CN115586800B - 一种综合能源管控系统 - Google Patents
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Abstract
本文公开一种综合能源管控系统，本发明实施例在边缘侧设置一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，通过一个以上发电子系统包含的感知设备、执行设备和边缘控制器，在边缘侧对发电组件进行运行处理，降低了能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少了能源管控的网络时延。
Description
技术领域
本文涉及但不限于能源管控技术，尤指一种综合能源管控系统。
背景技术
当前，全球能源问题日益突出，能源生产和消费变革正在快速推进，传统能源服务正向更高水平的新型能源服务转变，催生了综合能源服务；综合能源服务以园区为单位，以分布式能源站为核心，集成分布式的光伏发电、分散式风电、微型燃气发电、余热回收、地源热泵、空气源热泵、智能微网、储能及需求侧响应等辅助供用能系统，实现供能侧的多能互补和用能侧终端一体化管理，充分利用能源互联网、大数据和云服务平台等信息化技术，实现区域能源供需的智慧化管理，构建新型的供能用能生态链，满足绿色低碳、安全高效和可持续发展要求。综合能源管控系统是针对源、网、荷和储四大组成要素，提供一体化的管控方案，其中，源指各类供能，网包括电能网、热能网和冷能网，荷指终端用户，储包括储电、储冷和储热；综合能源管控系统的目标是将源、网、荷和储作为一个系统进行有机协调和优化，实现供给侧与需求侧能源供应平衡、多能互补、多能流协同优化配置和能源梯级利用，提高能源利用率，降低用户综合用能成本。
相关技术中的综合能源管控系统，光伏发电、风力发电、微型燃气轮机发电、储能、负荷端、冷、热和电管网等子系统采集的数据统一上传到在云端部署的综合能源管控平台，由云端的综合能源管控平台生成相应的控制指令，并传输给各子系统进行控制执行，从而实现统一管控。上述系统属于集中式的管控系统，各子系统均需要上传大量的数据到云端进行计算分析，带宽资源占用大，依赖云平台的运算能力，且管控流程涉及多个子系统的数据传输计算，因此，容易出现较大的网络时延。
综上，相关技术中的综合能源管控系统需要占用大量的带宽资，依赖云平台的运算能力，且存在网络时延，影响了综合能源管控系统的运行效率；如何在合理利用系统资源的同时，提升综合能源管控系统的运行效率，成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本发明实施例提供一种综合能源管控系统，能够降低能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少能源管控的网络时延。
本发明实施例提供了一种综合能源管控系统，包括：设置在边缘侧的一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，每一个发电子系统包括相应的：感知设备、执行设备和边缘控制器；其中，
发电子系统的感知设备设置为：采集发电关联参数，发电关联参数包括影响发电组件发电的参数；
发电子系统的边缘控制器设置为：根据发电关联参数，确定对发电组件进行运行处理的控制信息；
发电子系统的执行设备设置为：根据获得的对发电组件进行运行处理的控制信息控制发电组件以输出电能；
储能子系统中包含对一个以上发电子系统输出的电能进行存储的储能设备，包括储能感知设备、储能边缘控制器和储能执行设备；其中，
所述储能感知设备设置为：采集储能关联信息，储能关联信息包括所述储能设备的工作参数信息；
所述储能边缘控制器设置为：对采集的所述储能关联信息进行运算，获得对所述储能设备进行运行控制的控制信息；
所述储能执行设备；根据获得的所述对储能设备进行运行控制的控制信息控制所述储能设备运行；
负荷调控子系统与一个以上负荷终端连接，包括：负荷调控感知设备、负荷调控边缘控制器和负荷调控执行设备；其中，
所述负荷调控感知设备设置为：采集所述负荷终端的负荷关联信息，所述负荷关联信息包括负荷终端的工作参数信息；
所述负荷调控边缘控制器设置为：根据采集的所述负荷关联信息，确定向所述负荷终端供能的控制信息；
所述负荷调控执行设备设置为：根据确定的向所述负荷终端供能的控制信息，控制所述一个以上发电子系统和/或所述储能设备向所述负荷终端供能；
其中，所述一个以上发电子系统包括以下一种或任意组合：光伏发电子系统、风力发电子系统和微型燃气轮机发电子系统。
