CN116154758A - 一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,本发明方法应用于配电网台区配电变压器负载率优化、稳定、可靠运行方面。本发明通过对台区下接入的户用光伏、储能、充电桩以及其他可调负荷进行全景实时监测，掌握源网荷储各环节的运行状态，应用以降低台区负载率为目标的调控策略，对台区内的分布式光伏、储能、充电桩等进行综合调节，使台区配电变压器运行在正常负荷要求范围内。进而提高台区配变电压器的使用时间，减少运行故障，保证台区用户用电的稳定性和可靠性，提高居民用电服务质量。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，具体而言，特别涉及一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法。
背景技术
关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见要求充分发挥负荷侧的调节能力。依托“云大物移智链”等技术，进一步加强源网荷储多向互动，通过虚拟电厂等一体化聚合模式，参与电力中长期、辅助服务、现货等市场交易，为系统提供调节和支撑能力。
无论是适应新能源大规模高比例并网和消纳要求，还是支撑分布式能源、储能、电动汽车等交互式、移动式设施广泛接入，对分布式发电能源、储能和充电桩的管理和实时监控都势在必行，促进源网荷储协调互动，推动电网向更加智慧、更加泛在、更加友好的能源互联网升级。
配网在接受各类分布式能源、储能、充电桩等新设备、新设施接入的过程中，面临着如下挑战：
1.管控对象更为复杂：整合多类型、大规模、高渗透率的各类设备接入电网，所涉及的控制对象种类繁多、特性各异，各类资源的运行方式变化和投退十分频繁，配网需提升针对各类设备各种状态的综合管理能力。
2.能源供给变化频繁：分布式新能源本身具有波动性、随机性等特点，发电出力受环境、天气等影响较大，如不加以调控，可能导致台区面临电压过高或过低的问题，影响用户用电感受。因此需要对配网的自我调控电能平衡能力进行优化和加强。
当前配电网的部分区域结构及配变容量建设相对滞后，无法根据未来发展趋势做超前配置，同时现有配网的调控手段存在一定的局限性、运行控制灵活性受限，极易造成实际应用中不同时间段负荷不均衡、部分变压器重过载，输配电后期增容困难等情况。
因此实现台区区域范围“源-网-荷-储”资源的综合管控和智能自治，实现台区供电可靠性和供电质量的全面提升，是研究台区内源网荷储一体化协同调控策略的最终目的。
现有技术方案中横向多能互补，单一能源向综合能源转变。传统能源系统依据能源类型划分，实现台区供需各自平衡。通过源侧风光水火储多能互补和荷侧终端一体化，实现台区多能协同供应和梯级利用。此方案管理能源种类过多，对监控系统要求较高，而且各类能源之间的协同调控策略复杂，不能做到能源的高效利用。
纵向“源-网-荷-储”协调，形成多能“供-需-储”自平衡体。能源主体在供需和价格引导下自主决策能源供应、消费和存储，实现多能“供-需-储”垂直一体化。能源主体由单一能源的生产、传输、存储和消费者，向集多种能源生产、传输、存储和消费为一身的自平衡体转变。此方案可实现现阶段分布式发电能源、储能、充电桩接入引起的问题，但需要一种有效的协同控制策略实现源网荷储的供需自平衡。
应用电力电子开关，通过临近台区配电变压器的负荷监控和源、储、充的实时监测，进行台区互济。但非线性、冲击性负荷的快速增加对配电网的可靠运行也造成了一定的影响，因此常规的负荷切换开关等装置不能有效解决快速、随机的负荷波动对配电网的冲击。
现有技术一方面是对台区下各类能源的综合管控，一方面是实现运营上的经济利益；在整体管理和调控方便，不仅要兼顾各类不同能源的特点，还要保证能源的高效利用及经济收益，不仅增加系统的复杂性还使调控策略不能做到全面覆盖，会出现顾此失彼的情况，在多数情况下也只是在解决某一单方面的问题。但是对台区配变变压器的负载率的考虑不够周全，配电变压器是用户用电的关键设备，直接影响用电用户的服务体验，因此必须要对配电变压器的负载率进行考虑，并针对负载率为目标函数进行整体源网荷储协同策略的研究和试验，只有在保证配变变压器的稳定、可靠运行的前提下，才能保证台区用电的稳定、可靠。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法。本发明方法应用于配电网台区配电变压器负载率优化、稳定、可靠运行方面。针对大量分布式光伏、储能、充电桩大量接入配电网后在用电高峰时段造成配电变压器重载或过载运行时，缺少一套完成的源-网-荷-储一体化协同调控的方法，使配电变压器长期处于重过载等低质量运行，造成配电变压器供电可靠性降低、故障率增大和运行寿命降低等问题。进而影响整个台区用户用电的稳定性和可靠性。本发明通过对台区下接入的户用光伏、储能、充电桩以及其他可调负荷进行全景实时监测，掌握源网荷储各环节的运行状态，应用以降低台区负载率为目标的调控策略，对台区内的分布式光伏、储能、充电桩等进行综合调节，使台区配电变压器运行在正常负荷要求范围内。进而提高台区配变电压器的使用时间，减少运行故障，保证台区用户用电的稳定性和可靠性，提高居民用电服务质量。
