CN116031951B - 一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，涉及光伏发电技术领域，解决了现有虚拟电厂的电能分流方案无法合理控制电能存储和电能供给，导致电能分流过程中电能损耗过大和电能供给不及时的技术问题；本发明基于发电设备数据计算电能冗余量，基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，结合电厂协调模型进行电能协调调度；能够实现分布式光伏发电的电能存储和电能调度，提高电能的利用率；本发明根据发电设备数据和耗电设备数据构建电厂协调模型；在确定电能冗余量以及电能短缺量之后在电厂协调模型中进行临时标记；不仅就近对多余电能进行存储，而且就近对多余电能进行消耗，能够及时供应电力负荷设备。

Description

一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统

技术领域

本发明属于光伏发电领域，涉及基于虚拟电厂的分布式光伏发电管理技术，具体是一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统。

背景技术

虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术，实现分布式电源、储能系统、可控负荷等聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。分布式光伏发电特指具备在用户场地附近建设，运行方式以用户侧自发自用、多余电量上网，且在配电系统平衡调节等特征的光伏发电设施。

基于虚拟电厂的分布式光伏发电技术已经得到应用，分布式光伏发电设施将多余电能传输至配电网，通过储能设备对电能进行存储，待到负荷端的电能不足时，将储能设备中的电能供给到负荷端，以解决负荷端的电能问题。在电能存储过程中，一般是多余电能存储在对应的储能模块之后，在发电电能过多时，无法对多余电能进行有效存储；在电能供给过程中，一般将储能模块中的电能传输至配电网来解决负荷端的电能不足的问题，当传输距离较远时无法保证电能供给的及时性；因此，亟须一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统。

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，本发明提出了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，用于解决现有虚拟电厂的电能分流方案无法合理控制电能存储和电能供给，导致电能分流过程中电能损耗过大和电能供给不及时的技术问题。

为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的供能管理模块、耗能管理模块和智能终端；

通过供能管理模块获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及通过耗能管理模块获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据；

中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。

优选的，所述中枢控制模块分别与供能管理模块、耗能管理模块和智能终端通信和/或电气连接；且所述智能终端用于监测显示电能协调调度过程，所述智能终端包括手机或者电脑；

所述供能管理模块与若干光伏发电设备通信和/或电气连接，用于监测若干光伏发电设备的工作状态；所述耗能管理模块与若干电力负荷设备通信和/或电气连接，用于监测若干电力负荷设备的工作状态。

优选的，所述中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型，包括：

提取光伏发电设备和电力负荷设备，以及配电网中的输电线路和电力设备；其中，电力设备包括输电设备和并网设备；

基于GIS技术模拟输电线路和电力设备之间的连接关系和位置关系，并将光伏发电设备和电力负荷设备与并网设备关联连接，生成电厂协调模型。

优选的，所述基于发电设备数据计算电能冗余量，包括：

从发电设备数据中提取储能数据；其中，储能数据包括储能量和储能记录；

基于储能记录预测发电冗余量，结合储能量和储能上限确定电能冗余量。

优选的，所述结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储，包括：

从电厂协调模型中提取各光伏发电设备对应的电能冗余量；

当电能冗余量为负值时，将对应的光伏发电设备标记为储能节点；当电能冗余量为正值时，将对应的光伏发电设备标记为供能节点；

当储能节点和供能节点之间的输电距离评估合理时，通过储能节点存储供能节点的电能冗余量。

优选的，所述基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，包括：

提取耗电设备数据；其中，耗电设备数据为电能消耗记录；

基于电能消耗记录预测电能消耗量，结合电厂协调模型确定对应电力负荷设备的电能分配额度确定电能短缺量；其中，电能短缺量为负值时判断电能充足。

优选的，所述临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度，包括：

将电能短缺量为正值的电力负荷设备临时标记在电厂协调模型中；其中，临时标记的存在时间却决于发电冗余量或者电能消耗量的预测周期；

根据临时标记来调度周围光伏发电设备存储的电能，完成电能协调。

优选的，所述发电冗余量和所述电能消耗量的通过人工智能模型预测获取；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。

本发明的第二方面提供了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统的分流管理方法，包括：

获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据；

基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度；能够实现分布式光伏发电的电能存储和电能调度，提高电能的利用率。

2.本发明根据发电设备数据和耗电设备数据构建电厂协调模型；在确定电能冗余量以及电能短缺量之后在电厂协调模型中进行临时标记；不仅能够就近对多余电能进行存储，而且还可以就近对多余电能进行消耗，避免电能的浪费，能够及时供应电力负荷设备。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明的系统原理示意图；

