CN114312426A - 一种净零能耗光储充电站优化配置方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种净零能耗光储充电站优化配置方法、装置和存储介质，该方法包括确定光储充电站模型和功率流模型，其中，光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。与现有技术相比，本发明实施例的技术方案可以解决含有光伏、储能、充电站系统的智能充电问题，通过自身新能源产能达到能源自给自足，不向外界索取电能。
Description
技术领域
本发明实施例涉及光储充电技术领域，尤其涉及一种净零能耗光储充电站优化配置方法、装置和存储介质。
背景技术
目前，光伏-储能-电动汽车充电桩一体化构成的共直流母线直流光储充电站是电动汽车充电站的新形式之一，利用光伏和储能的特性，可以作为充电站的电源补充，减少充电站的向外界索取电能。分布式光伏和充电站负荷的接入将对传统配电网的潮流分布、供电可靠性及调度运行产生影响，并且随着两者的不断发展，对配电网的影响将会越来越大。目前，现有技术不能通过自身新能源产能与耗能达到自给自足，需要向外界索取电能。
发明内容
本发明提供一种净零能耗光储充电站优化配置方法、装置和存储介质，解决含有光伏、储能、充电站系统的智能充电问题，以实现通过自身新能源产能与耗能达到自给自足，不向外界电网索取电能。
第一方面，本发明实施例提供了一种净零能耗的光储充电站优化配置方法，该方法包括：
确定光储充电站模型和功率流模型，其中，所述光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；
根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；
根据所述负荷用电曲线和所述光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；
根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
可选地，所述功率流模型表示为：
PBAT+PPV+PEV＝0
其中，PBAT为储能装置流向光储充一体化控制器的功率，PPV为光伏发电装置流向光储充一体化控制器的功率，PEV为光储充一体化控制器流向电动汽车充电桩的充电功率。
可选地，所述光储充电站模型中，储能装置、光伏发电装置和电动汽车充电桩分别通过相应的变换器与母线连接；
根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略，包括：
根据储能装置所在拓扑位置、储能容量、储能初始电量、和所述储能充放电曲线，分析出储能支路实时输入电量、所述变换器额定电压和效率、以及线路阻抗；
分析并判断储能的荷电状态或剩余容量是否满足充放电需求，从而求得储能当前时刻充放电电量。
可选地，储能的荷电状态模型为：
其中，
Et为t时段的总能量，δ为蓄电池的自放电率，ηch和ηdis分别为储能的充电和放电效率，EB为储能装置的总容量，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
可选地，通过光伏供电容量规划模型得到每小时所述光伏供电曲线，所述光伏供电容量规划模型为：
其中，SPV为光伏规划设计的容量，T为光伏的工作周期，PPV,t为t时段光伏的输出功率。
可选地，通过储能规划设计的容量模型得到所述储能充放电曲线，所述储能规划设计的容量模型为：
其中，SBAT为储能规划设计的容量，T为储能的充电周期，PEV,t为t时段电动汽车充电功率，PPV,t为t时段光伏的输出功率，用负数表示。
可选地，确定方法还包括：计算系统能效，达到净零能耗；
系统总能效为：
其中η为光储充电站能效指标，ED为统计周期内负荷总消耗电量，Eloss,L和Eloss,C分别为统计周期内消耗在线路与变换器上的总电量。
可选地，电动汽车的荷电状态模型：
其中，SOCj,t为电动汽车j在t时段的荷电状态，ηc和ηf分别为电动汽车的充放电效率，CEV为电动汽车的电池额定容量，PEV,t为t时段光储充一体化控制器流向电动汽车的充电功率，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
第二方面，本发明实施例还提供了一种净零能耗的光储充电站优化配置装置，该装置包括：
模型确定模块，用于确定光储充电站模型和功率流模型，其中，所述光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；
光伏容量确定模块，用于根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；
储能充放电曲线确定模块，用于根据所述负荷用电曲线和所述光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；
充放电策略确定模块，用于根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的净零能耗的光储充电站优化配置的方法。
本实施例的技术方案，通过确定光储充电站模型和功率流模型，其中，光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。解决了现有技术不能通过自身新能源产能与耗能达到自给自足，需要向外界索取电能问题，实现光储充电站中电能产生与消耗相匹配，不需要额外向外界电网索取电能，从而实现净零能耗。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种净零能耗的光储充电站优化配置方法的流程图；
