CN115333170B - 一种分布式电源并网调度方法、装置及电网运营系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电网运营技术领域，具体而言，涉及一种分布式电源并网调度方法、装置及电网运营系统，本发明解决的问题：光伏组件的发电量预测不够准确导致控制模块无法合理的调度储电模块内部的储电量，为解决上述问题，本发明提供一种分布式电源并网调度方法，通过获取储电模块内当前日期剩余的电量，根据剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度，并对发电量预测结果的准确性进行改进，确保电量调度的合理性。

Description

一种分布式电源并网调度方法、装置及电网运营系统
技术领域
本发明涉及电网运营技术领域，具体而言，涉及一种分布式电源并网调度方法、装置及电网运营系统。
背景技术
目前，储电模块与光伏电站联合并网，其主要功能包括挽回弃电和增加发电量，但光伏电站的发电量无法得到准确的预测，让储电模块内部的储电量无法合理的得到预留，尤其对于安装光伏系统的普通家庭，容易出现储电量不足导致停电的情况，影响日常生活。
发明内容
本发明解决的问题：光伏组件的发电量预测不够准确导致控制模块无法合理的调度储电模块内部的储电量。
为解决上述问题，本发明提供一种分布式电源并网调度方法，调度方法包括：获取储电模块内当前日期剩余的电量，根据剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度；其中，发电量预测结果通过以下方式获得：获取光伏系统的地理位置以及当前日期之前的历史气象信息；获取当前日期的下一日的天气预报数据，根据天气预报数据在历史气象信息中选取与下一日的天气预报数据相似的历史日期，并获取历史日期的历史发电量结果；根据天气预报数据和历史发电量结果，预测下一日内光伏系统的发电量，获得发电量预测结果，天气预报数据包括天气类型和环境数据；其中，发电量预测结果的准确性通过以下方式进行改进：实时地检测天气数据，根据天气数据和地理位置，计算光伏系统的发电量，获得发电量计算结果；将每日划分为多个目标时间段，将每个目标时间段内的发电量计算结果与每个目标时间段内的发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据第一误差结果调整发电量预测结果的计算方式；根据天气预报数据和当前日期来调整多个目标时间段的划分方式。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：地理位置的检测让光伏系统所处的纬度更加精确，历史发电量结果的读取，在计算发电量预测结果时能够参考历史的发电量，让发电量预测结果更加精确，多个目标时间段的分别检测，能够更好的判断误差存在的区间，并针对该时间段的预测结果进行改进，调整目标时间段的划分方式能够合理的应对一年四季的昼长变化，通过控制光伏系统的电量的调度，确保分布式电源在并网后能够有充足余量，避免出现自身用电量不足的情况。
在本发明的一个技术方案中，根据剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度，包括：根据剩余的电量与下一日的发电量预测结果得到下一日可用总电量；当下一日可用总电量≥第一阈值时，控制电量通入公众电网与负载；当第二阈值＜下一日可用总电量＜第一阈值时，停止电量通入公众电网，并供应负载的正常运行；当下一日可用总电量≤第二阈值时，降低负载的使用功率；和/或；向公众电网获取电量。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一阈值与第二阈值的设定，在确保用户日常使用电量充足的情况下将多余的电量通入公众电网，避免日常使用中电力不足，需要频繁向公众电网索要电量的情况，让分布式光伏发电能够应用与日常生活中。
在本发明的一个技术方案中，天气类型包括晴天、阴天、雨天、雾天、雪天；环境数据包括：太阳辐射强度、最高温度、最低温度、湿度和风向。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过对多种环境数据进行检测，并计入在不同天气类型下的发电量计算结果，让相似的历史日期判断更为精确。
