CN115579943A - 基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法 - Google Patents

基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法，涉及空压站供电技术领域，通过设置交流供电模块为空压站各项设备提供交流电；设置光伏供电模块使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；设置储能模块存储由交流供电和光伏供电所产生的电能，向空压站各项设备进行供电；设置设备数据收集模块预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；设置模型训练模块根据空压站各项设备在启动及关闭时，对空压站供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；设置实时决策模块使用深度强化学习模型对储能模块进行实时决策；解决了对储能电池组存储电量进行决策的问题。

Description

基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法
技术领域
本发明属于空压站供电领域，涉及深度强化学习技术，具体是基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法。
背景技术
空压站就是压缩空气站，由空气压缩机、储气罐(分为一级、二级储气罐)、空气处理净化设备、冷干机组成。压缩空气站在厂(矿)内的布置，应根据以下因素确定经技术经济方案；空压站内各项设备保证运行稳定时，需要保证稳定的供电体系；目前为了解决电力短缺的问题，往往采用交流供电与光伏供电互补的方式，但由于光伏发电具有较强的时间不均衡特性，即在白天发电量要远远大于夜晚发电量，因此容易导致供电系统不稳定；因此，通过在供电系统中添加储能系统进行解决；但同时需要对储能系统存储电量进行控制；保证在充电时不会存储过多电量，在放电时具有足够的电量供给；
为此，提出基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法，该基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统及方法通过设置交流供电模块为空压站各项设备提供交流电；设置光伏供电模块使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；设置储能模块存储由交流供电模块和光伏供电模块所产生的电能，并在空压站各项设备耗电压力大时，向空压站各项设备进行供电；设置设备数据收集模块预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；设置模型训练模块根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；设置实时决策模块主要用于使用深度强化学习模型对储能模块进行实时决策；解决了对储能电池组存储电量进行决策的问题。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，包括交流供电模块、光伏供电模块、储能模块、设备数据收集模块、模型训练模块以及实时决策模块；其中，各个模块之间通过电气方式连接；
其中，所述交流供电模块主要用于为空压站各项设备提供交流电；
所述交流供电模块为空压站各项设备与城市电网直接连接，由城市电网直接向空压站的各项设备提供交流电能，保证空压站的各项设备的正常运行；所述交流供电模块与空压站各项设备之间通过传输电能的线缆连接；
其中，所述光伏供电模块主要用于使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；
所述光伏供电模块包括光伏发电和逆变电路；光伏发电是由若干个光伏电池通过串、并联构成的；逆变电路的作用是将光伏系统发出的交流电变成充电桩负荷所需要的交流电；所述光伏供电模块始终以恒定功率方式运行，生成电能；所述光伏供电模块与交流供电模块通过电网并网技术将光伏发电与交流供电产生的电能通过同一条主线缆向空压站的各项设备进行供电；
其中，所述储能模块主要用于存储由交流供电模块和光伏供电模块所产生的电能，并在空压站各项设备耗电压力大时，向空压站各项设备进行供电；
所述储能模块为储能电池组，且所述储能电池组与交流供电模块以及光伏供电模块所共用的主线缆以电气方式连接；所述储能电池组连接有开关控制系统；所述开关控制系统根据空压站供电压力情况控制储能电池组进行储能或向空压站供电；进一步的，所述储能模块包括电能余量监测设备，所述电能余量监测设备实时通过监测储能电池组的电压情况监测储能电池组内部剩余的电能；所述储能模块将内部剩余电能通过电气方式发送至实时决策模块；