本申请技术方案包括：设置在边缘侧的一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，每一个发电子系统包括相应的：感知设备、执行设备和边缘控制器；其中，发电子系统的感知设备设置为：采集发电关联参数，发电关联参数包括影响发电组件发电的参数；发电子系统的边缘控制器设置为：根据发电关联参数，确定对发电组件进行运行处理的控制信息；发电子系统的执行设备设置为：根据获得的对发电组件进行运行处理的控制信息控制发电组件以输出电能；储能子系统中包含对一个以上发电子系统输出的电能进行存储的储能设备，设置为：对储能设备进行运行控制；负荷调控子系统与一个以上负荷终端连接，设置为：控制一个以上发电子系统和/或储能设备向负荷终端供能；其中，所述一个以上发电子系统包括以下一种或任意组合：光伏发电子系统、风力发电子系统和微型燃气轮机发电子系统。本发明实施例在边缘侧设置一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，通过一个以上发电子系统包含的感知设备、执行设备和边缘控制器，在边缘侧对发电组件进行运行处理，降低了能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少了能源管控的网络时延。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明实施例综合能源管控系统的结构框图；
图2为本发明实施例综合能源管理系统的示意图；
图3为本发明实施例边缘控制器的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1为本发明实施例综合能源管控系统的结构框图，如图1所示，包括：设置在边缘侧的一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，每一个发电子系统包括相应的：感知设备、执行设备和边缘控制器；其中，
发电子系统的感知设备设置为：采集发电关联参数，发电关联参数包括影响发电组件发电的参数；
发电子系统的边缘控制器设置为：根据发电关联参数，确定对发电组件进行运行处理的控制信息；
发电子系统的执行设备设置为：根据获得的对发电组件进行运行处理的控制信息控制发电组件以输出电能；
储能子系统中包含对一个以上发电子系统输出的电能进行存储的储能设备，设置为：对储能设备进行运行控制；
负荷调控子系统与一个以上负荷终端连接，设置为：控制一个以上发电子系统和/或储能设备向负荷终端供能；
其中，一个以上发电子系统包括以下一种或任意组合：光伏发电子系统、风力发电子系统和微型燃气轮机发电子系统。
本发明实施例在边缘侧设置一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，通过一个以上发电子系统包含的感知设备、执行设备和边缘控制器，在边缘侧对发电组件进行运行处理，降低了能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少了能源管控的网络时延。
在一种示例性实例中，本发明实施例中的发电子系统包括其他种类的发电子系统，例如，地热发电子系统。
在一种示例性实例中，本发明实施例储能子系统包括储能感知设备、储能边缘控制器和储能执行设备；其中，
储能感知设备设置为：采集储能关联信息，储能关联信息包括储能设备的工作参数信息；
储能边缘控制器设置为：对采集的储能关联信息进行运算，获得对储能设备进行运行控制的控制信息；
储能执行设备；根据获得的对储能设备进行运行控制的控制信息控制储能设备运行。
本发明实施例基于储能边缘控制器在边缘侧构建储能子系统，进一步降低了能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少了能源管控的网络时延。
在一种示例性实例中，本发明实施例负荷调控子系统包括：负荷调控感知设备、负荷调控边缘控制器和负荷调控执行设备；其中，
负荷调控感知设备设置为：采集负荷终端的负荷关联信息，负荷关联信息包括负荷终端的工作参数信息；
负荷调控边缘控制器设置为：根据采集的负荷关联信息，确定向负荷终端供能的控制信息；
负荷调控执行设备设置为：根据确定的向负荷终端供能的控制信息，控制一个以上发电子系统和/或储能设备向负荷终端供能。
本发明实施例基于负荷边缘控制器在边缘侧构建负荷调控子系统，进一步降低了能源管控对云端算力的依赖和数据传输对带宽资源占用，减少了能源管控的网络时延。
在一种示例性实例中，本发明实施例负荷终端的工作参数信息包括：电压信息和电流信息等；在一种示例性实例中，本发明实施例中的负荷调控感知设备包括：电压传感器和电流传感器；
在一种示例性实例中，本发明实施例中的向负荷终端供能包括提供电能。
在一种示例性实例中，本发明实施例中的负荷调控执行设备包括但不限于：断路器、阀门等；
在一种示例性实例中，本发明实施例一个以上发电子系统包括光伏发电子系统时：
光伏发电子系统的感知设备设置为，采集以下光伏发电的发电关联参数：光伏板表面的附着物信息和光伏组件的热信号信息；
光伏发电子系统的边缘控制器中虚拟化设置第一虚拟控制器和第一虚拟边缘计算节点；其中，
第一虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的以下算法对光伏发电的发电关联参数进行运算：太阳光照射角度识别算法、光伏板表面附着物识别算法和光伏板组件故障诊断算法；将运算获得的第一运算结果输出至第一虚拟控制器；