在本发明的一个技术方案中，获取当前日期的下一日的天气预报数据，根据天气预报数据在历史气象信息中选取与下一日的天气预报数据相似的历史日期，并获取历史日期的历史发电量结果，包括：在历史气象信息中，选取多个与当前预测日的天气类型和环境数据相同的历史日期；计算历史日期与当前日期之间的时间差值；根据时间差值判断历史日期是否满足参考条件；获取每个满足参考条件的历史日期对应的历史发电量结果；其中，时间差值的计算公式为，△C=（C1-C2）/30，满足参考条件的计算公式为，△C＜1或△C MOD12＜1；C1为当前日期，C2为历史日期，△C为时间差值。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：时间差值的设定让相似日的判定更加的准确，获取的历史发电量结果也更加符合预测日的实际情况，提升了发电量预测结果的准确性，控制器在控制电量时的参考值更加准确，确保光伏系统的电量调度的合理性。
在本发明的一个技术方案中，将每日划分为多个目标时间段，将每个目标时间段内的发电量计算结果与每个目标时间段的发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据第一误差结果调整发电量预测结果的计算方式，包括：结合当前预测日的每个历史发电量结果，得到当前预测日的发电量预测结果；获取发电量预测结果在每个目标时间段内的发电量。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过对每个时间段的发电量预测结果进行计算，得到每个时间段内的发电量可信区间，在出现极端情况时，可信区间能够避免在极端情况下的计算错误，避免光伏系统过多的电量通入公众电网，导致自用电量不足。
在本发明的一个技术方案中，实时地检测天气数据，根据天气数据和地理位置，计算光伏系统的发电量，获得发电量计算结果，包括：检测每个目标时间段内各种天气类型的持续时间，结合环境数据计算每个目标时间段内光伏系统的发电量；将每个时间段内的光伏系统发电量相加，得到发电量计算结果。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过对特定时间段内不同天气持续时间的检测，得到光伏系统的有效工作时间，并通过计算对突发变化和预测变化的时间，让发电量预测结果能够有效的考虑到环境变化带来的影响，让发电量预测结果更加准确，光伏系统的电量的调度更加精确。
在本发明的一个技术方案中，根据天气预报数据和当前日期来调整多个目标时间段的划分方式，包括：获取当前日期的白昼持续时间；获取白昼持续时间内的温度变化情况；根据温度变化情况与白昼持续时间，改变目标时间段的划分方式。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过白昼持续时间的时间来划分目标时间段，让目标时间段的划分更加合理，温度变化情况的检测能够避免温度大幅度变化带来的影响，让每个时间段内的发电量预测更加准确。
在本发明的一个技术方案中，还提供一种分布式电源并网调度装置，调度装置包括：储电模块，储电模块用于储藏电量；控制模块，控制模块用于控制光伏系统的电量的调度；检测模块，检测模块用于检测地理位置和天气数据以及储电模块内剩余的电量；数据处理模块，数据处理模块包括：计算模块、预测模块和信息存储模块，计算模块用于计算发电量计算结果和第一误差结果，预测模块用于预测下一日内光伏系统的发电量，信息存储模块用于存储历史气象信息，该调度装置用于实现上述调度方法的步骤，此处不再一一赘述。
在本发明的一个技术方案中，还提供一种电网运营系统，电网运营系统基于微服务与微应用架构；电网运营系统还包括大屏场景监测模块，与各个模块分别信号连接，用于通过人机界面显示各个模块。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：在实际应用中，电网运营系统可基于微服务企业门户平台，实现分布式电源并网监测和大屏可视化监测等功能。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中待要使用的附图作简单介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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的附图；
图1为本发明调度方法流程图；
图2为本发明获得发电量预测结果的流程图；
图3为本发明发电量预测结果改进的流程图；
图4为本发明调度装置结构示意图；
图5为本发明系统图；
附图标记说明：
100-光伏组件；200-储电模块；300-数据处理模块；400-控制模块；500-电网运营系统；510-调度装置。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
【第一实施例】
