CN114865780A - 一种新能源供电系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及供电技术领域，公开了一种新能源供电系统，包括转化发电模块、备用发电模块、蓄电模块、电网模块、电质量评价模块，包括用于识别目标模块的发电质量的识别模块和用于切断所述目标模块电力连接的投切模块；若转化发电模块出现故障，则可由柴油发电模块继续进行电能供应，进一步保证电能的持续供应；另外，蓄电模块可对多余电量进行储存并在转化发电模块和备用发电模块均出现故障时进行临时的电能供应，从而全方位避免用电负载缺电停机；电能评价模块则可以对太阳能发电模块或风能发电模块甚至市电供电模块的供电质量进行自动评价，可以驱动投切模块将太阳能发电模块与电网模块断开，避免其对用电负载产生不利影响。

Description

一种新能源供电系统
技术领域
本发明涉及供电技术领域，具体涉及一种新能源供电系统。
背景技术
当前阶段，我国开始大力发展新能源，如新能源汽车，越来越多的政策导向直接指向新能源汽车，使得国产新能源汽车在近几年呈井喷式发展，因此这对新能源汽车的供电系统提出了严格的考验。
目前，新能源汽车的充电桩根据其充电速度设置有多个功率不同的版本，功率越大，充电速度越快，但是相对的对充电的安全性也有着更高的要求，较大的电压波动和较高的电流都会对新能源汽车的电池系统产生影响。而且，由于目前新能源汽车由于续航普遍较短，在长途跋涉时需要更多次数的充电续航，因此这对新能源汽车的充电桩的工作可靠性也提出了一定的要求，需要拥有能够不间断供电的能力，因此如何兼顾供电可靠性和供电质量成为目前对新能源供电系统的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新能源供电系统，解决以下技术问题：
如何提供一种能不间断提供高质量电能的新能源供电系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种新能源供电系统，包括：
转化发电模块，包括太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块；
备用发电模块，包括柴油发电模块；
蓄电模块，分别与所述转化发电模块和所述备用发电模块，用于储存所述转化发电模块或所述备用发电模块的多余电量；
所述转化发电模块、所述备用发电模块和所述蓄电模块均分别连接有电网模块，所述电网模块与用电负载连接；
电质量评价模块，包括用于识别目标模块的发电质量的识别模块和用于切断所述目标模块电力连接的投切模块；
其中，所述目标模块为所述太阳能发电模块、所述风能发电模块、所述市电供电模块中的其中一个；
当所述识别模块输出质量差的判断结果时，所述投切模块将与所述判断结果对应的所述目标模块与所述电网模块断开。
通过上述技术方案，利用市电供电模块直接向电网模块供电，以此对用电负载进行电能供应，同时可利用转化发电模块中的太阳能发电模块将太阳能转化的电能和通过风能发电模块将风能转化为电能后输入电网模块，在市电供电模块出现问题时保持供电的连续性；若转化发电模块出现故障，则可由柴油发电模块继续进行电能供应，进一步保证电能的持续供应；另外，蓄电模块可对多余电量进行储存并在转化发电模块和备用发电模块均出现故障时进行临时的电能供应，从而全方位避免用电负载缺电停机；电能评价模块则可以对太阳能发电模块或风能发电模块甚至市电供电模块的供电质量进行自动评价，若识别模块判断太阳能发电模块的发电质量为质量差时，可以驱动投切模块将太阳能发电模块与电网模块断开，避免其对用电负载产生不利影响。
作为本发明进一步的方案：所述识别模块包括：
标准负载，用于与所述备用发电模块和所述备用发电模块中的各发电模块连接；
采样模块，用于获取所述标准负载的电气数据；
图片处理模块，用于根据所述电气数据生成对应的标准图片；
识别单元，包括经过训练的神经网络模型，所述神经网络模型用于对所述标准图片进行识别后输出质量判断结果。
通过上述技术方案，可提前准备3个标准负载，分别提前设置在太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块的供电侧，然后通过采样模块获取与标准负载对应的电气数据，再通过图片处理模块根据电器数据生成对应的标准图片，最后由经过训练的神经网络模型根据标准图片进行自动判断，输出判断结果；3个标准负载相同，能够通过远程控制实时的修改瞬时功率，以此来模拟负载的日常变化，以此能够提升电能质量判断的可信度。
作为本发明进一步的方案：所述标准负载包括负载调整单元和负载单元；所述负载调整单元用于调整所述负载单元的瞬时功率。
