配给蓄电池和电解水装置，电解水装置制出的氢再通过甲醇制备装置转化成甲醇储存到甲醇罐中。
工作模式2：当蓄电池充电电流超过上限值时，从工作模式1转换到工作模式2，此时限制蓄电池充电功率，多余能量分配给甲醇制备装置。
工作模式3：蓄电池充电深度(SOC)为[25％，85％]，当SOC>85％时，从工作模式2转换到工作模式3，此时蓄电池停止充电，系统多余电量全部以甲醇储存起来。
工作模式4：甲醇容量最多不能多于甲醇罐总容量的95％，当甲醇容量比大于95％时，从工作模式3转换到工作模式4，此时电解水装置和甲醇制备装置停止运作，系统多余电量输送给电网。
工作模式5：当光照强度在1000～10000lx(即光照不足)时，系统转换到工作模式5，此时系统通过蓄电池以及甲醇发电装置发电；其中，蓄电池发电量和甲醇发电装置发电量的分配比为3：1。
工作模式6：蓄电池放电深度为[25％，85％]，当蓄电池放电深度SOC<25％时，从工作模式5转换到工作模式6，蓄电池停止放电，所需电量全部由甲醇发电装置发电。
工作模式7：甲醇容量最少不能低于于甲醇罐总容量的5％，当甲醇容量比小于5％时，从工作模式6转换到工作模式7，甲醇发电装置停止发电，所需电量全部由电网提供。
工作模式8：当夜间电价位于低谷时，从工作模式7转换到工作模式8，利用电价的峰谷差价，在夜间电价低谷时通过电网购电给蓄电池和电解水装置充电，直至蓄电池充电深度SOC>85％、甲醇罐中甲醇容量比>95％，停止购电。
本发明提供一种动态自适应的下垂控制策略，保证微电网的稳定运行：
Figure BDA0003372774560000131
Figure BDA0003372774560000132
式中：P和Q分别为微电网输出的有功功率和无功功率；Z和θ分别为线路阻抗值和阻抗角；E和δ分别为微电网的电压幅值和相角；V为系统母线电压幅值。当线路的阻抗以感性为主时，即X＞＞R时，Z∠θ＝X∠90°且功角较小时，即sinδ≈δ，cosδ≈1，则：
Figure BDA0003372774560000133
逆变器输出的有功功率P可由功率角δ控制，无功功率Q的输出可以通过改变电压幅值V来实现。
下垂控制模型：
f＝f*-m(P-Pn)V＝V*-n(Q-Qn)
式中：f*和V*分别为逆变器的参考频率和参考电压，f*和V*被视为额定值。Q为逆变器的实际输出无功功率，Qn为额定功率，通常Qn为零；P为逆变器实际输出的有功功率，Pn为额定功率；m为有功-频率下垂系数，n为无功-电压幅值下垂系数。频率-有功功率和电压-无功功率下垂控制特性曲线如图4所示。
以P-f曲线(如图5所示)为例。假设微网首先运行在点A处:逆变器的下垂控制曲线为a，负载特性曲线为L0，有功输出值为Pn，逆变器输出频率为f*。当负载增加时，负载曲线平移至L1，逆变器的工作点开始从A到B，为了确保微电网运行稳定，当系统的工作点移动到C点时，电压不能再下降，所以下垂曲线从a,a1,a2……的方向平移。当下垂曲线移至b时，逆变器输出功率等于负载功率，此时逆变器稳定运行在点D，逆变器输出电压返回到额定值。
改进后下垂控制模型：
Figure BDA0003372774560000141
Figure BDA0003372774560000142
KIf是频率下垂控制积分系数；KPv是电压幅值下垂控制比例系数；KIv是电压幅值下垂控制积分系数。
本发明提供一种电解水装置控制方法，包括最大功率跟踪(MPPT)控制、电解槽电流控制以及对纯化系统的控制，最大功率跟踪控制采用爬坡法，在制氢电源中实现MPPT控制，无需增加光伏逆变器；制氢电源的电流控制是在满足电解槽启动特性和最大电流限定条件下按光伏组件MPPT控制所输出的电流。
本发明提供一种水位检测单元(如图6所示)，选择深度残差网络(DRN)ResNet网络的34层版本。ResNet网络引入了跳层连接，在每一个残差块里使用跳层连接，由卷积操作、层层堆叠的残差块加上最后的全连接层等组成ResNet网络。ResNet网络解决了随着网络层数的增加，网络学习退化的问题，同时也解决了由网络深度引起的梯度弥散问题。ResNet网络输出结果为水尺水面上的刻度线数量N，根据实际水尺刻度表示的长度，以及水尺总长Z，得出当前的水位高度L:
Figure BDA0003372774560000151
式中：N％3为N对3求余数。

Claims (8)

1.一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：包括光伏发电装置、电解水装置、甲醇制备装置、甲醇罐、甲醇发电装置、蓄电池及能量管理装置。所述光伏发电装置通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述电解水装置是将光伏发电装置发出的部分电用于电解水制取氢气；所述甲醇制备装置通过捕获二氧化碳将电解水制取的氢气制备成甲醇；所述甲醇发电装置包括甲醇发动机和直流发电机；所述甲醇发动机以甲醇作为燃料，降低了氮氧化物(NOx)及微粒(PM)的排放；所述直流发电机通过DC/DC变换器实现与电网之间的能量交换；所述蓄电池为干荷铅酸蓄电池，通过双向DC/DC变换器实现与电网之间双向能量交换；所述能量管理装置按照智能分配算法和储能充放电功率设计曲线对微电网内储能进行功率设计；其中光伏输出功率为45～100kW,甲醇发电装置输出功率为100～200kW，蓄电池最大充放电电量为40kWh；充放电功率为4～10kW；所述光伏发电装置、甲醇发电装置、蓄电池为并联连接；所述光伏发电装置和电解水装置、甲醇制备装置和甲醇发电装置为串联连接；所述发电系统终端接入电网，并与电网进行能量交互。