其中，所述设备数据收集模块主要用于预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；
在一个优选的实施例中，所述用电设备的基本参数数据包括每项设备的设备名、设备型号以及启动功率；将空压站内的所有设备型号集合标记为X；其中，每项设备所属的设备型号使用x表示；可以理解的是，具有相同设备型号的设备所需要的启动功率相同；将设备型号为x的设备所需要的启动功率标记为Gx；所述设备数据收集模块将收集的设备基本参数发送至模型训练模块以及实时决策模块；
其中，所述模型训练模块主要用于根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；
所述模型训练模块训练对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型包括以下步骤：
步骤S1：所述模型训练模块实时获取交流供电与光伏供电向空压站传输的实时总电能以及向储能模块传输的实时电能、储能模块实时存储的电能量以及空压站每项设备的设备型号；
步骤S2：所述模型训练模块为每次启动以及关闭一项空压站设备设置一个奖惩函数；所述奖惩函数包括奖励函数以及惩罚函数，所述模型训练模块对储能模块所做决策是否对交流供电以及光伏供电产生影响设置一项奖励系数O和惩罚系数K；所述储能模块决策为是否进行储能或放电；若决策为储能，则进一步决策需要存储的电能电量；所述对交流供电以及光伏供电产生的影响为是否导致空压站供能不足；所述奖励函数包括奖励系数O以及储能模块存储的剩余电能量；所述惩罚函数包括惩罚系数K以及储能模块释放的能量；
步骤S3：所述模型训练模块根据所述奖励函数与惩罚函数，通过模拟启动以及关闭空压站设备的方式，对储能模块进行模拟决策，并更新奖惩函数；以最大化最终的奖惩函数结果为训练目标，训练出实时对储能模块进行决策的深度强化学习模型；将训练完成的深度强化学习模型标记为R；
所述模型训练模块将训练完成的深度强化学习模型R发送至实时决策模块；
其中，所述实时决策模块主要用于使用深度强化学习模型R对储能模块进行实时决策；
所述实时决策模块在接收到深度强化学习模型R后，根据空压站实际接入的交流供电、光伏供电以及储能供电情况，以及空压站实际的用电设备功率情况，使用深度强化学习模型R在每项设备启动或关闭时，对储能模块进行储能以及存储电能量和向空压站设备进行供电。
根据本发明的第二方面的实施例提出基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电方法，包括以下步骤：
步骤一：通过交流供电模块和光伏供电模块进行电网并网，向空压站各项设备进行供电；
步骤二：设置储能模块在空压站供电稳定时从交流供电和光伏供电中存储电能，在空压站供电不稳定时，向空压站设备进行供电；
步骤三：收集空压站各项设备的基础数据；
步骤四：根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；
步骤五：使用训练完成的深度强化学习模型在空压站实际运行时，对储能模块进行实时决策。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过设置交流供电模块为空压站各项设备提供交流电；设置光伏供电模块使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；设置储能模块存储由交流供电模块和光伏供电模块所产生的电能，并在空压站各项设备耗电压力大时，向空压站各项设备进行供电；设置设备数据收集模块预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；设置模型训练模块根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；设置实时决策模块主要用于使用深度强化学习模型对储能模块进行实时决策；解决了对储能电池组存储电量进行决策的问题。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，包括交流供电模块、光伏供电模块、储能模块、设备数据收集模块、模型训练模块以及实时决策模块；其中，各个模块之间通过电气方式连接；
其中，所述交流供电模块主要用于为空压站各项设备提供交流电；
在一个优选的实施例中，所述交流供电模块为空压站各项设备与城市电网直接连接，由城市电网直接向空压站的各项设备提供交流电能，保证空压站的各项设备的正常运行；所述交流供电模块与空压站各项设备之间通过传输电能的线缆连接；
其中，所述光伏供电模块主要用于使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；
在一个优选的实施例中，所述光伏供电模块包括光伏发电和逆变电路；光伏发电是由若干个光伏电池通过串、并联构成的；逆变电路的作用是将光伏系统发出的交流电变成充电桩负荷所需要的交流电；所述光伏供电模块始终以恒定功率方式运行，生成电能；所述光伏供电模块与交流供电模块通过电网并网技术将光伏发电与交流供电产生的电能通过同一条主线缆向空压站的各项设备进行供电；