图2是本发明实施例一提供的一种光储充电站模型示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种功率流模型示意图；
图4是本发明实施例一提供的一种负荷用电曲线和光伏供电曲线示意图；
图5是本发明实施例一提供的一种负荷用电曲线和储能充放电曲线示意图；
图6是本发明实施例一提供的一种储能充放电策略流程图；
图7是本发明实施例二提供的一种净零能耗的光储充电站优化配置装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种净零能耗的光储充电站优化配置方法的流程图，参考图1，该方法具体包括如下步骤：
S110、确定光储充电站模型和功率流模型，其中，光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能。
图2是本发明实施例一提供的一种光储充电站模型示意图，参考图2，光储充电站模型包括交流电网、变压器、母线、光伏发电装置201、储能装置202、电动汽车充电桩203。光伏发电装置201、储能装置202和电动汽车充电桩203分别通过相应的变换器与经变压器降压后的母线连接；其中，变换器包括AC/DC变换器、DC/DC变换器。光伏发电装置201以太阳能作为能量来源，将太阳能转换为电能；储能装置202可以为储能电池组，用于实现直流电能的存储与释放；电动汽车充电桩203用于新能源汽车充电使用。
图3是本发明实施例一提供的一种功率流模型示意图，参考图3，功率流模型包括光伏发电装置201、储能装置202、电动汽车充电桩203以及光储充一体化控制器204。光储充电站每一时刻系统用电都可以达到全年可再生能源产能等于或大于全年用能，即净零能耗。通过自身光伏发电达到电能自给自足，不向外界索取电能，同时促使碳中和，碳达峰的实现。
S120、根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量。
图4是本发明实施例一提供的一种负荷用电曲线和光伏供电曲线示意图，参考图4，图4的横轴表示时间，纵轴表示功率，光伏供电曲线可以通过容量规划模型求得。负荷用电曲线表征24小时内负荷用电的变化趋势，光伏供电曲线表征24小时内光伏发电装置所发电能的变化趋势，根据负荷用电曲线和光伏供电曲线的动态波动即可确定出光伏容量。
S130、根据负荷用电曲线和光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线。
图5是本发明实施例一提供的一种负荷用电曲线和储能充放电曲线示意图，参考图5，图5的横轴表示时间，纵轴表示功率，将图4中的光伏供电功率与系统负荷功率做差即可得到储能充放电曲线。图5中的多个白色方块构成负荷用电曲线，多个黑色方块构成储能充放电曲线。
S140、根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
其中，通过根据负荷用电曲线和储能充放电曲线判断储能装置的实时状态，得出储能装置当前时刻充放电状态。通过分析并判断储能装置中电量或剩余容量是否满足充放电需求，从而求得储能装置当前时刻充放电电量。充放电电量的充放电策略包括储能充电和储能放电，储能充电具体是指在光伏发电装置所发电能相对于系统用能盈余时，将多余的电能通过微电网系统充入储能装置；储能放电具体是指在光伏发电装置所发电能相对于系统用能不足时，若储能装置电量有剩余，则将储能装置中的电能作为电源给系统供电。
本实施例的技术方案，通过确定光储充电站模型和功率流模型，其中，光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；根据负荷用电曲线和光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。解决了现有技术不能通过自身新能源产能与耗能达到自给自足，需要向外界索取电能问题，实现光储充电站电能的产生与消耗相匹配，不需要额外向外界电网索取电能，从而实现净零能耗。
继续参考图3，可选地，功率流模型表示为：
PBAT+PPV+PEV＝0
其中，PBAT为储能装置202流向光储充一体化控制器204的功率，PPV为光伏发电装置201流向光储充一体化控制器204的功率，PEV为光储充一体化控制器204流向电动汽车充电桩203的充电功率。
其中，通过光储充一体化控制器204控制光伏发电装置201、储能装置202和电动汽车充电桩203，实现光储充电站每一时刻系统用电都可以达到全年光伏产能等于或大于全年用能，即净零能耗，达到电能的产生与消耗相互抵消，不需要向外界电网索取电能。
可选地，光储充电站模型中，储能装置、光伏发电装置和电动汽车充电桩分别通过相应的变换器与母线连接；
根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略，包括：
根据储能装置所在拓扑位置、储能容量、储能初始电量、和储能充放电曲线，分析出储能支路实时输入电量、变换器额定电压和效率、以及线路阻抗；
分析并判断储能的荷电状态或剩余容量是否满足充放电需求，从而求得储能当前时刻充放电电量。
图6是本发明实施例一提供的一种储能充放电策略流程图，参考图6，具体地，该充放电策略包括以下步骤：