在一个具体的实施例中，提供一种分布式电源并网调度方法，调度方法包括：
S100、获取储电模块内当前日期剩余的电量，根据剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度；
其中，发电量预测结果通过以下方式获得：
S101、获取光伏系统的地理位置以及当前日期之前的历史气象信息；
S102、获取当前日期的下一日的天气预报数据，根据天气预报数据在历史气象信息中选取与下一日的天气预报数据相似的历史日期，并获取历史日期的历史发电量结果；
S103、根据天气预报数据和历史发电量结果，预测下一日内光伏系统的发电量，获得发电量预测结果；
S104、实时地检测天气数据，根据天气数据和地理位置，计算光伏系统的发电量，获得发电量计算结果；
S105、将每日划分为多个目标时间段，将每个目标时间段内的发电量计算结果与每个目标时间段内的发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据第一误差结果调整发电量预测结果的计算方式；
S106、根据天气预报数据和当前日期来调整多个目标时间段的划分方式，以增加第一误差结果的准确性；
其中，天气预报数据包括天气类型和环境数据。
进一步的，在步骤S100中，根据储电模块内剩余的电量，以及下一日的发电量预测结果，判断剩余的电量还够用户使用多长时间，根据使用时间的长短来控制光伏系统的电量的调度。
进一步的，在步骤S101中，获取当前光伏系统安装位置的经度和纬度，根据光伏系统的安装位置，确定光伏系统安装的海拔高度，根据经纬度、时间以及海拔等，利用HOTTEL模型计算晴天太阳辐射强度，计算过程中，先根据纬度计算太阳高度角，随后根据太阳高度角的余弦值与太阳常数计算得到大气层外切平面上的瞬时太阳辐射，接着计算在晴天时太阳辐射的直射透过比，结合不同的气候类型、纬度和海拔高度获得散射辐射透过比修正系数，再获取具有23KM能见度的标准晴空大气物理常数，将大气物理常数、修正系数和散射辐射透过比进行结合得到水平面瞬时太阳直射辐射，以及水平面瞬时太阳散射辐射。
需要说明的是，历史气象信息还包括当前日期之前每天的温度、湿度、发电量、太阳高度角等信息。
进一步的，在步骤S102中，从气象站获取下一日的天气情况，天气情况包括天气类型与环境数据，天气类型包括晴天、阴天、雨天、雾天、雪天等，环境数据包括太阳辐射强度、最高温度、最低温度、湿度和风向等，在历史气象数据中分别找出与每个预测日的天气预报数据相似的历史日期，每日的23时59分，会将今日的总发电量计入数据库，便于在以后的日子中调取当日的总发电量。举例来说，明天的天气类型为晴天，最高温度为T1，最低温度T2，太阳辐射强度为L1，历史日期的最高温度为T3，最低温度T4，太阳辐射强度为L2，当满足|T1-T3|≤0.5℃、|T2-T4|≤0.5℃且|L1-L2|/L1≤1％时，该历史日期为相似历史日期，在数据库中调取该历史日期的历史发电量结果，相似历史日期可以有多个，分别为D1、D2、D3……，历史日期确定后，将每个历史日期当天的总发电量从数据库中进行调取，D1所对应的历史发电量结果为R1，D2所对应的历史发电量结果为R2，D3所对应的历史发电量结果为R3，以此类推。
优选的，还可以从气象站获取未来三日的天气情况，并分别对未来三日的发电量进行预测，以未来三日光伏系统的总发电量为标准，对光伏系统的电量进行调度。
进一步的，在步骤S103中，根据天气预报数据寻找到对应的历史日期后，再根据天气预报的数据的计算出当日光伏系统的发电量，记为R0。
公式1：
Figure 691276DEST_PATH_IMAGE001
。
其中，HA为水平面太阳能总辐照量，SA为组件安装容量，ES为标准条件下的辐照度，μ1为光伏组件效率，μ2为光伏逆变器转换效率，μ3为并网效率。
将R0与R1、R2、R3进行结合计算，得到发电量预测结果Rb，计算公式如下：
公式2：
Figure 982580DEST_PATH_IMAGE002
。
其中，n为相似历史日期的数量，若相似的历史日期有2天，则n=2，若相似的历史日期有3天，则n=3。
当光伏系统刚在该地区进行使用时，并没有当地的历史气象信息可供参考，此时，Rb=R0，每一天的气象数据都会记入至数据库中，便于下次遇到相同的天气数据时能够提供参考数据。
发电量预测结果的准确性通过以下方式进行改进：
进一步的，在步骤S104中，在一天发电的过程中，实时的检测天气预报的数据，该数据为实测数据，与前一天的发电量预测结果分别存储，利用步骤S101中的HOTTEL模型，计算出每个时刻的相关数据，利用步骤S103中的公式1，计算出光伏系统在每个时刻的发电量，随后将每个时刻的发电量相加，得到发电量计算结果，通常情况下，每个时刻为15分钟。