其中，所述储能模块主要用于存储由交流供电模块和光伏供电模块所产生的电能，并在空压站各项设备耗电压力大时，向空压站各项设备进行供电；
在一个优选的实施例中，所述储能模块为储能电池组，且所述储能电池组与交流供电模块以及光伏供电模块所共用的主线缆以电气方式连接；所述储能电池组连接有开关控制系统；所述开关控制系统根据空压站供电压力情况控制储能电池组进行储能或向空压站供电；进一步的，所述储能模块包括电能余量监测设备，所述电能余量监测设备实时通过监测储能电池组的电压情况监测储能电池组内部剩余的电能；所述储能模块将内部剩余电能通过电气方式发送至实时决策模块；
其中，所述设备数据收集模块主要用于预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；
在一个优选的实施例中，所述用电设备的基本参数数据包括每项设备的设备名、设备型号以及启动功率；将空压站内的所有设备型号集合标记为X；其中，每项设备所属的设备型号使用x表示；可以理解的是，具有相同设备型号的设备所需要的启动功率相同；将设备型号为x的设备所需要的启动功率标记为Gx；所述设备数据收集模块将收集的设备基本参数发送至模型训练模块以及实时决策模块；
可以理解的是，空压站中每项设备在启动时，会提高交流供电以及光伏供电的供电压力，直至供电压力过大时，引入储能模块所储备的电能，用以缓解供电压力；因此，储能模块所存储的电能电量的高低显得尤为重要；若储能电量过低，会导致供电压力无法得到缓解；若储能过高，说明在平时供电过程中，储备了过高的电能，造成了电力浪费；因此，在日常交流与光伏供电过程中，如何控制储能模块储备电能电量成为一个需要实时决策的问题；
其中，所述模型训练模块主要用于根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；
在一个优选的实施例中，所述模型训练模块训练对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型包括以下步骤：
步骤S1：所述模型训练模块实时获取交流供电与光伏供电向空压站传输的实时总电能以及向储能模块传输的实时电能、储能模块实时存储的电能量以及空压站每项设备的设备型号；
步骤S2：所述模型训练模块为每次启动以及关闭一项空压站设备设置一个奖惩函数；所述奖惩函数包括奖励函数以及惩罚函数，所述模型训练模块对储能模块所做决策是否对交流供电以及光伏供电产生影响设置一项奖励系数O和惩罚系数K；所述储能模块决策为是否进行储能或放电；若决策为储能，则进一步决策需要存储的电能电量；所述对交流供电以及光伏供电产生的影响为是否导致空压站供能不足；所述奖励函数可以包括奖励系数O以及储能模块存储的剩余电能量；所述惩罚函数可以包括惩罚系数K以及储能模块释放的能量；
步骤S3：所述模型训练模块根据所述奖励函数与惩罚函数，通过模拟启动以及关闭空压站设备的方式，对储能模块进行模拟决策，并更新奖惩函数；以最大化最终的奖惩函数结果为训练目标，训练出实时对储能模块进行决策的深度强化学习模型；将训练完成的深度强化学习模型标记为R；
所述模型训练模块将训练完成的深度强化学习模型R发送至实时决策模块；
其中，所述实时决策模块主要用于使用深度强化学习模型R对储能模块进行实时决策；
在一个优选的实施例中，所述实时决策模块在接收到深度强化学习模型R后，根据空压站实际接入的交流供电、光伏供电以及储能供电情况，以及空压站实际的用电设备功率情况，使用深度强化学习模型R在每项设备启动或关闭时，对储能模块进行储能以及存储电能量和向空压站设备进行供电。
如图2所示，基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电方法，包括以下步骤：
步骤一：通过交流供电模块和光伏供电模块进行电网并网，向空压站各项设备进行供电；
步骤二：设置储能模块在空压站供电稳定时从交流供电和光伏供电中存储电能，在空压站供电不稳定时，向空压站设备进行供电；
步骤三：收集空压站各项设备的基础数据；
步骤四：根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；
步骤五：使用训练完成的深度强化学习模型在空压站实际运行时，对储能模块进行实时决策。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，包括交流供电模块、光伏供电模块、储能模块、设备数据收集模块、模型训练模块以及实时决策模块；其中，各个模块之间通过电气方式连接；
所述交流供电模块用于为空压站各项设备提供交流电；所述交流供电模块与空压站各项设备之间通过传输电能的线缆连接；