第一虚拟控制器设置为：通过预先加载的光伏板角度控制算法和清洁机器人控制算法对第一运算结果进行运算，获得对光伏板进行运行处理的第一控制信息；
光伏发电子系统的执行设备设置为：根据生成的第一控制信息，对光伏板进行运行处理。
在一种示例性实例中，本发明实施例光伏发电子系统的感知设备包括：图像采集装置（例如，摄像头）、灰尘检测装置和红外探测装置等；在一种示例性实例中，本发明实施例附着物包括但不限于灰尘和/或冰雪等；相应的，光伏板表面附着物识别算法包括：光伏板表面灰尘识别算法和光伏板表面冰雪识别算法。需要说明的是，光伏板表面附着物识别算法包含的具体算法，可以根据不同气候和环境特征进行设定；例如，未下雪时，光伏板表面附着物识别算法可以仅包括光伏板表面灰尘识别算法。
在一种示例性实例中，本发明实施例光伏发电子系统的执行设备包括：光伏板角度调节器和/或光伏板清洁机器人等。在一种示例性实例中，本发明实施例对光伏板进行运行处理包括但不限于：调节光伏板的倾斜角度和/或清洁光伏板表面。
本发明实施例光伏发电子系统，根据季节、时间、历史气象参数等数据，第一虚拟边缘计算节点利用太阳光照射角度识别算法确定太阳光照射角度，并将得到的参数传输给第一虚拟控制器，第一虚拟控制器利用光伏板角度控制算法，对光伏板的倾斜角度进行调节，使得光伏板能够自动追踪太阳光，始终与太阳照射方向保持垂直，最大限度的接收太阳光，提高光伏发电效率。图像采集装置和灰尘检测装置采集光伏板表面的附着物信息，并将采集的附着物信息传输给第一虚拟边缘计算节点，第一虚拟边缘计算节点利用光伏板表面灰尘识别算法和冰雪识别算法，对光伏板表面的灰尘、冰雪等异物进行识别，在异物达到预定的阈值情况下，判定光伏板表面需要清洁。判定光伏板表面需要清洁时，第一虚拟控制器通过清洁机器人控制算法等控制算法，调控清洁机器人进行清洁作业，达到需要即自动清扫的目的，提高光伏清洁效率。红外相机采集光伏板组件的热信号，并将采集的热信号传输给第一虚拟边缘计算节点，结合光伏组件的发电量变化情况信息，利用光伏板组件故障诊断算法，对组件的热斑故障点和受损情况进行自动识别和定位，基于自动识别和定位结果进行组件维修，提高运维和巡检效率。
在一种示例性实例中，本发明实施例一个以上发电子系统包括风力发电子系统时：
风力发电子系统的感知设备设置为，采集以下风力发电的发电关联参数：转动部件的振动信号、转动部件的温度信息、风力信息和风向信息；
在一种示例性实例中，本发明实施例风力发电子系统的感知设备包括以下一项或任意组合：振动传感器、温度传感器和风向传感器等；
风力发电子系统的边缘控制器中包括虚拟化设置的第二虚拟控制器和第二虚拟边缘计算节点；其中，
第二虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的以下算法对风力发电的发电关联参数进行运算：风力发电设备故障诊断算法、风向识别算法和风力识别算法；将运算获得的第二运算结果输出至第二虚拟控制器；
第二虚拟控制器设置为：通过预先加载的转动部件运行控制算法和塔架转动控制算法对接收的第二运算结果进行运算，获得对风力发电组件进行运行处理的第二控制信息，其中，风力发电组件包括：转动部件和/或塔架；
风力发电子系统的执行设备设置为：根据获得的第二控制信息对风力发电组件进行运行控制。
在一种示例性实例中，本发明实施例对风力发电组件进行运行控制，包括但不限于：控制转动部件的启停和转速，控制风机塔架的转向。在一种示例性实例中，本发明实施例风力发电子系统的执行设备包括：制动器转动装置和/或塔架转动装置。
本发明实施例风力发电子系统中的振动传感器和温度传感器分别采集转动部件的振动信号、转动部件的温度信息，并将采集的转动部件的振动信号、转动部件的温度信息传输给第二虚拟边缘计算节点，第二虚拟边缘计算节点利用设备故障诊断算法，确定转动部件的故障情况。当故障发生时，第二虚拟边缘计算节点将故障相关的参数传输给第二虚拟控制器，第二虚拟控制器通过转动部件运行控制算法，控制制动器对转动部件进行降速或关停，并通过预设方式通知运维人员进行维修。风向传感器采集实时的风力信息和风向信息，并将采集的风力信息和风向信息传输给第二虚拟边缘计算节点，第二虚拟边缘计算节点利用风向识别算法和风力识别算法，计算出当前的风速和风向，进而计算出风机叶片的最佳受力方向，并将最佳受力方向相关的参数传输给第二虚拟控制器，第二虚拟控制器通过塔架转动控制算法控制塔架的转动方向和角度，使得风机叶片能够更高效的受力，提高发电效率。
在一种示例性实例中，本发明实施例一个以上发电子系统包括微型燃气轮机发电子系统时：
微型燃气轮机发电子系统的感知设备设置为：采集以下微型燃气轮机发电的发电关联参数：燃气轮机的振动信号、燃气轮机的轴承的温度信息、发电机转动部件的振动信号和发电机转动部件的轴承的温度信息；
在一种示例性实例中，本发明实施例中的微型燃气轮机发电子系统的感知设备包括：振动传感器和/或温度传感器等；
微型燃气轮机发电子系统的边缘控制器中包括虚拟化设置的第三虚拟边缘计算节点和第三虚拟控制器；其中，