通过上述技术方案，可通过负载调整单元对负载单元的瞬时功率进行调整修改，在实际使用时，可将标准图片中所对应的电器数据分为3个不同的功率等级，比如，在0-1/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为低功率，在1/3-2/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为中功率，在2/3-3/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为高功率，也就是说，每一张标准图片均可对应负载调整单元对负载单元进行低、中、高3档功率的变化过程，从而能够在标准图片中增加更多不同功率负载下的电气信息，从而达到进一步的提升电能质量判断的可信度的目的。
作为本发明进一步的方案：所述采样模块包括：
尖峰电压筛选单元，用于提取所述电气数据中的尖峰电压段；
高峰电流筛选单元，用于提取所述电气数据中的高峰电流段；
将所述电气数据电压变化率高于预设变化率的部分视为尖峰电压段；
将所述电气数据中高于预设电流值的部分视为所述高峰电流段。
通过上述技术方案，可利用尖峰电压筛选单元和高峰电流筛选单元分别对标准负载中的尖峰电压段和高峰电流段进行筛选，从而提升单张标准图片中的有效信息密度，以此能够从侧面提升神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：所述图片处理模块包括：
模板库，用于提供带有直角坐标的空白图片；
加载模块，用于根据预设规则将所述电气数据加载至所述空白图片中；
其中，所述直角坐标的横轴为时间轴，纵轴为电压值和电流值。
通过上述技术方案，在实际使用时，空白图片中的直角坐标轴可以给电气数据提供统一的度量标准，从而保证神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：所述预设规则包括：
将所述尖峰电压段按照时间顺序合并为尖峰曲线；
将所述高峰电流段按照时间顺序合并为高峰曲线；
将所述尖峰曲线和所述高峰曲线沿所述纵轴自上而下设置或将所述尖峰曲线和所述高峰曲线沿所述纵轴自下而上设置。
通过上述技术方案，假设0.1秒和0.7秒时刻同时出现持续0.2秒的尖峰电压，且都采样模块捕捉提取，则可以得到0.1S-0.3S和0.7S-0.9S两段尖峰电压段，将两者合并意味着0.3S-0.7S之间0.4S时长的数据删除，代表时间轴不连续，为解决这一问题，此时合并可在两段尖峰电压段的时间连接处的横轴上设置与0.4S时长所对应的色块，色块的宽度与0.4S正相关，因此可以能够被神经网络模型所识别，从而保证质量判断的可靠性，另外，可以在不增加空白图片尺寸的而情况下囊括更多的数据量，提升信息密度，最终提升神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：所述识别单元还包括统计纠错单元；
所述统计纠错单元用于驱动所述图片处理模块根据同一所述电气数据生成多个所述标准图片；
所述神经网络模型根据多个所述标准图片输出多个对应的判断结果；
所述统计纠错单元收集多个所述判断结果后，去占比概率最大的所述判断结果作为最终结果。
通过上述技术方案，可以针对同一电气数据生成不同的标准图片继续进行多次识别，去最终结果作为质量判断结果，来提升神经网络模型的识别判断精准度；在使用时，可对尖峰曲线和高峰曲线的相对位置和相互距离进行调整，来得到不同的标准图片；假设得到9张标准图片，神经网络模型则会输出9个判断结果，若其中6个判断质量差，3个判断质量好，则统计纠错单元会将质量差作为最终结果。
作为本发明进一步的方案：所述转化发电模块和所述备用发电模块不同时启动。
通过上述技术方案，转化发电模块和备用发电模块互为补充，保障不间断供电。
本发明的有益效果：
（1）本发明可利用市电供电模块直接向电网模块供电，以此对用电负载进行电能供应，同时可利用转化发电模块中的太阳能发电模块将太阳能转化的电能和通过风能发电模块将风能转化为电能后输入电网模块，在市电供电模块出现问题时保持供电的连续性；若转化发电模块出现故障，则可由柴油发电模块继续进行电能供应，进一步保证电能的持续供应；另外，蓄电模块可对多余电量进行储存并在转化发电模块和备用发电模块均出现故障时进行临时的电能供应，从而全方位避免用电负载缺电停机；电能评价模块则可以对太阳能发电模块或风能发电模块甚至市电供电模块的供电质量进行自动评价，若识别模块判断太阳能发电模块的发电质量为质量差时，可以驱动投切模块将太阳能发电模块与电网模块断开，避免其对用电负载产生不利影响；
（2）可提前准备3个标准负载，分别提前设置在太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块的供电侧，然后通过采样模块获取与标准负载对应的电气数据，再通过图片处理模块根据电器数据生成对应的标准图片，最后由经过训练的神经网络模型根据标准图片进行自动判断，输出判断结果；3个标准负载相同，能够通过远程控制实时的修改瞬时功率，以此来模拟负载的日常变化，以此能够提升电能质量判断的可信度；