所述光伏供电模块用于使用光伏发电产生的电能为空压站各项设备进行供电；所述光伏供电模块与交流供电模块通过电网并网技术将光伏发电与交流供电产生的电能通过同一条主线缆向空压站的各项设备进行供电；
所述储能模块用于存储由交流供电模块和光伏供电模块所产生的电能，并在空压站各项设备耗电压力大时，向空压站各项设备进行供电；所述储能电池组与交流供电模块以及光伏供电模块所共用的主线缆以电气方式连接；
所述设备数据收集模块用于预先收集空压站每项用电设备的基本参数数据；所述设备数据收集模块将收集的设备基本参数发送至模型训练模块以及实时决策模块；
所述模型训练模块主要用于根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；所述模型训练模块将训练完成的深度强化学习模型R发送至实时决策模块；
所述实时决策模块主要用于使用深度强化学习模型R对储能模块进行实时决策。
2.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述交流供电模块为空压站各项设备与城市电网直接连接，由城市电网直接向空压站的各项设备提供交流电能，保证空压站的各项设备的正常运行。
3.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述光伏供电模块包括光伏发电和逆变电路；光伏发电是由若干个光伏电池通过串、并联构成的；逆变电路的作用是将光伏系统发出的交流电变成充电桩负荷所需要的交流电；所述光伏供电模块始终以恒定功率方式运行，生成电能。
4.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述储能模块为储能电池组，所述储能电池组连接有开关控制系统；所述开关控制系统根据空压站供电压力情况控制储能电池组进行储能或向空压站供电；所述储能模块包括电能余量监测设备，所述电能余量监测设备实时通过监测储能电池组的电压情况监测储能电池组内部剩余的电能；所述储能模块将内部剩余电能通过电气方式发送至实时决策模块。
5.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述用电设备的基本参数数据包括每项设备的设备名、设备型号以及启动功率；将空压站内的所有设备型号集合标记为X；其中，每项设备所属的设备型号使用x表示；将设备型号为x的设备所需要的启动功率标记为Gx。
6.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述模型训练模块训练对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型包括以下步骤：
步骤S1：所述模型训练模块实时获取交流供电与光伏供电向空压站传输的实时总电能以及向储能模块传输的实时电能、储能模块实时存储的电能量以及空压站每项设备的设备型号；
步骤S2：所述模型训练模块为每次启动以及关闭一项空压站设备设置一个奖惩函数；所述奖惩函数包括奖励函数以及惩罚函数，所述模型训练模块对储能模块所做决策是否对交流供电以及光伏供电产生影响设置一项奖励系数O和惩罚系数K；所述储能模块决策为是否进行储能或放电；若决策为储能，则进一步决策需要存储的电能电量；所述对交流供电以及光伏供电产生的影响为是否导致空压站供能不足；所述奖励函数包括奖励系数O以及储能模块存储的剩余电能量；所述惩罚函数包括惩罚系数K以及储能模块释放的能量；
步骤S3：所述模型训练模块根据所述奖励函数与惩罚函数，通过模拟启动以及关闭空压站设备的方式，对储能模块进行模拟决策，并更新奖惩函数；以最大化最终的奖惩函数结果为训练目标，训练出实时对储能模块进行决策的深度强化学习模型；将训练完成的深度强化学习模型标记为R。
7.根据权利要求1所述的基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电系统，其特征在于，所述实时决策模块在接收到深度强化学习模型R后，根据空压站实际接入的交流供电、光伏供电以及储能供电情况，以及空压站实际的用电设备功率情况，使用深度强化学习模型R在每项设备启动或关闭时，对储能模块进行储能以及存储电能量和向空压站设备进行供电。
8.基于交流供电和光伏供电互补的空压站供电方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：通过交流供电模块和光伏供电模块进行电网并网，向空压站各项设备进行供电；
步骤二：设置储能模块在空压站供电稳定时从交流供电和光伏供电中存储电能，在空压站供电不稳定时，向空压站设备进行供电；
步骤三：收集空压站各项设备的基础数据；
步骤四：根据空压站各项设备在启动时，对交流供电、光伏供电以及储能模块供电的影响，训练出对储能模块存储的电能电量进行实时决策的深度强化学习模型；
步骤五：使用训练完成的深度强化学习模型在空压站实际运行时，对储能模块进行实时决策。
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