第三虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的燃气轮机发电的设备故障诊断算法对微型燃气轮机发电的发电关联参数进行运算，将运算获得的第三运算结果输出至第三虚拟控制器；
第三虚拟控制器设置为：通过预先加载微型燃气轮机控制算法和发电机控制算法，对接收的第三运算结果进行运算，获得对微型燃气轮机组件进行运行处理的第三控制信息，其中，微型燃气轮机组件包括：微型燃气轮机和/或发电机；
微型燃气轮机发电子系统的执行设备设置为：根据获得的第三控制信息对微型燃气轮机组件进行运行控制。
在一种示例性实例中，本发明实施例微型燃气轮机发电子系统的执行设备用于控制微型燃气轮机的启停和转速，和/或发电机的启停和转速；在一种示例性实例中，本发明实施例中微型燃气轮机发电子系统的执行设备包括：微型燃气轮机的开关、微型燃气轮机的变速器、发电机的开关和发电机的变速器。
本发明实施例微型燃气轮机发电子系统中的第三虚拟控制器分别作为微型燃气轮机和发电机的控制中心，通过部署微型燃气轮机控制算法和发电机控制算法，实现对设备的启停、燃料的输入量、发电机转速等进行实时控制，保障设备的高效运转和燃料的高效利用。振动传感器、温度传感器采集燃气轮机的振动信号和轴承的温度信息和发电机转动部件的振动信号和轴承的温度信息，并传输给第三虚拟边缘计算节点，第三虚拟边缘计算节点利用设备故障诊断算法对转动部件的故障情况进行识别。当故障发生时，第三虚拟边缘计算节点将故障相关的参数传输给第三虚拟控制器，第三虚拟控制器控制设备进行降速或关停，并按照预设方式通知运维人员进行维修。
在一种示例性实例中，本发明实施例中的储能设备包括储能电池，储能设备的工作参数信息可以包括储能电池的以下一项或任意组合的信息：电压信息、电流信息和温度信息。
在一种示例性实例中，本发明实施例储能感知设备包括：电压传感器、电流传感器和温度传感器等。
在一种示例性实例中，本发明实施例中的储能边缘控制器中包括虚拟化设置的储能虚拟控制器和储能虚拟边缘计算节点；其中，
储能虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的储能电池故障诊断算法对储能关联信息进行运算，将运算储能关联信息的第四运算结果输出至储能虚拟控制器；
储能虚拟控制器，设置为：通过预先加载的储能电池控制算法对第四运算结果进行运算，获得对储能电池进行运行控制的控制信息。
在一种示例性实例中，一个以上发电子系统包括微型燃气轮机发电子系统，且将微型燃气轮机发电子系统产生的热量通过水体存储时，本发明实施例储能关联信息还可以包括存储热量的热水流量信息；相应的，储能子系统的储能感知设备还包括用于确定热水流量信息的流量计；储能边缘控制器运算的储能关联信息中包括上述热水流量信息；
在一种示例性实例中，储能子系统参照相关技术存储冷水能量时，本发明实施例储能关联信息还可以包括冷水流量信息；储能子系统的储能感知设备还包括用于确定冷水流量信息的流量计；储能边缘控制器运算的储能关联信息中包括上述冷水流量信息。
在一种示例性实例中，储能关联信息包括热水流量信息时，对第四运算结果进行运算算法还包括：热水储存装置控制算法；相应的，储能执行设备执行的处理包括：控制热水的流量；
在一种示例性实例中，储能关联信息包括冷水流量信息时，对第四运算结果进行运算算法还包括：冷水储存装置控制算法；相应的，储能执行设备执行的处理包括：控制冷水的流量；
在一种示例性实例中，本发明实施例储能执行设备包括：充放电开关、阀门、报警器等；
在一种示例性实例中，本发明实施例储能设备存储热水能量时，负荷终端的工作参数信息还包括热水管线的温度信息和热水管线的流量信息；储能设备存储冷水能量时，负荷终端的工作参数信息还包括冷水管线的温度信息和冷水管线的流量信息；相应的，本发明实施例中的负荷调控感知设备还包括温度传感器和流量计；负荷调控执行设备还设置为：控制热能供应和冷能供应。
本发明实施例储能子系统中的电压传感器、电流传感器采集储能电池充放电过程中的电压信息和电流信息，温度传感器采集储能电池的温度信息，并将采集的电压信息、电流信息和温度信息数据传输给储能虚拟边缘计算节点，再利用储能电池故障诊断算法识别储能电池的故障情况。当储能电池故障发生时，储能虚拟边缘计算节点将储能电池故障相关的参数传输给储能虚拟控制器，储能虚拟控制器通过储能电池控制算法控制电池停止工作，并报警，同时按照预设方式通知运维人员进行维修。储能虚拟控制器通过储能电池控制算法、热水储存装置控制算法和冷水储存装置控制算法对储能电池、热水储存装置和冷水储存装置进行实时控制和调节，根据不同时段的电能、热能、冷能成本，调控相应能量的储存和释放，提高能效和成本收益。
在一种示例性实例中，本发明实施例负荷调控边缘控制器中包括虚拟化设置的负荷调控虚拟边缘计算节点和负荷调控虚拟控制器；其中，
负荷调控虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的负荷预测算法和多能流协同优化算法，对负荷关联信息进行运算，将获得的第五运算结果输出至负荷调控虚拟控制器；