图2为本发明的方法步骤示意图。

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。

请参阅图1，本发明第一方面实施例提供了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的供能管理模块、耗能管理模块和智能终端；通过供能管理模块获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及通过耗能管理模块获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。

本发明中中枢控制模块分别与供能管理模块、耗能管理模块和智能终端通信和/或电气连接；且智能终端用于监测显示电能协调调度过程，智能终端包括手机或者电脑；供能管理模块与若干光伏发电设备通信和/或电气连接，用于监测若干光伏发电设备的工作状态；耗能管理模块与若干电力负荷设备通信和/或电气连接，用于监测若干电力负荷设备的工作状态。

中枢控制模块负责数据处理，以及根据数据处理结果来协调配电网中的电能，主要与供能管理模块和耗能管理模块进行数据交互以获取数据。供能管理模块与光伏发电设备进行数据交互，获取光伏发电设备的设备数据(位置、编号等)以及工作状态(发电量、发电记录等)，光伏发电设备自带储能设备，即每个光伏发电设备均可以将未消耗的电能存储起来。耗能管理模块与配电网中的电力负荷设备进行数据交互，电力负荷设备是消耗电能的设备，电力负荷设备需要的电能需要通过配电网来提供。

本发明中的发电设备数据包括位置和储能数据，位置主要包括光伏发电设备的安装位置及其在配电网中所处的位置，储能数据不仅包括其当前存储的电能，而且包括光伏发电设备在不同环境、不同时间的发电记录。同理，耗电设备数据包括位置和耗能数据，该位置主要是电力负荷设备的安装位置及其在配电网中所处的位置(与输电线路的连接关系)，耗能数据包括不同环境、不同时间的电能消耗记录。

在一个实施例中，中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型，包括：提取光伏发电设备和电力负荷设备，以及配电网中的输电线路和电力设备；基于GIS技术模拟输电线路和电力设备之间的连接关系和位置关系，并将光伏发电设备和电力负荷设备与并网设备关联连接，生成电厂协调模型。

电厂协调模型的建立过程，主要是对配电网输电线路，以及输电线路与各光伏发电设备或者各电力负荷设备之间的连接关系，便于在其中快速定位设备以及确定电能协调的输电线路。本发明主要通过GIS技术来构建电厂协调模型，因此主要模拟实际输电线路、各设备的位置关系和连接关系，非必要设备可以进行简化。

本实施例中提到的电力设备包括输电设备和并网设备等。并网设备的作用是将光伏发电设备产生的多余电能并网传输到配电网中，以便其他电力负荷设备使用；输电设备则是配电网正常工作过程中必不可少的设备，如变压器等。需要说明的是，电厂协调模型中的光伏发电设备或者电力负荷设备均有对应的可编辑标签，该可编辑标签主要记载其对应的电能状态以及位置状态。

在一个实施例中，基于发电设备数据计算电能冗余量，包括：从发电设备数据中提取储能数据；基于储能记录预测发电冗余量，结合储能量和储能上限确定电能冗余量。

对于光伏发电设备而言，其电能冗余量是一定时期内发电量减去消耗量和对应储能上限得到的数值，如一天内发电量为1000，与其直接连接的设备消耗了200，储能上限为500，储能量为200，则电能冗余量为1000-200-300＝500。需要注意的是，光伏发电设备发的电可以直接为设备供电，如家用太阳能发电组件可以为整个家庭供电，多余的电能并网至配电网，即与光伏发电设备相连接，且通过光伏发电设备供电的设备与电力负荷设备并不同。当然，在其他一些优选的实施例中，也可以将与光伏发电设备相连接的设备纳入电力负荷设备范畴。

在一个优选的实施例中，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储，包括：从电厂协调模型中提取各光伏发电设备对应的电能冗余量；当电能冗余量为负值时，将对应的光伏发电设备标记为储能节点；当电能冗余量为正值时，将对应的光伏发电设备标记为供能节点；当储能节点和供能节点之间的输电距离评估合理时，通过储能节点存储供能节点的电能冗余量。

电厂协调模型中存在若干电量冗余量为正的光伏发电设备，这些光伏发电设备的电能消耗不完，需要对其进行及时存储，避免电能的浪费。同样，有部分的光伏发电设备的电能冗余量为负值，则说明其还能够存储一部分电能。因此将多余的电能存储在空闲的储能单元中即可避免电能浪费，提高储能单元的利用率。需要说明的是，这里的储能节点不仅包括未达到储能上限的光伏发电设备，还包括配电网中设置的储能单元，这些储能单元专门用于存储多余的电能。

在电厂协调模型中，提取供能节点，接着提取其周围的储能节点，若输电距离满足要求，则将供能节点多余的电能存储至储能节点。输电距离的评估需要结合经济性和效率性。

在一个实施例中，基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，包括：提取耗电设备数据；基于电能消耗记录预测电能消耗量，结合电厂协调模型确定对应电力负荷设备的电能分配额度确定电能短缺量。