进一步的，在步骤S105中，将一天的时间划分为多个目标时间段，目标时间段通常有四段，第一时间段为6点至11点，第二时间段为11点至14点，第三时间段为14点至晚上19点，其余时间为第四时间段，第四时间段没有太阳照射，因此，在该时间段内不进行发电量检测，默认这段时间的光伏发电量为0，将历史日期中每一个时间段对应的发电量和当前日期中每一个时间段的对应的发电量进行比较，并将每一个时间段的误差值相加，得到第一误差结果。
进一步的，在步骤S106中，一天四季中，不同季度的日长与夜长不相同，每天具有太阳照射的时间也不相同，通常在情况下，在夏季时，将第一时间段修改为5点至10点，第二时间段修改为10点至15点，第三时间段修改为15点至19点，夏季阳光照射较早，适当的提早第一时间段的时间，让第一时间段的发电量统计结果更加准确，在冬季时，将第一时间段修改为7点至11点，第二时间段修改为11点至14点，第三时间段修改为14点至18点，冬季日出时间较晚，日落时间较小，适当的减小各个时间段的时间，更合理的计算光伏系统在冬季的发电效率。
最后通过光伏系统中的电表查询今日的发电量，获得发电量的实际结果Rd，将Rd与Rb进行比较，当Rd与Rb的差距较大时，说明在第四时间段内仍然产生了发电量，但在第四时间段并没有检测发电量的功能，所以通过调节第一时间段的最早时间或第三时间段的最晚时间，缩小Rd与Rb之间的差距，让发电量计算结果更加准确。
同时也要根据不同的地理位置进行调整，例如新疆地区，日落较晚，在夏季可以将第三时间段修改为14点至20点，确保第三时间段内统计的光伏发电量的完全。
进一步的，光伏系统中包括光伏组件，控制器、蓄电池组、逆变器、控制器、负载，控制器能够控制蓄电池中的电量通入负载和通入公众电网，储电模块内剩余的电量需要确保足够供自己使用，同时也要避免发电量过大无法储电，导致光伏组件的发电量浪费。
第三时间段结束后对储电模块内剩余的电量进行统计，随后计算剩余的电量能够维持自身使用多少时间，接着根据明天的发电量预测结果进行控制，当明天的发电量较大时，可以适当的减少储电模块内剩余的电量，当明天的发电量较小时，需要预留更多的电量，避免日常用电量不足，在分布式民居光伏中，通过在自家屋顶安装光伏系统，并网后实现自发自用、余电上网。
地理位置的检测让光伏系统所处的纬度更加精确，历史发电量结果的读取，在计算发电量预测结果时能够参考历史的发电量，让发电量预测结果更加精确，多个目标时间段的分别检测，能够更好的判断误差存在的区间，并针对该时间段的预测结果进行改进，调整目标时间段的划分方式能够合理的应对一年四季的昼长变化，通过控制光伏系统的电量的调度，确保分布式电源在并网后能够有充足余量，避免出现自身用电量不足的情况。
【第二实施例】
在一个具体的实施例中，根据剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度，包括：
S110、根据剩余的电量与下一日的发电量预测结果得到下一日可用总电量；
S120、当下一日可用总电量≥第一阈值时，控制电量通入公众电网与负载；
S130、当第二阈值＜下一日可用总电量＜第一阈值时，停止电量通入公众电网，并供应负载的正常运行；
S140、当下一日可用总电量≤第二阈值时，降低负载的使用功率；和/或；向公众电网获取电量。
进一步的，在步骤S110中，剩余的电量为Y1，下一日的发电量预测结果为Y2，则下一日可用总电量为Y，其中，Y=Y1+Y2。
进一步的，在步骤S120中，第一阈值与第二阈值的具体数值与安装光伏系统的用户的每日用电量有关，用户每日的基础用电量为X，第一阈值为A1，第二阈值为A2，其中，A1=3X，A2=X。
当Y≥A1时，控制器控制电量供电给负载，同时将电量通入公众电网，在确保用户自身使用电量充足的情况下，将余电上网，获得收益。
进一步的，在步骤S130中，当A2≤Y＜A1时，控制器仅控制电量供电给负载，确保剩余的电量足够用户使用，避免出现电量上网后自身电量不足，影响用户的日常使用。
进一步的，在步骤S140中，当Y≤A2时，说明此时剩余的电量加上下一日的发电量已经不足后续一天的使用，此时需要提醒用户降低负载的用电。
优选的，当Y+Rb＜1.5X时，可以向公众电网获取电量，避免第二天使用电量不足。
优选的，可以通过获取未来三日内的气象数据，并分别对未来三日的发电量进行预测，若后续三日的发电量预测结果均低于X，则控制电源进入自用模式，即无论剩余的电量有多少，控制器仅控制电量供电给负载，若此时Y≤3X，则提前向公众电网获取电量，确保电量足够用户自身使用，直至后续三日的发电量预测结果有两日高于X时，退出自用模式。