负荷调控虚拟控制器设置为：通过预先加载的电能传输控制算法对第五运算结果进行运算，获得向负荷终端供能的控制信息；
在一种示例性实例中，本发明实施例储能设备存储热水能量时，负荷调控虚拟控制器还部署热泵控制算法和热水管线控制算法；相应的，储能设备存储冷水能量时，负荷调控虚拟控制器还部署制冷设备控制算法和冷水管线控制算法。
本发明实施例负荷调控子系统中的电压传感器和电流传感器采集负荷端的电压信息、电流信息，温度传感器和流量计采集热水管线的温度信息、冷水管线的温度信息、热水管线的流量信息和冷水管线的流量信息，并将采集的电压信息、电流信息，热水管线的温度信息、冷水管线的温度信息、热水管线的流量信息和冷水管线的流量信息等实时运行数据传输给负荷调控虚拟边缘计算节点，负荷调控虚拟边缘计算节点结合电力负荷、用能成本、峰谷电价、气象等历史数据，利用负荷预测算法，预测能源需求并进行调度，以最优的成本平衡能源的需求与供应，根据需求避免高能源价格，削峰填谷，降低供能花费。通过对电能、热能、冷能的需求和发展趋势进行实时感知和预判，提前做出决策和调度，并将预测结果输入多能流协同优化算法，利用多种能源不同时间尺度的动态差异进行多能流耦合和能效分析，对多种能源进行即时选择，形成最终的控制信息，并将控制信息传送给光伏发电子系统、风力发电子系统、微型燃气轮机发电子系统和储能子系统，调控各类型能源的生产和储放，以平衡各种能源的需求与供应，降低用能成本，保障能源供应的稳定性。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台还包括上位机单元，上位机单元与一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统连接，设置为执行以下处理：
对以下一项或任意组合的信息按照预设策略进行处理，显示处理获得的结果：
发电关联参数、对发电组件进行运行处理的控制信息、对储能设备进行运行控制的信息和向负荷终端供能的信息；
其中，发电关联参数和对发电组件进行运行处理的控制信息，从一个以上发电子系统中获取；对储能设备进行运行控制的信息，从储能子系统获取；向负荷终端供能的信息，从负荷调控子系统获取。
本发明实施例综合能源管理云平台部署在云端，与各个子系统相连，接收来自各子系统的业务运行数据，对各子系统进行统一管理和调度，并对发电、用电、用热、用冷、储能、能效、成本等各项能效数据进行统计分析和可视化展示，支撑各项能效数据的实时呈现、历史查询、挖掘分析、能耗预测显示等功能。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台包括第一更新单元，第一更新单元与光伏发电子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到光伏发电子系统的边缘控制器中：
太阳光照射角度识别算法、光伏板表面附着物识别算法和光伏板组件故障诊断算法。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台包括第二更新单元，第二更新单元与风力发电子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到风力发电子系统的边缘控制器中：
风力发电设备故障诊断算法、风向识别算法和风力识别算法。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台包括第三更新单元，第三更新单元与微型燃气轮机发电子系统连接，设置为对燃气轮机发电的设备故障诊断算法进行更新训练，并将更新的燃气轮机发电的设备故障诊断算法下发到微型燃气轮机发电子系统的边缘控制器中。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台包括第四更新单元，第四更新单元与储能子系统连接，设置为对储能电池故障诊断算法进行更新训练，并将更新的储能电池故障诊断算法下发到储能边缘控制器中。
需要说明的是，根据储能子系统中存储能源不同，本发明实施例第四更新单元可以对储能子系统中加载的其他算法进行训练和更新。
在一种示例性实例中，本发明实施例综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，综合能源管理云平台包括第五更新单元，第五更新单元与负荷调控子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到负荷调控边缘控制器中：
负荷预测算法和多能流协同优化算法。
需要说明的是，根据负荷调控子系统中的供能不同，本发明实施例第五更新单元可以对负荷调控子系统中加载的其他算法进行训练和更新。