2.根据权利要求1所述的一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：基于智能分配算法将系统分成了8种工作模式，并通过光伏传感器控制、蓄电池充放电深度(SOC)及甲醇剩余容量进行工作模式的切换：
工作模式1：当光照强度在10000～100000lx(即阳光充足)时，光伏按照最大功率输出，系统多余电量以3:1的分配方式分配给蓄电池和电解水装置，电解水装置制出的氢再通过甲醇制备装置转化成甲醇储存到甲醇罐中。
工作模式2：当蓄电池充电电流超过上限值时，从工作模式1转换到工作模式2，此时限制蓄电池充电功率，多余能量分配给甲醇制备装置。
工作模式3：蓄电池充电深度(SOC)为[25％，85％]，当SOC>85％时，从工作模式2转换到工作模式3，此时蓄电池停止充电，系统多余电量全部以甲醇储存起来。
工作模式4：甲醇容量最多不能多于甲醇罐总容量的95％，当甲醇容量比大于95％时，从工作模式3转换到工作模式4，此时电解水装置和甲醇制备装置停止运作，系统多余电量输送给电网。
工作模式5：当光照强度在1000～10000lx(即光照不足)时，系统转换到工作模式5，此时系统通过蓄电池以及甲醇发电装置发电；其中，蓄电池发电量和甲醇发电装置发电量的分配比为3：1。
工作模式6：蓄电池放电深度为[25％，85％]，当蓄电池放电深度SOC<25％时，从工作模式5转换到工作模式6，蓄电池停止放电，所需电量全部由甲醇发电装置发电。
工作模式7：甲醇容量最少不能低于于甲醇罐总容量的5％，当甲醇容量比小于5％时，从工作模式6转换到工作模式7，甲醇发电装置停止发电，所需电量全部由电网提供。
工作模式8：当夜间电价位于低谷时，从工作模式7转换到工作模式8，利用电价的峰谷差价，在夜间电价低谷时通过电网购电给蓄电池和电解水装置充电，直至蓄电池充电深度SOC>85％、甲醇罐中甲醇容量比>95％，停止购电。
3.根据权利要求1所述的一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：所述电解水装置包括控制电解水装置的控制单元、监测单元和根据检测水位的水位检测单元；所述的控制单元采用DSP(数字信号处理器)作为控制芯片，控制单元控制制氢电源的电流，并控制开关管导通和关断时序以实现交错工作；所述控制单元还具备故障保护功能，所述的故障保护包括过电流故障、过电压故障、欠电压故障；控制单元还控制纯化单元和供水循环单元的工作；所述的监测单元包括氢气传感器，用于监测氢气泄露，还包括温度、湿度传感器，用于监测环境温度和湿度；所述水位检测单元通过获取的水位信息控制装置的水流量，当水位低于预测高度时，通过控制单元控制，增大装置水流量；当水位达到预测高度时，通过控制单元控制，停止装置进水。
4.根据权利要求1所述的一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：所述甲醇制备装置通过捕捉空气中的二氧化碳使用一种新型催化剂；所述催化剂主体为CuO/ZnO,载体为Al2O3；所述催化剂主体质量百分含量为60％～70％，CuO与ZnO的质量比为1:1～5。
5.根据权利要求1所述的一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：所述微电网系统采用直流母线供电，系统仅需一级DC/DC变换即可将直流电源并入直流母线，避免了多级转换，进而能够简化系统整体结构。同时，诸如电机等典型负荷需要变频供电，采用基于直流母线的混合供电系统仅需一级DC/AC逆变过程，避免了AC/DC整流环节。
6.根据权利要求1所述的一种光-氢-储智能发电系统，其特征在于：采用动态自适应的下垂控制策略，保证微电网的稳定运行。
Figure FDA0003372774550000041
Figure FDA0003372774550000042
式中：P和Q分别为微电网输出的有功功率和无功功率；Z和θ分别为线路阻抗值和阻抗角；E和δ分别为微电网的电压幅值和相角；V为系统母线电压幅值。当线路的阻抗以感性为主时，即X＞＞R时，Z∠θ＝X∠90°且功角较小时，即sinδ≈δ，cosδ≈1，则：
Figure FDA0003372774550000043
逆变器输出的有功功率P可由功率角δ控制，无功功率Q的输出可以通过改变电压幅值V来实现。
下垂控制模型：
f＝f*-m(P-Pn)V＝V*-n(Q-Qn)
改进后下垂控制模型：
Figure FDA0003372774550000044
Figure FDA0003372774550000045