需要说明的是，第一阈值与第二阈值的具体数值可以结合地理位置与历史气象信息进行判断，举例来说，可以判断最近一段时间内是否出现极端天气，沿海地区在秋季和夏季容易出现台风，当收到最近有台风的预报时，提高第一阈值与第二阈值的数值，确保电量储备的充足，若处在三伏天时，每日光照充足时，可以适当降低第一阈值的数值，但第二阈值的数值不可改变。
优选的，可以通过安装的光伏板面积进行改进，当光伏板的面积较大，发电量较大时，适当降低第一阈值的数值。
第一阈值与第二阈值的设定，在确保用户日常使用电量充足的情况下将多余的电量通入公众电网，避免日常使用中电力不足，需要频繁向公众电网索要电量的情况，让分布式光伏发电能够应用与日常生活中。
【第三实施例】
在一个具体的实施例中，还包括：天气类型包括晴天、阴天、雨天、雾天、雪天；环境数据包括：太阳辐射强度、最高温度、最低温度、湿度和风向。
历史气象数据中找出与每个预测日的天气预报数据相似的历史日期，包括下述步骤：
S101a、根据预报天气预报数据选取出天气类型与预测日相似的历史日期；
S102a、计算当天的太阳辐射强度，并选取出与预测日晴天太阳辐射相似的历史日期；
S103a、将这些历史日期的最高温度、最低温度、湿度和风向与预测日的进行比较。
通过对多种环境数据进行检测，并计入在不同天气类型下的发电量计算结果，让相似的历史日期判断更为精确。
【第四实施例】
在一个具体的实施例中，获取当前日期在未来三日内的天气预报数据，根据天气预报数据在历史气象信息中选取与每个预测日的天气预报数据相似的历史日期，获取历史日期的历史发电量结果，包括：
S102a、在历史气象信息中，选取多个与当前预测日的天气类型和环境数据的相同的历史日期；
S102b、计算历史日期与当前日期之间的时间差值；
S102c、根据时间差值判断历史日期是否满足参考条件；
S102d、获取每个满足参考条件的历史日期对应的历史发电量结果。
进一步的，通过步骤S102a获得多个历史日期；
进一步的，在步骤S102b中，若历史日期与预测日的年份相同，则时间差值需要小于一个月，若历史日期与预测日的年份不同，则月份的差距需要在一个月之内，通过设定时间差值来避免温度极端变化带来的干扰，举例来说，在秋末的时候有一天气温特别高，此时在根据相似温度寻找时，容易找到位于夏天的历史日期，而秋天和夏天即使温度相同，太阳辐射强度也有较大的区别，会产生较大的预测误差，时间差值的计算公式如下：
△C=（C1-C2）/30；C1为当前日期的具体年月日，C2为历史日期的具体年月日，△C为当前日期与历史日期之间间隔了几个月。
进一步的，在步骤S102c中，将满足参考条件的历史日期选出，获得D1、D2、D3……。需要说明的是，当预测日在十二月份时，历年的一月份对应的日期也满足参考条件，当预测日在一月份时，历年的十二月份对应的日期也满足参考条件，同时，时间差值的具体时间也可以根据具体的日期进行调节，也可以根据当地的气候变化特色进行改变。满足参考条件的计算公式如下：
△C＜1或△C＞11，（△C＜12）；
△C MOD 12＜1，（△C＞12）。
举例来说，C1为2021年10月20日，C2为2020年10月20日，计算可得△C等于12.16，△C MOD 12=0.16，0.16＜1，此时C2满足参考条件，若C1为2021年10月20日，C2为2020年8月20日，计算可得△C等于14.5，△C MOD 12=2.5，2.5＞1，此时C2不满足参考条件。
进一步的，在步骤S102d中，将满足参考条件的D1、D2、D3……，对应的日期的发电量进行获取，得到R1、R2、R3……。
时间差值的设定让相似日的判定更加的准确，获取的历史发电量结果也更加符合预测日的实际情况，提升了发电量预测结果的准确性，控制器在控制电量时的参考值更加准确，确保光伏系统的电量调度的合理性。
【第五实施例】
在一个具体的实施例中，根据天气预报数据和历史发电量结果，将每日划分为多个目标时间段，将每个目标时间段内的发电量计算结果与每个目标时间段的发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据第一误差结果调整发电量预测结果的计算方式，包括：
S105a、结合当前预测日的每个历史发电量结果，得到当前预测日的发电量预测结果；
S105b、获取发电量预测结果在每个目标时间段内的发电量。
S105c、将每个目标时间段内的发电量预测结果与每个目标时间段内的发电量计算结果进行比较，得到目标差值；
S105d、根据多个目标差值得到第一误差结果。