需要说明的是，本发明实施例综合能源管理云平台可以对一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统加载的算法进行训练更新，包括但不限于设备故障诊断算法、负荷预测算法和多能流协同优化算法等机器学习算法，将训练好的模型下发到一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统中；在一种示例性实例中，本发明实施例利用一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统上送的数据进行训练。在一种示例性实例中，本发明实施例可以通过电力负荷、成本、气象等历史数据，挖掘综合能源管控系统中发电子系统、储能子系统和负荷子系统中各组成的联系，实现上述算法的更新；上述算法的更新可以参照相关技术实现，在此不做赘述。本发明实施例采用云-边协同机制，充分利用云端强大的计算能力，进行算法训练，并将训练好的模型下发到边缘控制器中，在边缘侧实现人工智能算法的推理，无需将数据全部发送到云平台，降低了对带宽资源的消耗和处理时延。
图2为本发明实施例综合能源管理系统的示意图，如图2所示，本发明实施例综合能源管理云平台部署在云端，与各个子系统相连，接收来自各子系统的业务运行数据，对各子系统进行统一管理和调度，并对发电、用电、用热、用冷、储能、能效、成本等各项能效数据进行统计分析和可视化展示，支撑各项能效数据的实时呈现、历史查询、挖掘分析、能耗预测显示等功能。通过资源分析、能量交换分析、能源和效益分析、可靠性分析和电能质量分析，形成不同的控制方案，并对多种控制方案进行即时选择，自动寻优，形成最终的控制信号，调控各子系统，使综合用能成本最低。
边缘控制器是一种能够同时支撑实时控制和边缘计算功能的工业控制器，在综合能源管控系统应用中，本发明实施例利用边缘控制器能够同时支撑实时控制任务和非实时边缘计算任务的特点，通过将边缘计算和控制进行一体化部署，边缘控制器采用多处理器混合异构计算体系架构，通过虚拟化技术按需灵活配置硬件资源，一套硬件设备可以虚拟出多个虚拟控制器和多个虚拟边缘计算节点，分别运行实时操作系统和非实时操作系统，在同一硬件平台上既实现设备故障诊断算法、负荷预测算法等模型的推理，又实现对光伏发电、风力发电、微型燃气轮机、储能电池等设备的实时控制，可同时进行多任务并发处理，满足系统多样化的实时控制和边缘计算任务需求；图3为本发明实施例边缘控制器的结构框图，如图3所示，本发明实施例通过共用一套硬件基础设施，共享硬件资源，支持多任务的并发处理，实时控制应用和非实时边缘应用之间通过共享内存等方式实现快速的数据交互，提高不同处理单元之间的通讯效率；这种双系统的设计方式，能够将边缘计算和实时控制任务进行有效隔离，避免边缘计算任务干扰实时控制的稳定运行。边缘控制器将边缘计算融入到控制器中，使控制器除了执行光伏发电设备控制、风力发电设备控制、微型燃气轮机控制、储能电池充放电控制、多能流协同优化控制等实时控制任务，还能够执行设备故障诊断、机器视觉图像处理、负荷预测、深度学习、智能决策等复杂边缘计算任务。这种识别和控制一体化实现的方式有效减少了设备的数量，降低了系统的整体部署成本，简化了综合能源管控系统的架构，提高了设备资源的利用率和综合能源管控的效率，减小了识别模块和控制模块之间的通讯时延。此外，边缘控制器具有多种通信接口、支持多种通信协议，提供多种通信接口，包括：标准的百兆/千兆以太网口、RS-232/422/485串口、5G/4G/WiFi无线传输接口、USB接口、VGA和HDMI接口等，能够支持摄像头、红外相机、振动传感器、清洁机器人、风电转向装置等多样化感知设备和执行设备，以有线或者无线的方式接入，灵活适应多种不同的综合能源管控场景。
本发明实施例利用边缘控制器作为计算和控制的核心载体，连接感知设备和执行设备，构建光伏发电子系统、风力发电子系统、微型燃气轮机发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，使得上述子系统都具备自感知、自决策、自控制的高度自治能力，可实现“感知-计算-决策-控制”的完整闭环，能够独立实现本地的决策和控制，而且子系统的整个闭环控制过程都在边缘侧完成，控制的实时性较好，不依赖中心算力。同时，多个子系统之间能够互联互通，实现电、热、冷多能流的协同优化控制和联动控制，提高整体的供能和用能效率，实现多能互补，降低用能成本。通过各子系统能够实现高度自治，多个子系统之间能够实现高度协同。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于 RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
Claims (15)
1.一种综合能源管控系统，包括：设置在边缘侧的一个以上发电子系统、储能子系统和负荷调控子系统，每一个发电子系统包括相应的：感知设备、执行设备和边缘控制器；其中，
发电子系统的感知设备设置为：采集发电关联参数，发电关联参数包括影响发电组件发电的参数；
发电子系统的边缘控制器设置为：根据发电关联参数，确定对发电组件进行运行处理的控制信息；
发电子系统的执行设备设置为：根据获得的对发电组件进行运行处理的控制信息控制发电组件以输出电能；