本发明是通过如下技术方案实现的：一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法，具体包括以下步骤：
步骤S1，建立分布式光伏场站监控模型，用于实现台区下所有分布式光伏场站的综合管理和监控，具备分布式光伏场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立储能场站监控模型，用于实现台区下所有储能场站的综合管理和监控，具备储能场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立充电站监控模型，用于实现台区下所有充电站的综合管理和监控，具备充电站模型的增加、编辑和删除功能；
步骤S2，配置分布式光伏场站运行数据物模型，采集各个分布式光伏场站的运行数据，包括并网有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、日发电电量、累计发电电量；配置逆变器运行数据物模型，采集各个逆变器运行数据，包括逆变器的通信状态、是否故障、运行状态、实时发电有功功率、无功功率、交流侧电压、交流侧电流、日发电电量、累计发电电量；同时展示整个场站和各个逆变器的实时功率曲线；
步骤S3，配置储能场站运行数据物模型，采集各个储能场站的运行数据，包括充放电有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、SOC实时值、可充电电量、可放电电量；配置储能PCS的运行数据物模型，采集储能PCS运行数据，包括储能PCS的通信状态、是否故障、运行状态、实时放电有功功率、实时充电有功功率、无功功率、充放电电压、电流、可充电电量、可放电电量；同时展示整个储能场站和各个储能PCS的实时充放电功率曲线；
步骤S4，配置充电站内充电桩运行数据物模型，采集各个充电桩的运行数据，包括充电有功功率、充电时长、充电电量、累计充电电量；配置充电桩上每个充电桩上充电枪的运行数据物模型，包括充电枪的通信状态、是否故障、运行状态、实时充电有功功率、充电电压、电流、日充电电量、累计充电电量；同时展示整个充电站和各个充电枪的实时充电功率曲线；
步骤S5，分析分布式光伏发电场站的功率曲线，结合其发电特性和气象约束，对台区内所有分布式光伏场站进行发电功率预测；
步骤S6，应用太阳辐照度对光伏发电功率的影响，建立以太阳辐照度为变量的光伏发电功率函数；
步骤S7，根据太阳板面积和太阳辐照度的关系建立和光伏出力的等式关系；
步骤S8，应用线性回归算法，对台区下各个分布式光伏场站进行功率预测，计算其在未来4小时和24小时的发电功率值，每间隔15min预测一个值，依次展示未来16个点的曲线功率值和未来96个点的曲线功率值；
步骤S9，建立台区配电变压器的运行数据监测模型，计算台区综合数据；
步骤S10，采集台区配电变压器的运行数据进行监测和分析；
步骤S11，对台区内的各类负荷用电数据进行分析，包括台区日用电实时功率分析、日用电量分析、月用电量分析和年用电量分析；对台区内的用电负荷进行未来24小时和168小时的负荷预测。
步骤S12，结合台区配电变压器的负载率，用电数据、负荷预测、分布式光伏数据、储能数据、充电桩数据、发电预测数据根据调控策略计算储能和充电桩的充放电功率指令，以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略。
作为优选方案，步骤S6的光伏发电功率函数为：
其中，f（It）是以太阳辐射度为变量的发电功率函数；
为伽玛函数，其形状参数air、bir由Ii的均值和标准差计算得到；Ii为随时间变化的太阳辐射强度，Imax为Ii的最大值，Iref为分布式光伏场站可利用的标称太阳辐射强度；ωir为太阳辐照度均值，υir为太阳辐照度标准差。
作为优选方案，步骤S7的等式关系为：
其中，
和 />
分别为光伏板的出力和逆变器的出力，其随机性和太阳辐射强度Ii的不确定性强相关；A为分布式光伏场站光伏板的面积；μPV和μSH分别为光伏板(PV)和逆变器(SH)的发电效率。
作为优选方案，步骤S12中的以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略为光储充联合运行策略，即优先消纳光伏发电量，多余的光伏发电量存储，具体包括以下步骤：
步骤T1，光伏发电设备工作模式设置为最大功率发电模式；
步骤T2，当P光伏>P充并且SOC<70%，则光伏给充电桩和储能充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为充电模式；