进一步的，在步骤S105a中，当前预测日的发电量预测结果中，第一时间段的发电量为Ra2，第二时间段的发电量为Rb2，第三时间段的发电量为Rc2，第四时间段的发电量为0，将每个时间段内的发电量相加，得到当前预测日的发电量预测结果。
进一步的，在步骤S105b中，在当前预测日的发电量计算结果中，第一时间段的发电量为Ra1，第二时间段的发电量为Rb1，第三时间段的发电量为Rc1，第四时间段的发电量为0，将每个时间段内的发电量相加，得到当前预测日的发电量计算结果。
进一步的，在步骤S105c中，此时，计第一误差结果为M，M=（Ra1-Ra2）+（Rb1-Rb2）+ （Rc1-Rc2）。当
Figure 843089DEST_PATH_IMAGE003
时，误差较小，继续按照步骤S103中的公式计算， 当Rb，当
Figure 245251DEST_PATH_IMAGE004
时，对发电量预测结果的计算方式更新，具体计算公式如 下：
Rb1=（1+M/2）×Rb，（M＞0）；
Rb1=（1-M/2）×Rb，（M＜0）。
需要说明的是，在后续出现相同天气的时候，先按照步骤S103中的公式计算得到Rb，随后根据第一误差结果计算Rb1，得到发电量预测结果，当Rb1出现误差较大的情况时，用相同的办法对Rb1进行更新，以保证在相同天气条件下，发电量预测结果的准确性。
进一步的，在步骤S105d中，通过对每个时间段内的误差进行比较，并根据的统计结果来判断发电量预测结果的计算方式是否需要更新，分别给出第一时间段、第二时间段和第三时间段内的发电量预测值的可信区间。
在相同时间段内，若发电量预测结果在可信区间内，则光伏系统按照原先的设定的程序控制电量，若发电量预测结果高于可信区间的最大值，按照可信区间的最大值计算发电量，若发电量预测结果低于可信区间的最小值，按照该发电量预测结果来控制光伏系统的电量的调度。
当发电量预测结果多次出现不在可信区间内的情况时，将这些预测结果在预测的日期到来后与该日真实的情况进行比较，若预测结果的准确度高于可信区间的准确度，则对可信区间进行适当的调整。
需要说明的是，在经过步骤S106中描述的时间段调整的情况后，在调取可信区间时，计算该可信区间的时间段需要与修改后的时间段的时间一致，否则不能作为参考依据。
优选的，对不同的天气类型的误差情况进行分类，分别给出不同天气下不同时间段的可信区间。
通过对每个时间段的发电量预测结果进行计算，得到每个时间段内的发电量可信区间，在出现极端情况时，可信区间能够避免在极端情况下的计算错误，避免光伏系统过多的电量通入公众电网，导致自用电量不足。
【第六实施例】
在一个具体的实施例中，实时地检测天气数据，根据天气数据和地理位置，计算光伏系统的发电量，获得发电量计算结果，包括：
S104a、检测每个目标时间段内各种天气类型的持续时间，结合环境数据计算每个目标时间段内光伏系统的发电量；
S104b、将每个时间段内的光伏系统发电量相加，得到发电量计算结果。
进一步的，在步骤S104a中，在一个时间段内也容易出现天气的变化，当天气变化时，记录天气变化的类型以及天气变化的时间，根据不同的天气的持续时间与当前时间段内的发电量相结合，得到发电效率，随后根据今天的天气预报数据，判断该天气变化为突发变化还是预测变化，若该变化为突发变化，则根据变化时间和发电效率计算当前时间段的最大发电量，若该变化为预测变化，则判断天气变化的时间与预测的变化时间是否一致，若时间不一致，则记录差值。
举例来说，天气预报数据显示，在某个时间段内均为晴天，但是在这个时间段内出现了短暂的阴天，这种变化定义为突发变化，实际的发电量必然受到阴天的影响，对于这种情况，通过发电效率计算最大的发电量，并记录突发变化的时间，后续预测时，根据最大的发电量与突发变化的时间得到发电量预测结果Rb，计算公式如下：
公式3：Rb＝
Figure 507605DEST_PATH_IMAGE005
。
其中，Rx为一个时间段内的发电量，μ为发电效率，T为当前时间段的时间长度，t1、t2、t3……tn为每次突发变化的持续时间，x为发生突发变化的次数。
天气预报数据显示，在某个时间段内会出现晴转多云的情况，在该时间段内也确 实出现了晴转多云的天气变化，该变化为预测变化，若预测变化时间为E1，实际变化时间E2， 时间差值
Figure 969811DEST_PATH_IMAGE006
。在后续预测时遇到相同的天气情况时，根据时间差值来调整预 测的变化时间的长度。
通过对特定时间段内不同天气持续时间的检测，得到光伏系统的有效工作时间，并通过计算对突发变化和预测变化的时间，让发电量预测结果能够有效的考虑到环境变化带来的影响，让发电量预测结果更加准确，光伏系统的电量的调度更加精确。