式中：f*和V*分别为逆变器的参考频率和参考电压，f*和V*被视为额定值。Q为逆变器的实际输出无功功率，Qn为额定功率，通常Qn为零；P为逆变器实际输出的有功功率，Pn为额定功率；m为有功-频率下垂系数，n为无功-电压幅值下垂系数；KPf是频率下垂控制比例系数；KIf是频率下垂控制积分系数；KPv是电压幅值下垂控制比例系数；KIv是电压幅值下垂控制积分系数。
7.根据权利要求2所述的一种能量管理装置，其特征在于：所述能量管理系统的能量调度策略为：
蓄电池：
Figure FDA0003372774550000051
Figure FDA0003372774550000052
Figure FDA0003372774550000053
Figure FDA0003372774550000054
式中：
Figure FDA0003372774550000055
分别为蓄电池的额定最大充放电功率，
Figure FDA0003372774550000056
分别为蓄电池在t时段的充放电功率,η为充放电转换效率，SOCt为t时段的荷电状态，SOCt+1为t+1时段的荷电状态，
Figure FDA0003372774550000057
在Δt时间内充放电的功率，SOCmin、SOCmax分别为蓄电池荷电状态的上下限值，SOC0、SOCT分别为蓄电池荷电状态的始末值，Cb为蓄电池在调度周期内的运行成本，cb为蓄电池的单位充放电成本。
电网：
Figure FDA0003372774550000058
Figure FDA0003372774550000059
式中：
Figure FDA00033727745500000510
为售电功率，
Figure FDA00033727745500000511
为购电功率，
Figure FDA00033727745500000512
为电网允许最大传输功率，
Figure FDA00033727745500000513
为t时段的售电电价，
Figure FDA00033727745500000514
为t时段的电价。
光伏：
Figure FDA00033727745500000515
式中：fPV为光伏系统的功率因数；YPV为光伏阵列容量；IT为实际光照度；IS为标准测试条件下的光照度；αP为功率温度系数；Tcell为当前光伏电池表面温度；Tcell,STC为标准测试条件下的光伏电池温度，一般取25℃。
能量调度：
Figure FDA0003372774550000061
Figure FDA0003372774550000062
Figure FDA0003372774550000063
CMG＝Cb+CD+Ccut
式中：
Figure FDA0003372774550000064
为微电网用户在t时段的负荷需求，
Figure FDA0003372774550000065
为负荷高峰期时对部分负荷的切除值，θ为微电网在t时段允许的最大负荷切除率，ccut为切除负荷的单位惩罚成本，Ccut为微电网在T内的切除负荷费用，CMG为微电网的总运行成本。
基于一阶离散一致性算法的优化能量管理：
离散系统下的迭代格式：
Figure FDA0003372774550000066
矩阵形式：
Xk+1＝DXk
其中，k为时间状态；n为离散系统中智能体单元的数目；X为系统状态变量xi构成的向量；D＝(dij)为系统状态转移矩阵。当其满足条件矩阵是非负行随机阵且矩阵的特征值均不大于1时，系统的各个状态变量xi一致收敛于某一固定值
Figure FDA0003372774550000067
Figure FDA0003372774550000071
其中，xj[0]为xj的初始状态。
8.根据权利要求3所述的一种电解水装置，其特征在于：所述的控制方法包括最大功率跟踪(MPPT)控制、电解槽电流控制以及对纯化系统的控制，最大功率跟踪控制采用爬坡法，在制氢电源中实现MPPT控制，无需增加光伏逆变器；制氢电源的电流控制是在满足电解槽启动特性和最大电流限定条件下按光伏组件MPPT控制所输出的电流。
所述水位检测单元采用水尺刻度识别算法：选择深度残差网络(DRN)ResNet网络的34层版本。ResNet网络引入了跳层连接，在每一个残差块里使用跳层连接，由卷积操作、层层堆叠的残差块加上最后的全连接层等组成ResNet网络。ResNet网络解决了随着网络层数的增加，网络学习退化的问题，同时也解决了由网络深度引起的梯度弥散问题。ResNet网络输出结果为水尺水面上的刻度线数量N，根据实际水尺刻度表示的长度，以及水尺总长Z，得出当前的水位高度L:
Figure FDA0003372774550000072
式中：N％3为N对3求余数。
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CN109462253A (zh) * 2018-11-15 2019-03-12 中广核研究院有限公司 一种离网型交直流混合微电网系统及其控制方法
CN109474010A (zh) * 2018-11-15 2019-03-15 中广核研究院有限公司 一种具有氢能循环利用的并网型微电网系统及其控制方法

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