步骤T3，高峰时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能系统充电功率≤P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T4，当高峰时段，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，SOC≥90%时，则储能放电给充电桩充电；监测到配电变压器负载率降到70%以下，保持储能放电；监测到配电变压器负载率仍大于70%，则对充电桩进行限电控制，根据当前负载率和70%进行比较计算得到需要减少的充电功率，再根据当前正在运行中的充电枪进行平均计算，降低每个充电枪的充电功率；
步骤T6，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，当SOC<10%时，储能不放电也不充电，此时直接计算需要降低的功率，对每个充电枪进行降功率充电；
步骤T7，配电变压器负载率小于70%时，若光伏场站依然发电，由光伏场站对储能和充电桩进行充电；若光伏场站发电功率为0，则在用电低谷时段，由电网给储能和充电桩充电；
步骤T8，平段和低谷时段，储能系统充电功率＞P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T9，当P光伏>P充并且90%<=SOC<=100%，则光伏给充电桩充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T10，当P光伏<=P充并且 SOC>20%，则光伏和储能给充电桩充电； 即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为放电模式；
步骤T11，储能系统放电功率≤P充-P光伏；SOC≤10%时，储能PCS设备停止放电，储能PCS设备工作模式转为待机模式。
步骤T12，当P光伏<=P充并且SOC<=20%，则光伏和市电共同给充电桩和储能电池充电；即设置充电桩工作模式为正常模式；
步骤T13，高峰电价时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T14，平段和低谷电价时段，储能PCS设备工作模式为充电模式，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电。
步骤S15，电力调度的峰值约束；通过判断台区配电变压器的负载率，实现电力网络系统中不同层级之间的断面潮流限制约束。最终实现台区配电变压器负载率的优化运行。
作为优选方案，步骤S9中的台区综合数据，包括光伏发电功率、日发电量、累计发电量；储能充放电功率、日充电电量、日放电电量、累计充电电量、累计放电电量；充电桩的充电功率、日充电电量、累计充电电量；用电有功功率、日用电量、累计用电量。
作为优选方案，步骤S10中的采集台区配电变压器的运行数据包括实时三相电压、三相电流、功率因数和负载率。
本发明由于采用了以上技术方案，与现有技术相比使其具有以下有益效果：本发明通过建立分布式光伏场站、储能场站、充电站模型，并对各模型进行实时数据监测和分析。通过实时监测台区配电变压器运行数据，结合对分布式光伏场站的发电预测分析和台区用电负荷的预测分析，通过对配电变压器负载率的优化目标，对台区下分布式光伏场站、储能场站、充电桩进行发电控制、充放电控制和限功率控制，进而实现台区配电变压器能够一直运行在正常负载率范围内，不会出现重载和过载的状况。
基于对台区变压器的荷载能力的充分预测，达到对分布式光伏、储能、充电站功率的优化曲线，从而实现在更大的消纳能力下，充分发挥储能的作用，实现台区变压器负载率优化运行。进而实现新能源与传统条件下的电力网络调度进行有机的协调。在保证能源高效利用的前提下，实现配电变压器的稳定、可靠运行，保障了台区供电的可靠和稳定。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为台区源网荷储协同控制结构图；
图2为台区源网荷储协同控制流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
下面结合图1至图2对本发明的实施例的基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法进行具体说明。
如图2所示，本发明提出了一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法，整体设计流程如图2所示，具体包括以下步骤：