【第七实施例】
在一个具体的实施例中，根据天气预报数据和当前日期来调整多个目标时间段的划分方式，包括：
S106a、获取当前日期的白昼持续时间；
S106b、获取白昼持续时间内的温度变化情况；
S106c、根据温度变化情况与白昼持续时间，改变目标时间段的划分方式。
进一步的，在步骤S106a中，根据历年在这个自然日的白昼时间，随后结合之前三天的白昼时长，计算白昼的开始时间和结束时间，将白昼的开始时间定位第一时间段的起点，白昼的结束时间定位第三时间段的结束。
进一步的，在步骤106b中，根据天气预报数据判断该自然日的温度变化情况。
进一步的，在步骤106c中，若温度变化平稳，则不改变时间段的划分，若自然日中温度变化幅度较大，则根据温度变化的时间点划分时间段，避免温度变化过大导致预测不准确。
优选的，当一天之内的温度变化有多次幅度较大时，可以增加划分的时间段的数量，对这些时间段进行分别检测，并将这类情况单独列入波动数据库，当后续的日期出现类似的天气时，从波动数据库中寻找类似的数据，提升发电量预测结果的准确性。
通过白昼持续时间的时间来划分目标时间段，让目标时间段的划分更加合理，温度变化情况的检测能够避免温度大幅度变化带来的影响，让每个时间段内的发电量预测更加准确。
【第八实施例】
在一个具体的实施例中，还提供一种分布式电源并网调度装置510，调度装置510包括：储电模块200，储电模块200用于储藏电量；控制模块400，控制模块400用于控制光伏系统的电量的调度；检测模块，检测模块用于检测地理位置和天气数据以及储电模块200内剩余的电量；数据处理模块300，数据处理模块300包括：计算模块、预测模块和信息存储模块，计算模块用于计算发电量计算结果和第一误差结果，预测模块用于预测下一日内光伏系统的发电量，信息存储模块用于存储历史气象信息。
光伏组件100产生的电量通入储电模块200中，数据处理模块300处理相关数据后将数据发送给控制模块400，控制模块400根据处理的数据调度储电模块200中的电量，该调度装置510用于实现上述调度方法的步骤，此处不再一一赘述。
【第九实施例】
在一个具体的实施例中，还提供一种电网运营系统500，电网运营系统500基于微服务与微应用架构；电网运营系统500还包括大屏场景监测模块，与各个模块分别信号连接，用于通过人机界面显示各个模块。
该电网运营系统500包括上述的分布式电源并网调度装置510，电网运营系统500基于微服务与微应用架构；电网运营系统500还包括大屏场景监测模块，与各个模块分别信号连接，用于通过人机界面显示各个模块具体的，微服务指以服务方式实现的不带界面的软件包，具有部署独立、通信轻量的特点，支撑单一业务逻辑的功能实现，通常用于跨专业的数据交互或并发量大的业务逻辑功能实现。
在实际应用中，电网运营系统500可基于微服务企业门户平台，实现分布式电源并网监测和大屏可视化监测等功能。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (9)

1.一种分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述调度方法包括：
获取储电模块内当前日期剩余的电量，根据所述剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制光伏系统的电量的调度；
其中，所述发电量预测结果通过以下方式获得：
获取所述光伏系统的地理位置以及所述当前日期之前的历史气象信息；
获取所述当前日期的下一日的天气预报数据，根据所述天气预报数据在所述历史气象信息中选取与所述下一日的所述天气预报数据相似的历史日期，并获取所述历史日期的历史发电量结果；
根据所述天气预报数据和所述历史发电量结果，预测所述下一日内所述光伏系统的发电量，获得发电量预测结果，所述天气预报数据包括天气类型和环境数据；
其中，所述发电量预测结果的准确性通过以下方式进行改进：
实时地检测天气数据，根据所述天气数据和所述地理位置，计算所述光伏系统的发电量，获得发电量计算结果；
将每日划分为多个目标时间段，将每个所述目标时间段内的所述发电量计算结果与每个所述目标时间段内的所述发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据所述第一误差结果调整所述发电量预测结果的计算方式；
根据所述天气预报数据和所述当前日期来调整多个所述目标时间段的划分方式；
所述获取所述当前日期的下一日的天气预报数据，根据所述天气预报数据在所述历史气象信息中选取与所述下一日的所述天气预报数据相似的历史日期，并获取所述历史日期的历史发电量结果，包括：