S301、代入光储充电站模型。S302、判断储能装置所在拓扑位置。S303、代入储能容量。S304、代入储能初始能量。S305、获取储能充放电曲线。S306、对光储充电站模型进行实时数据分析。S307、当前时刻储能荷电状态是否为放电状态。若是，则执行S308；若否则执行S309。S308、代入光储充电站电源支路模型。S309、代入光储充电站负载支路模型。
执行完S308后执行S310和S311；S310、计算储能支路线路损耗；S311、计算储能放电支路变换器损耗。执行完S310和S311后执行S314；S314、计算光储充电站中储能装置放电电量。然后执行S316、储能剩余电量是否满足需求放电电量。若是，则执行S317；若否，则执行S319。S317、取储能需求充放电电量。S319、取储能剩余全部电量。执行完S317和S319后执行S320。S320、求出当前时刻储能充放电完成后剩余电量。执行完S320后执行S321、上传到光储充电站数据库；然后执行S322，若是，则执行S323、结束；若否，则返回S306。
执行完S309后执行S312和S313；S312、计算负载支路线路损耗；S313、计算储能充电支路变换器损耗。执行完S312和S313后执行S315；S315、计算光储充电站中储能装置充电电量。然后执行S318、储能剩余电量是否满足需求充电电量。若是，则执行S317；若否，则执行S319。S317、取储能需求充放电电量。S319、取储能剩余全部电量。执行完S317和S319后执行S320。S320、求出当前时刻储能充放电完成后剩余电量。执行完S320后执行S321、上传到光储充电站数据库；然后执行S322，若是，则执行S323、结束；若否，则返回S306。
其中，实时数据分析就是基于代入S302-S305的四个条件，结合光伏供电曲线和储能充放电曲线中的数据，分析出储能支路实时输入电量、变换器额定电压和效率以及线路阻抗情况。其中，最重要的是储能支路实时输入电量，为正则储能充电；反之为储能放电。
本实施例对净零能耗的光储充电站储能的充放电策略进行了优化，能够满足对光伏余电进行存储，并满足电动汽车的充电需求；指导储能和有序充放电，保障了电动汽车的能量供应和系统的有序用能。
可选地，储能的荷电状态模型为：
其中，
Et为t时段的总能量，δ为蓄电池的自放电率，ηch和ηdis分别为储能的充电和放电效率，EB为储能装置的总容量，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
可选地，通过光伏供电容量规划模型得到每小时光伏供电曲线，光伏供电容量规划模型为：
其中，SPV为光伏规划设计的容量，T为光伏的工作周期，PPV,t为t时段光伏的输出功率。
本实施例通过光伏供电容量规划模型得到每小时光伏供电曲线，能够使光伏发电装置的发电量能够满足电动汽车用电量，并满足电动汽车的充电需求。
可选地，通过储能规划设计的容量模型得到储能充放电曲线，储能规划设计的容量模型为：
其中，SBAT为储能规划设计的容量，T为储能的充电周期，PEV,t为t时段电动汽车充电功率，PPV,t为t时段光伏的输出功率，用负数表示。
本实施例通过储能规划设计的容量模型得到储能充放电曲线，指导储能和有序充放电，保障了电动汽车的能量供应和系统的有序用能。
可选地，确定方法还包括：计算系统能效，达到净零能耗；
系统总能效为：
其中η为光储充电站能效指标，ED为统计周期内负荷总消耗电量，Eloss,L和Eloss,C分别为统计周期内消耗在线路与变换器上的总电量。
其中，光储充电站要求达到净零能耗作为条件。统计周期内负荷总消耗电量ED可以由负荷用电曲线求出各支路变换器的总电量。变换器上的总电量Eloss，C和线路总电量Eloss，L可以通过储能支路用电(可以由储能充放电曲线求出)，光伏支路供电(可以由光伏供电曲线求出)，负荷支路用电(可以由负荷用电曲线求出)求出。
可选地，电动汽车的荷电状态模型：
其中，SOCj,t为电动汽车j在t时段的荷电状态，ηc和ηf分别为电动汽车的充放电效率，CEV为电动汽车的电池额定容量，PEV,t为t时段光储充一体化控制器流向电动汽车的充电功率，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
其中，电动汽车荷电状态相当于灵活性负荷的应用，电动汽车的荷电状态模型是交流并网系统下的模型。但是一般未并网系统可以达到净零能耗。因此，电网供电仅作为一个保障措施。
实施例二
图7是本发明实施例二提供的一种净零能耗的光储充电站优化配置装置的结构示意图，参考图7，本实施例对应上述方法实施例，该装置400包括：模型确定模块401、光伏容量确定模块402、储能充放电曲线确定模块403和充放电策略确定模块404。
模型确定模块401用于确定光储充电站模型和功率流模型，其中，光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能。光伏容量确定模块402用于根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量。储能充放电曲线确定模块403用于根据负荷用电曲线和光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线。充放电策略确定模块404用于根据负荷用电曲线和储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