储能子系统中包含对一个以上发电子系统输出的电能进行存储的储能设备，包括储能感知设备、储能边缘控制器和储能执行设备；其中，
所述储能感知设备设置为：采集储能关联信息，储能关联信息包括所述储能设备的工作参数信息；
所述储能边缘控制器设置为：对采集的所述储能关联信息进行运算，获得对所述储能设备进行运行控制的控制信息；
所述储能执行设备；根据获得的所述对储能设备进行运行控制的控制信息控制所述储能设备运行；
负荷调控子系统与一个以上负荷终端连接，包括：负荷调控感知设备、负荷调控边缘控制器和负荷调控执行设备；其中，
所述负荷调控感知设备设置为：采集所述负荷终端的负荷关联信息，所述负荷关联信息包括负荷终端的工作参数信息；
所述负荷调控边缘控制器设置为：根据采集的所述负荷关联信息，确定向所述负荷终端供能的控制信息；
所述负荷调控执行设备设置为：根据确定的向所述负荷终端供能的控制信息，控制所述一个以上发电子系统和/或所述储能设备向所述负荷终端供能；
其中，所述一个以上发电子系统包括以下一种或任意组合：光伏发电子系统、风力发电子系统和微型燃气轮机发电子系统。
2.根据权利要求1所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述一个以上发电子系统包括光伏发电子系统时：
所述光伏发电子系统的感知设备设置为，采集以下光伏发电的发电关联参数：光伏板表面的附着物信息和光伏组件的热信号信息；
所述光伏发电子系统的边缘控制器中包括虚拟化设置的第一虚拟控制器和第一虚拟边缘计算节点；其中，
所述第一虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的以下算法对所述光伏发电的发电关联参数进行运算：太阳光照射角度识别算法、光伏板表面附着物识别算法和光伏板组件故障诊断算法；将运算获得的第一运算结果输出至所述第一虚拟控制器；
所述第一虚拟控制器设置为：通过预先加载的光伏板角度控制算法和清洁机器人控制算法对第一运算结果进行运算，获得对光伏板进行运行处理的第一控制信息；
所述光伏发电子系统的执行设备设置为：根据获得的所述第一控制信息，对所述光伏板进行运行处理。
3.根据权利要求1所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述一个以上发电子系统包括风力发电子系统时：
所述风力发电子系统的感知设备设置为，采集以下风力发电的发电关联参数：转动部件的振动信号、转动部件的温度信息、风力信息和风向信息；
所述风力发电子系统的边缘控制器中包括虚拟化设置的第二虚拟控制器和第二虚拟边缘计算节点；其中，
所述第二虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的以下算法对所述风力发电的发电关联参数进行运算：风力发电设备故障诊断算法、风向识别算法和风力识别算法；将运算获得的第二运算结果输出至所述第二虚拟控制器；
所述第二虚拟控制器设置为：通过预先加载的转动部件运行控制算法和塔架转动控制算法对接收的第二运算结果进行运算，获得对风力发电组件进行运行处理的第二控制信息，其中，所述风力发电组件包括：转动部件和/或塔架；
所述风力发电子系统的执行设备设置为：根据获得的所述第二控制信息对风力发电组件进行运行控制。
4.根据权利要求1所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述一个以上发电子系统包括微型燃气轮机发电子系统时：
所述微型燃气轮机发电子系统的感知设备设置为：采集以下微型燃气轮机发电的发电关联参数：燃气轮机的振动信号、燃气轮机的轴承的温度信息、发电机转动部件的振动信号和发电机转动部件的轴承的温度信息；
所述微型燃气轮机发电子系统的边缘控制器中包括虚拟化设置的第三虚拟边缘计算节点和第三虚拟控制器；其中，
所述第三虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的燃气轮机发电的设备故障诊断算法对所述微型燃气轮机发电的发电关联参数进行运算；将运算获得的第三运算结果输出至所述第三虚拟控制器；
第三虚拟控制器设置为：通过预先加载微型燃气轮机控制算法和发电机控制算法，对所述第三运算结果进行运算，获得对微型燃气轮机组件进行运行处理的第三控制信息，其中，所述微型燃气轮机组件包括：微型燃气轮机和/或发电机；
所述微型燃气轮机发电子系统的执行设备设置为：根据获得的所述第三控制信息对所述微型燃气轮机组件进行运行控制。
5.根据权利要求1所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述储能设备包括储能电池，所述储能设备的工作参数信息包括储能电池的以下一项或任意组合的信息：电压信息、电流信息和温度信息。
6.根据权利要求5所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述储能边缘控制器中包括虚拟化设置的储能虚拟控制器和储能虚拟边缘计算节点；其中，