（3）本发明可通过负载调整单元对负载单元的瞬时功率进行调整修改，在实际使用时，可将标准图片中所对应的电器数据分为3个不同的功率等级，比如，在0-1/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为低功率，在1/3-2/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为中功率，在2/3-3/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为高功率，也就是说，每一张标准图片均可对应负载调整单元对负载单元进行低、中、高3档功率的变化过程，从而能够在标准图片中增加更多不同功率负载下的电气信息，从而达到进一步的提升电能质量判断的可信度的目的；
（4）本发明可利用尖峰电压筛选单元和高峰电流筛选单元分别对标准负载中的尖峰电压段和高峰电流段进行筛选，从而提升单张标准图片中的有效信息密度，以此能够从侧面提升神经网络模型的识别判断精准度；
（5）本发明在实际使用时，空白图片中的直角坐标轴可以给电气数据提供统一的度量标准，从而保证神经网络模型的识别判断精准度。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明中供电系统的模块连接示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种新能源供电系统，包括：
转化发电模块，包括太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块；
备用发电模块，包括柴油发电模块；
蓄电模块，分别与所述转化发电模块和所述备用发电模块，用于储存所述转化发电模块或所述备用发电模块的多余电量；
所述转化发电模块、所述备用发电模块和所述蓄电模块均分别连接有电网模块，所述电网模块与用电负载连接；
电质量评价模块，包括用于识别目标模块的发电质量的识别模块和用于切断所述目标模块电力连接的投切模块；
其中，所述目标模块为所述太阳能发电模块、所述风能发电模块、所述市电供电模块中的其中一个；
当所述识别模块输出质量差的判断结果时，所述投切模块将与所述判断结果对应的所述目标模块与所述电网模块断开。
通过上述技术方案，利用市电供电模块直接向电网模块供电，以此对用电负载进行电能供应，同时可利用转化发电模块中的太阳能发电模块将太阳能转化的电能和通过风能发电模块将风能转化为电能后输入电网模块，在市电供电模块出现问题时保持供电的连续性；若转化发电模块出现故障，则可由柴油发电模块继续进行电能供应，进一步保证电能的持续供应；另外，蓄电模块可对多余电量进行储存并在转化发电模块和备用发电模块均出现故障时进行临时的电能供应，从而全方位避免用电负载缺电停机；电能评价模块则可以对太阳能发电模块或风能发电模块甚至市电供电模块的供电质量进行自动评价，若识别模块判断太阳能发电模块的发电质量为质量差时，可以驱动投切模块将太阳能发电模块与电网模块断开，避免其对用电负载产生不利影响。
作为本发明进一步的方案：识别模块包括：
标准负载，用于与备用发电模块和备用发电模块中的各发电模块连接；
采样模块，用于获取标准负载的电气数据；
图片处理模块，用于根据电气数据生成对应的标准图片；
识别单元，包括经过训练的神经网络模型，神经网络模型用于对标准图片进行识别后输出质量判断结果。
通过上述技术方案，可提前准备3个标准负载，分别提前设置在太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块的供电侧，然后通过采样模块获取与标准负载对应的电气数据，再通过图片处理模块根据电器数据生成对应的标准图片，最后由经过训练的神经网络模型根据标准图片进行自动判断，输出判断结果；3个标准负载相同，能够通过远程控制实时的修改瞬时功率，以此来模拟负载的日常变化，以此能够提升电能质量判断的可信度。
作为本发明进一步的方案：标准负载包括负载调整单元和负载单元；负载调整单元用于调整负载单元的瞬时功率。
通过上述技术方案，可通过负载调整单元对负载单元的瞬时功率进行调整修改，在实际使用时，可将标准图片中所对应的电器数据分为3个不同的功率等级，比如，在0-1/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为低功率，在1/3-2/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为中功率，在2/3-3/3的时间内，通过负载调整单元调整负载单元的瞬时功率为高功率，也就是说，每一张标准图片均可对应负载调整单元对负载单元进行低、中、高3档功率的变化过程，从而能够在标准图片中增加更多不同功率负载下的电气信息，从而达到进一步的提升电能质量判断的可信度的目的。