本发明实施例所提供的净零能耗的光储充电站优化配置装置可执行本发明任意实施例所提供的净零能耗的光储充电站优化配置方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，上述净零能耗的光储充电站优化配置装置的实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
实施例三
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的净零能耗的光储充电站优化配置的方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++、Ruby、Go，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言，以及AI算法的计算机语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种净零能耗的光储充电站优化配置方法，其特征在于，包括：
确定光储充电站模型和功率流模型，其中，所述光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；
根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；
根据所述负荷用电曲线和所述光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；
根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功率流模型表示为：
PBAT+PPV+PEV＝0
其中，PBAT为储能装置流向光储充一体化控制器的功率，PPV为光伏发电装置流向光储充一体化控制器的功率，PEV为光储充一体化控制器流向电动汽车充电桩的充电功率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光储充电站模型中，储能装置、光伏发电装置和电动汽车充电桩分别通过相应的变换器与母线连接；
根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略，包括：
根据储能装置所在拓扑位置、储能容量、储能初始电量、和所述储能充放电曲线，分析出储能支路实时输入电量、所述变换器额定电压和效率、以及线路阻抗；
分析并判断储能的荷电状态或剩余容量是否满足充放电需求，从而求得储能当前时刻充放电电量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，储能的荷电状态模型为：
其中，
Et为t时段的总能量，δ为蓄电池的自放电率，ηch和ηdis分别为储能的充电和放电效率，EB为储能装置的总容量，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过光伏供电容量规划模型得到每小时所述光伏供电曲线，所述光伏供电容量规划模型为：
其中，SPV为光伏规划设计的容量，T为光伏的工作周期，PPV,t为t时段光伏的输出功率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过储能规划设计的容量模型得到所述储能充放电曲线，所述储能规划设计的容量模型为：
其中，SBAT为储能规划设计的容量，T为储能的充电周期，PEV,t为t时段电动汽车充电功率，PPV,t为t时段光伏的输出功率，用负数表示。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：计算系统能效，达到净零能耗；
系统总能效为：
其中η为光储充电站能效指标，ED为统计周期内负荷总消耗电量，Eloss,L和Eloss,C分别为统计周期内消耗在线路与变换器上的总电量。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，电动汽车的荷电状态模型：
其中，SOCj,t为电动汽车j在t时段的荷电状态，ηc和ηf分别为电动汽车的充放电效率，CEV为电动汽车的电池额定容量，PEV,t为t时段光储充一体化控制器流向电动汽车的充电功率，PBAT,t为t时段储能装置流向光储充一体化控制器的功率。
9.一种净零能耗的光储充电站优化配置装置，其特征在于，包括：
模型确定模块，用于确定光储充电站模型和功率流模型，其中，所述光储充电站的可再生能源产能等于或大于全年用能；
光伏容量确定模块，用于根据负荷用电曲线和光伏供电曲线确定光伏容量；
储能充放电曲线确定模块，用于根据所述负荷用电曲线和所述光伏供电曲线中光伏和负荷之间的差值确定储能的容量，得到储能充放电曲线；
充放电策略确定模块，用于根据所述负荷用电曲线和所述储能充放电曲线，确定包含储能充放电时间和充放电电量的充放电策略。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述净零能耗的光储充电站优化配置的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111650254.4A CN114312426B (zh) | 2021-12-30 | 一种净零能耗光储充电站优化配置方法、装置和存储介质 |
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| CN114312426A true CN114312426A (zh) | 2022-04-12 |
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