所述储能虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的储能电池故障诊断算法对储能关联信息进行运算，将运算获得的第四运算结果输出至所述储能虚拟控制器；
所述储能虚拟控制器设置为：通过预先加载的储能电池控制算法对所述第四运算结果进行运算，获得对储能电池进行运行控制的控制信息。
7.根据权利要求6所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述储能设备还包括热水存储装置和/或冷水存储装置；
所述储能设备包括所述热水存储装置时，所述储能关联信息还包括热水流量信息；所述储能设备包括所述冷水存储装置时，所述储能关联信息还包括冷水流量信息。
8.根据权利要求7所述的综合能源管控系统，其特征在于：
所述储能虚拟控制器还设置为：所述储能关联信息包括热水流量信息时，通过预先加载的热水储存装置控制算法对第四运算结果进行运算；所述储能关联信息包括冷水流量信息时，通过预先加载的冷水储存装置控制算法对第四运算结果进行运算；
所述储能虚拟控制器还设置为：所述储能关联信息包括冷水流量信息时，通过预先加载的冷水储存装置控制算法对所述第四运算结果进行运算，获得对冷水存储装置进行运行控制的控制信息；所述储能关联信息包括热水流量信息时，通过预先加载的热水储存装置控制算法对所述第四运算结果进行运算，获得对热水存储装置进行运行控制的控制信息。
9.根据权利要求1所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述负荷调控边缘控制器中包括虚拟化设置的负荷调控虚拟边缘计算节点和负荷调控虚拟控制器；其中，
所述负荷调控虚拟边缘计算节点设置为：通过预先加载的负荷预测算法和多能流协同优化算法，对所述负荷关联信息进行运算，将获得的第五运算结果输出至所述负荷调控虚拟控制器；
所述负荷调控虚拟控制器设置为：通过预先加载的电能传输控制算法对所述第五运算结果进行运算，获得所述向负荷终端供能的控制信息。
10.根据权利要求1、5、6、7、8或9所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台还包括上位机单元，上位机单元与所述一个以上发电子系统、所述储能子系统和所述负荷调控子系统连接，设置为执行以下处理：
对以下一项或任意组合的信息按照预设策略进行处理，显示处理获得的结果：
所述发电关联参数、所述对发电组件进行运行处理的控制信息、所述对储能设备进行运行控制的信息和所述向负荷终端供能的信息；
其中，所述发电关联参数和所述对发电组件进行运行处理的控制信息，从所述一个以上发电子系统中获取；所述对储能设备进行运行控制的信息，从所述储能子系统获取；所述向负荷终端供能的信息，从所述负荷调控子系统获取。
11.根据权利要求2所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台包括第一更新单元，第一更新单元与所述光伏发电子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到所述光伏发电子系统的边缘控制器中：
所述太阳光照射角度识别算法、所述光伏板表面附着物识别算法和所述光伏板组件故障诊断算法。
12.根据权利要求3所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台包括第二更新单元，第二更新单元与所述风力发电子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到所述风力发电子系统的边缘控制器中：
所述风力发电设备故障诊断算法、所述风向识别算法和所述风力识别算法。
13.根据权利要求4所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台包括第三更新单元，第三更新单元与所述微型燃气轮机发电子系统连接，设置为对所述燃气轮机发电的设备故障诊断算法进行更新训练，并将更新的所述燃气轮机发电的设备故障诊断算法下发到所述微型燃气轮机发电子系统的边缘控制器中。
14.根据权利要求6所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台包括第四更新单元，第四更新单元与所述储能子系统连接，设置为对所述储能电池故障诊断算法进行更新训练，并将更新的所述储能电池故障诊断算法下发到所述储能边缘控制器中。
15.根据权利要求9所述的综合能源管控系统，其特征在于，所述综合能源管控系统还包括：部署在云端的综合能源管理云平台，所述综合能源管理云平台包括第五更新单元，第五更新单元与所述负荷调控子系统连接，设置为对以下一种以上算法进行更新训练，并将更新的算法下发到所述负荷调控边缘控制器中：
所述负荷预测算法和所述多能流协同优化算法。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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