在所述历史气象信息中，选取多个与当前预测日的天气类型和环境数据相同的所述历史日期；
计算所述历史日期与所述当前日期之间的时间差值；
根据所述时间差值判断所述历史日期是否满足参考条件；
获取每个满足所述参考条件的所述历史日期对应的所述历史发电量结果；
其中，所述时间差值的计算公式为，△C=（C1-C2）/30，所述满足参考条件的计算公式为：
当△C＜12时，△C＜1或△C＞11；
当△C＞12时，△C MOD 12＜1；
C1为当前日期，C2为历史日期，△C为时间差值。
2.根据权利要求1所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述根据所述剩余的电量和下一日的发电量预测结果，控制所述光伏系统的电量的调度，包括：
根据所述剩余的电量与所述下一日的所述发电量预测结果得到下一日可用总电量；
当所述下一日可用总电量≥第一阈值时，控制所述电量通入公众电网与负载；
当第二阈值＜所述下一日可用总电量＜第一阈值时，停止所述电量通入公众电网，并供应所述负载的正常运行；
当所述下一日可用总电量≤第二阈值时，降低所述负载的使用功率；和/或；向所述公众电网获取电量。
3.根据权利要求1所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述天气类型包括晴天、阴天、雨天、雾天、雪天；所述环境数据包括：太阳辐射强度、最高温度、最低温度、湿度和风向。
4.根据权利要求1所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述将每日划分为多个目标时间段，将所述每个目标时间段内的所述发电量计算结果与所述每个目标时间段内的所述发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，根据所述第一误差结果调整所述发电量预测结果的计算方式，包括：
结合所述当前预测日的每个历史发电量结果，得到所述当前预测日的发电量预测结果；
获取所述发电量预测结果在每个所述目标时间段内的发电量。
5.根据权利要求4所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述实时地检测天气数据，根据所述天气数据和所述地理位置，计算所述光伏系统的发电量，获得发电量计算结果，包括：
检测每个所述目标时间段内各种天气类型的持续时间，结合所述环境数据计算每个所述目标时间段内所述光伏系统的发电量；
将每个时间段内的光伏系统发电量相加，得到所述发电量计算结果。
6.根据权利要求5所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述将每日划分为多个目标时间段，将所述每个目标时间段内的所述发电量计算结果与所述每个目标时间段内的所述发电量预测结果进行比较，获得第一误差结果，还包括：
将每个所述目标时间段内的所述发电量预测结果与每个所述目标时间段内的发电量计算结果进行比较，得到目标差值；
根据多个目标差值得到第一误差结果。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的分布式电源并网调度方法，其特征在于，所述根据所述天气预报数据和所述当前日期来调整多个所述目标时间段的划分方式，包括：
获取所述当前日期的白昼持续时间；
获取所述白昼持续时间内的温度变化情况；
根据所述温度变化情况与所述白昼持续时间，改变所述目标时间段的划分方式。
8.一种分布式电源并网调度装置，其特征在于，所述调度装置用于实现如权利要求1至7中任一项所述的分布式电源并网调度方法的步骤，所述调度装置包括：
储电模块，所述储电模块用于储藏电量；
控制模块，所述控制模块用于控制所述光伏系统的电量的调度；
检测模块，所述检测模块用于检测所述地理位置和天气数据以及所述储电模块内剩余的电量；
数据处理模块，所述数据处理模块包括：计算模块、预测模块和信息存储模块，所述计算模块用于计算所述发电量计算结果和所述第一误差结果，所述预测模块用于预测所述下一日内所述光伏系统的发电量，所述信息存储模块用于存储所述历史气象信息。
9.一种电网运营系统，其特征在于，包括：如权利要求8所述的分布式电源并网调度装置；
所述电网运营系统基于微服务与微应用架构；所述电网运营系统还包括大屏场景监测模块，与各个模块分别信号连接，用于通过人机界面显示所述各个模块。
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