步骤S1，建立分布式光伏场站监控模型，用于实现台区下所有分布式光伏场站的综合管理和监控，具备分布式光伏场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立储能场站监控模型，用于实现台区下所有储能场站的综合管理和监控，具备储能场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立充电站监控模型，用于实现台区下所有充电站的综合管理和监控，具备充电站模型的增加、编辑和删除功能；
步骤S2，配置分布式光伏场站运行数据物模型，采集各个分布式光伏场站的运行数据，包括并网有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、日发电电量、累计发电电量；配置逆变器运行数据物模型，采集各个逆变器运行数据，包括逆变器的通信状态、是否故障、运行状态、实时发电有功功率、无功功率、交流侧电压、交流侧电流、日发电电量、累计发电电量；同时展示整个场站和各个逆变器的实时功率曲线；
步骤S3，配置储能场站运行数据物模型，采集各个储能场站的运行数据，包括充放电有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、SOC实时值、可充电电量、可放电电量；配置储能PCS的运行数据物模型，采集储能PCS运行数据，包括储能PCS的通信状态、是否故障、运行状态、实时放电有功功率、实时充电有功功率、无功功率、充放电电压、电流、可充电电量、可放电电量；同时展示整个储能场站和各个储能PCS的实时充放电功率曲线；
步骤S4，配置充电站内充电桩运行数据物模型，采集各个充电桩的运行数据，包括充电有功功率、充电时长、充电电量、累计充电电量；配置充电桩上每个充电桩上充电枪的运行数据物模型，包括充电枪的通信状态、是否故障、运行状态、实时充电有功功率、充电电压、电流、日充电电量、累计充电电量；同时展示整个充电站和各个充电枪的实时充电功率曲线；
步骤S5，分析分布式光伏发电场站的功率曲线，结合其发电特性和气象约束，对台区内所有分布式光伏场站进行发电功率预测；
步骤S6，应用太阳辐照度对光伏发电功率的影响，建立以太阳辐照度为变量的光伏发电功率函数：
其中，f（It）是以太阳辐射度为变量的发电功率函数； 
为伽玛函数，其形状参数air、bir由Ii的均值和标准差计算得到；Ii为随时间变化的太阳辐射强度，Imax为Ii的最大值，Iref为分布式光伏场站可利用的标称太阳辐射强度；ωir为太阳辐照度均值，υir为太阳辐照度标准差。
步骤S7，根据太阳板面积和太阳辐照度的关系建立和光伏出力的等式关系：
其中，
和 />
分别为光伏板的出力和逆变器的出力，其随机性和太阳辐射强度Ii的不确定性强相关；A为分布式光伏场站光伏板的面积；μPV和μSH分别为光伏板(PV)和逆变器(SH)的发电效率。
步骤S8，结合光伏场站发电功率及相关约束条件公式，应用线性回归算法，对台区下各个分布式光伏场站进行功率预测，计算其在未来4小时和24小时的发电功率值，每间隔15min预测一个值，依次展示未来16个点的曲线功率值和未来96个点的曲线功率值；以便可以提前掌握台区下各个分布式光伏的发电趋势，提前进行调控策略规划。
步骤S9，建立台区配电变压器的运行数据监测模型，计算台区综合数据，包括光伏发电功率、日发电量、累计发电量；储能充放电功率、日充电电量、日放电电量、累计充电电量、累计放电电量；充电桩的充电功率、日充电电量、累计充电电量；用电有功功率、日用电量、累计用电量。
步骤S10，采集台区配电变压器的运行数据包括实时三相电压、三相电流、功率因数和负载率进行监测和分析；
步骤S11，对台区内的各类负荷用电数据进行分析，包括台区日用电实时功率分析、日用电量分析、月用电量分析和年用电量分析；将用电数据和建立预测数学模型相结合，利用大数据分析技术对台区内的用电负荷进行未来24小时和168小时的负荷预测。
步骤S12，结合台区配电变压器的负载率，用电数据、负荷预测、分布式光伏数据、储能数据、充电桩数据、发电预测数据根据调控策略计算储能和充电桩的充放电功率指令，以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略。以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略为光储充联合运行策略，即优先消纳光伏发电量，多余的光伏发电量存储，具体包括以下步骤：
步骤T1，光伏发电设备工作模式设置为最大功率发电模式；
步骤T2，当P光伏>P充并且SOC<70%，则光伏给充电桩和储能充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为充电模式；