作为本发明进一步的方案：采样模块包括：
尖峰电压筛选单元，用于提取电气数据中的尖峰电压段；
高峰电流筛选单元，用于提取电气数据中的高峰电流段；
将电气数据电压变化率高于预设变化率的部分视为尖峰电压段；
将电气数据中高于预设电流值的部分视为高峰电流段。
通过上述技术方案，可利用尖峰电压筛选单元和高峰电流筛选单元分别对标准负载中的尖峰电压段和高峰电流段进行筛选，从而提升单张标准图片中的有效信息密度，以此能够从侧面提升神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：图片处理模块包括：
模板库，用于提供带有直角坐标的空白图片；
加载模块，用于根据预设规则将电气数据加载至空白图片中；
其中，直角坐标的横轴为时间轴，纵轴为电压值和电流值。
通过上述技术方案，在实际使用时，空白图片中的直角坐标轴可以给电气数据提供统一的度量标准，从而保证神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：预设规则包括：
将尖峰电压段按照时间顺序合并为尖峰曲线；
将高峰电流段按照时间顺序合并为高峰曲线；
将尖峰曲线和高峰曲线沿纵轴自上而下设置或将尖峰曲线和高峰曲线沿纵轴自下而上设置。
通过上述技术方案，假设0.1秒和0.7秒时刻同时出现持续0.2秒的尖峰电压，且都采样模块捕捉提取，则可以得到0.1S-0.3S和0.7S-0.9S两段尖峰电压段，将两者合并意味着0.3S-0.7S之间0.4S时长的数据删除，代表时间轴不连续，为解决这一问题，此时合并可在两段尖峰电压段的时间连接处的横轴上设置与0.4S时长所对应的色块，色块的宽度与0.4S正相关，因此可以能够被神经网络模型所识别，从而保证质量判断的可靠性，另外，可以在不增加空白图片尺寸的而情况下囊括更多的数据量，提升信息密度，最终提升神经网络模型的识别判断精准度。
作为本发明进一步的方案：识别单元还包括统计纠错单元；
统计纠错单元用于驱动图片处理模块根据同一电气数据生成多个标准图片；
神经网络模型根据多个标准图片输出多个对应的判断结果；
统计纠错单元收集多个判断结果后，去占比概率最大的判断结果作为最终结果。
通过上述技术方案，可以针对同一电气数据生成不同的标准图片继续进行多次识别，去最终结果作为质量判断结果，来提升神经网络模型的识别判断精准度；在使用时，可对尖峰曲线和高峰曲线的相对位置和相互距离进行调整，来得到不同的标准图片；假设得到9张标准图片，神经网络模型则会输出9个判断结果，若其中6个判断质量差，3个判断质量好，则统计纠错单元会将质量差作为最终结果。
作为本发明进一步的方案：转化发电模块和备用发电模块不同时启动。
通过上述技术方案，转化发电模块和备用发电模块互为补充，保障不间断供电。
本发明的有益效果：本发明可利用市电供电模块直接向电网模块供电，以此对用电负载进行电能供应，同时可利用转化发电模块中的太阳能发电模块将太阳能转化的电能和通过风能发电模块将风能转化为电能后输入电网模块，在市电供电模块出现问题时保持供电的连续性；若转化发电模块出现故障，则可由柴油发电模块继续进行电能供应，进一步保证电能的持续供应；另外，蓄电模块可对多余电量进行储存并在转化发电模块和备用发电模块均出现故障时进行临时的电能供应，从而全方位避免用电负载缺电停机；电能评价模块则可以对太阳能发电模块或风能发电模块甚至市电供电模块的供电质量进行自动评价，若识别模块判断太阳能发电模块的发电质量为质量差时，可以驱动投切模块将太阳能发电模块与电网模块断开，避免其对用电负载产生不利影响。
以上对本发明的其中一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.一种新能源供电系统，其特征在于，包括：
转化发电模块，包括太阳能发电模块、风能发电模块、市电供电模块；
备用发电模块，包括柴油发电模块；
蓄电模块，分别与所述转化发电模块和所述备用发电模块，用于储存所述转化发电模块或所述备用发电模块的多余电量；
所述转化发电模块、所述备用发电模块和所述蓄电模块均分别连接有电网模块，所述电网模块与用电负载连接；
电质量评价模块，包括用于识别目标模块的发电质量的识别模块和用于切断所述目标模块电力连接的投切模块；
其中，所述目标模块为所述太阳能发电模块、所述风能发电模块、所述市电供电模块中的其中一个；
当所述识别模块输出质量差的判断结果时，所述投切模块将与所述判断结果对应的所述目标模块与所述电网模块断开。
2.根据权利要求1所述的新能源供电系统，其特征在于，所述识别模块包括：
标准负载，用于与所述备用发电模块和所述备用发电模块中的各发电模块连接；
采样模块，用于获取所述标准负载的电气数据；
图片处理模块，用于根据所述电气数据生成对应的标准图片；