根据电能消耗记录来预测该电力负荷设备在一定时间内的电能消耗量。当电能消耗量大于配电网能够分配的额度上限时，则说明该电力负荷设备所需要的电能不足，此时的电能短缺量为正值。此时，在电厂协调模型中对该电力负荷设备进行临时标记，临时标记时长随着下一次电能短缺量计算之后进行更新。

上述的发电冗余量和电能消耗量的通过人工智能模型预测获取；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。

对于光伏发电设备而言，从储能数据中提取在不同环境下(温度、光强等)、不同时刻的发电量，将环境数据、时间数据等组成模型输入数据，将发电量作为模型输出数据，训练人工智能模型即可；接着将预测时间与对应的环境数据整合起来输入至训练之后的人工智能模型中，可以获取预测的发电量，进行相关计算之后得到发电冗余量。同理，对于电力负荷设备而言，模型输入数据应该包括时间、工作环境、功率等，数据类型不同而已。

在预测电量冗余量或者电能消耗量之后，可以设定一个周期(也就是预测周期)，如一个小时、一天等。每隔一个设定周期统计一下电量冗余量和电能消耗量，进而更新电厂协调模型中的临时标记。

在一个实施例中，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度，包括：将电能短缺量为正值的电力负荷设备临时标记在电厂协调模型中；其中，临时标记的存在时间却决于发电冗余量或者电能消耗量的预测周期；根据临时标记来调度周围光伏发电设备存储的电能，完成电能协调。需要说明的是，在进行电能协调调度时也需要考虑输电成本。

请参阅图2，本发明第一方面实施例提供了一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理方法，包括：获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据；基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。

本发明的工作原理：

获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据。

基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。

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 (3)

1.一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的供能管理模块、耗能管理模块和智能终端；其特征在于：

通过供能管理模块获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及通过耗能管理模块获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据；

中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度；

所述中枢控制模块基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型，包括：

提取光伏发电设备和电力负荷设备，以及配电网中的输电线路和电力设备；其中，电力设备包括输电设备和并网设备；

基于GIS技术模拟输电线路和电力设备之间的连接关系和位置关系，并将光伏发电设备和电力负荷设备与并网设备关联连接，生成电厂协调模型；

所述基于发电设备数据计算电能冗余量，包括：

从发电设备数据中提取储能数据；其中，储能数据包括储能量和储能记录；

基于储能记录预测发电冗余量，结合储能量和储能上限确定电能冗余量；

所述结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储，包括：

从电厂协调模型中提取各光伏发电设备对应的电能冗余量；

当电能冗余量为负值时，将对应的光伏发电设备标记为储能节点；当电能冗余量为正值时，将对应的光伏发电设备标记为供能节点；

当储能节点和供能节点之间的输电距离评估合理时，通过储能节点存储供能节点的电能冗余量；

所述基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，包括：

提取耗电设备数据；其中，耗电设备数据为电能消耗记录；

基于电能消耗记录预测电能消耗量，结合电厂协调模型确定对应电力负荷设备的电能分配额度确定电能短缺量；其中，电能短缺量为负值时判断电能充足；

所述临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度，包括：

将电能短缺量为正值的电力负荷设备临时标记在电厂协调模型中；其中，临时标记的存在时间取决于发电冗余量或者电能消耗量的预测周期；

根据临时标记来调度周围光伏发电设备存储的电能，完成电能协调。

2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统，其特征在于，所述中枢控制模块分别与供能管理模块、耗能管理模块和智能终端通信和/或电气连接；且所述智能终端用于监测显示电能协调调度过程，所述智能终端包括手机或者电脑；

所述供能管理模块与若干光伏发电设备通信和/或电气连接，用于监测若干光伏发电设备的工作状态；所述耗能管理模块与若干电力负荷设备通信和/或电气连接，用于监测若干电力负荷设备的工作状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟电厂的分布式光伏发电分流管理系统的分流管理方法，其特征在于，包括：

获取光伏发电设备的动态数据，标记为发电设备数据，以及获取电力负荷设备的动态数据，标记为耗电设备数据；其中，发电设备数据包括位置和储能数据，耗电设备数据包括位置和耗能数据；

基于发电设备数据和耗电设备数据建立电厂协调模型；以及基于发电设备数据计算电能冗余量，结合储能量和电厂协调模型对电能冗余量进行存储；基于耗电设备数据和电厂协调模型分析电力负荷设备的电能是否充足，临时标记在电厂协调模型中，并结合电厂协调模型进行电能协调调度。