步骤T3，高峰时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能系统充电功率≤P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T4，当高峰时段，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，SOC≥90%时，则储能放电给充电桩充电；监测到配电变压器负载率降到70%以下，保持储能放电；监测到配电变压器负载率仍大于70%，则对充电桩进行限电控制，根据当前负载率和70%进行比较计算得到需要减少的充电功率，再根据当前正在运行中的充电枪进行平均计算，降低每个充电枪的充电功率；
步骤T6，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，当SOC<10%时，储能不放电也不充电，此时直接计算需要降低的功率，对每个充电枪进行降功率充电；
步骤T7，配电变压器负载率小于70%时，若光伏场站依然发电，由光伏场站对储能和充电桩进行充电；若光伏场站发电功率为0，则在用电低谷时段，由电网给储能和充电桩充电；
步骤T8，平段和低谷时段，储能系统充电功率＞P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T9，当P光伏>P充并且90%<=SOC<=100%，则光伏给充电桩充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T10，当P光伏<=P充并且 SOC>20%，则光伏和储能给充电桩充电； 即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为放电模式；
步骤T11，储能系统放电功率≤P充-P光伏；SOC≤10%时，储能PCS设备停止放电，储能PCS设备工作模式转为待机模式。
步骤T12，当P光伏<=P充并且SOC<=20%，则光伏和市电共同给充电桩和储能电池充电；即设置充电桩工作模式为正常模式；
步骤T13，高峰电价时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T14，平段和低谷电价时段，储能PCS设备工作模式为充电模式，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电。
步骤S15，电力调度的峰值约束；通过判断台区配电变压器的负载率，实现电力网络系统中不同层级之间的断面潮流限制约束。最终实现台区配电变压器负载率的优化运行。
在本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法，其特征在于,具体包括以下步骤：
步骤S1，建立分布式光伏场站监控模型，用于实现台区下所有分布式光伏场站的综合管理和监控，具备分布式光伏场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立储能场站监控模型，用于实现台区下所有储能场站的综合管理和监控，具备储能场站模型的增加、编辑和删除功能；
建立充电站监控模型，用于实现台区下所有充电站的综合管理和监控，具备充电站模型的增加、编辑和删除功能；
步骤S2，配置分布式光伏场站运行数据物模型，采集各个分布式光伏场站的运行数据，包括并网有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、日发电电量、累计发电电量；配置逆变器运行数据物模型，采集各个逆变器运行数据，包括逆变器的通信状态、是否故障、运行状态、实时发电有功功率、无功功率、交流侧电压、交流侧电流、日发电电量、累计发电电量；同时展示整个场站和各个逆变器的实时功率曲线；
步骤S3，配置储能场站运行数据物模型，采集各个储能场站的运行数据，包括充放电有功功率、无功功率、三相电压、三相电流、功率因数、SOC实时值、可充电电量、可放电电量；配置储能PCS的运行数据物模型，采集储能PCS运行数据，包括储能PCS的通信状态、是否故障、运行状态、实时放电有功功率、实时充电有功功率、无功功率、充放电电压、电流、可充电电量、可放电电量；同时展示整个储能场站和各个储能PCS的实时充放电功率曲线；
步骤S4，配置充电站内充电桩运行数据物模型，采集各个充电桩的运行数据，包括充电有功功率、充电时长、充电电量、累计充电电量；配置充电桩上每个充电桩上充电枪的运行数据物模型，包括充电枪的通信状态、是否故障、运行状态、实时充电有功功率、充电电压、电流、日充电电量、累计充电电量；同时展示整个充电站和各个充电枪的实时充电功率曲线；
步骤S5，分析分布式光伏发电场站的功率曲线，结合其发电特性和气象约束，对台区内所有分布式光伏场站进行发电功率预测；
步骤S6，应用太阳辐照度对光伏发电功率的影响，建立以太阳辐照度为变量的光伏发电功率函数；
步骤S7，根据太阳板面积和太阳辐照度的关系建立和光伏出力的等式关系；
步骤S8，应用线性回归算法，对台区下各个分布式光伏场站进行功率预测，计算其在未来4小时和24小时的发电功率值，每间隔15min预测一个值，依次展示未来16个点的曲线功率值和未来96个点的曲线功率值；