识别单元，包括经过训练的神经网络模型，所述神经网络模型用于对所述标准图片进行识别后输出质量判断结果。
3.根据权利要求2所述的新能源供电系统，其特征在于，所述标准负载包括负载调整单元和负载单元；所述负载调整单元用于调整所述负载单元的瞬时功率。
4.根据权利要求2所述的新能源供电系统，其特征在于，所述采样模块包括：
尖峰电压筛选单元，用于提取所述电气数据中的尖峰电压段；
高峰电流筛选单元，用于提取所述电气数据中的高峰电流段；
将所述电气数据中电压变化率高于预设变化率的部分视为尖峰电压段；将所述电气数据中电流值高于预设电流值的部分视为所述高峰电流段。
5.根据权利要求4所述的新能源供电系统，其特征在于，所述图片处理模块包括：
模板库，用于提供带有直角坐标的空白图片；
加载模块，用于根据预设规则将所述电气数据加载至所述空白图片中；
其中，所述直角坐标的横轴为时间轴，纵轴为电压值和电流值。
6.根据权利要求5所述的新能源供电系统，其特征在于，所述预设规则包括：
将所述尖峰电压段按照时间顺序合并为尖峰曲线；
将所述高峰电流段按照时间顺序合并为高峰曲线；
将所述尖峰曲线和所述高峰曲线沿所述纵轴自上而下设置或将所述尖峰曲线和所述高峰曲线沿所述纵轴自下而上设置。
7.根据权利要求6所述的新能源供电系统，其特征在于，所述识别单元还包括统计纠错单元；
所述统计纠错单元用于驱动所述图片处理模块根据同一所述电气数据生成多个所述标准图片；
所述神经网络模型根据多个所述标准图片输出多个对应的判断结果；
所述统计纠错单元收集多个所述判断结果后，去占比概率最大的所述判断结果作为最终结果。
8.根据权利要求1所述的新能源供电系统，其特征在于，所述转化发电模块和所述备用发电模块不同时启动。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102361343A (zh) * 2011-10-18 2012-02-22 山东省电力学校 新能源不间断供电系统
CN102655330A (zh) * 2011-03-01 2012-09-05 上海盛阳鲁棒新能源科技有限公司 一种新能源电力系统及方法
CN103532223A (zh) * 2013-10-16 2014-01-22 江苏理工学院 家用太阳能供电系统及其与市电切换方法
GB2506697A (en) * 2012-10-03 2014-04-09 Changs Ascending Entpr Co Ltd Energy storage and power supply system
CN106329555A (zh) * 2015-06-26 2017-01-11 比亚迪股份有限公司 光伏储能微网系统及光伏储能微网系统的控制方法
US20180205231A1 (en) * 2015-07-14 2018-07-19 Digilog Technologies Pty Ltd Hybrid solar power supply control system
CN110579734A (zh) * 2019-07-29 2019-12-17 广西电网有限责任公司 一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102655330A (zh) * 2011-03-01 2012-09-05 上海盛阳鲁棒新能源科技有限公司 一种新能源电力系统及方法
CN102361343A (zh) * 2011-10-18 2012-02-22 山东省电力学校 新能源不间断供电系统
GB2506697A (en) * 2012-10-03 2014-04-09 Changs Ascending Entpr Co Ltd Energy storage and power supply system
CN103532223A (zh) * 2013-10-16 2014-01-22 江苏理工学院 家用太阳能供电系统及其与市电切换方法
CN106329555A (zh) * 2015-06-26 2017-01-11 比亚迪股份有限公司 光伏储能微网系统及光伏储能微网系统的控制方法
US20180205231A1 (en) * 2015-07-14 2018-07-19 Digilog Technologies Pty Ltd Hybrid solar power supply control system
CN110579734A (zh) * 2019-07-29 2019-12-17 广西电网有限责任公司 一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表

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