步骤S9，建立台区配电变压器的运行数据监测模型，计算台区综合数据；
步骤S10，采集台区配电变压器的运行数据进行监测和分析；
步骤S11，对台区内的各类负荷用电数据进行分析，包括台区日用电实时功率分析、日用电量分析、月用电量分析和年用电量分析；对台区内的用电负荷进行未来24小时和168小时的负荷预测；
步骤S12，结合台区配电变压器的负载率，用电数据、负荷预测、分布式光伏数据、储能数据、充电桩数据、发电预测数据根据调控策略计算储能和充电桩的充放电功率指令，以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,其特征在于,所述步骤S6的光伏发电功率函数为：
其中，f（It）是以太阳辐射度为变量的发电功率函数；
为伽玛函数，其形状参数air、bir由Ii的均值和标准差计算得到；Ii为随时间变化的太阳辐射强度，Imax为Ii的最大值，Iref为分布式光伏场站可利用的标称太阳辐射强度；ωir为太阳辐照度均值，υir为太阳辐照度标准差。
3.根据权利要求1所述的一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,其特征在于,所述步骤S7的等式关系为：
其中，
和/>
分别为光伏板的出力和逆变器的出力，其随机性和太阳辐射强度Ii的不确定性强相关；A为分布式光伏场站光伏板的面积；μPV和μSH分别为光伏板(PV)和逆变器(SH)的发电效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,其特征在于,所述步骤S12中的以配电变压器负载率正常运行为目标值进行一体化调控策略为光储充联合运行策略，即优先消纳光伏发电量，多余的光伏发电量存储，具体包括以下步骤：
步骤T1，光伏发电设备工作模式设置为最大功率发电模式；
步骤T2，当P光伏>P充并且SOC<70%，则光伏给充电桩和储能充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为充电模式；
步骤T3，高峰时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能系统充电功率≤P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T4，当高峰时段，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，SOC≥90%时，则储能放电给充电桩充电；监测到配电变压器负载率降到70%以下，保持储能放电；监测到配电变压器负载率仍大于70%，则对充电桩进行限电控制，根据当前负载率和70%进行比较计算得到需要减少的充电功率，再根据当前正在运行中的充电枪进行平均计算，降低每个充电枪的充电功率；
步骤T6，配电变压器负载率>70%时，当P光伏最大发电功率，当SOC<10%时，储能不放电也不充电，此时直接计算需要降低的功率，对每个充电枪进行降功率充电；
步骤T7，配电变压器负载率小于70%时，若光伏场站依然发电，由光伏场站对储能和充电桩进行充电；若光伏场站发电功率为0，则在用电低谷时段，由电网给储能和充电桩充电；
步骤T8，平段和低谷时段，储能系统充电功率＞P光伏-P充，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T9，当P光伏>P充并且90%<=SOC<=100%，则光伏给充电桩充电；即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T10，当P光伏<=P充并且 SOC>20%，则光伏和储能给充电桩充电； 即设置充电桩工作模式为正常模式，储能PCS设备工作模式为放电模式；
步骤T11，储能系统放电功率≤P充-P光伏；SOC≤10%时，储能PCS设备停止放电，储能PCS设备工作模式转为待机模式；
步骤T12，当P光伏<=P充并且SOC<=20%，则光伏和市电共同给充电桩和储能电池充电；即设置充电桩工作模式为正常模式；
步骤T13，高峰电价时段，30%<配电变压器负载率<=70%，储能PCS设备工作模式为待机模式；
步骤T14，平段和低谷电价时段，储能PCS设备工作模式为充电模式，SOC≥90%时，储能PCS设备停止充电；
步骤S15，电力调度的峰值约束；通过判断台区配电变压器的负载率，实现电力网络系统中不同层级之间的断面潮流限制约束；最终实现台区配电变压器负载率的优化运行。
5.根据权利要求1所述的一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,其特征在于,所述步骤S9中的台区综合数据，包括光伏发电功率、日发电量、累计发电量；储能充放电功率、日充电电量、日放电电量、累计充电电量、累计放电电量；充电桩的充电功率、日充电电量、累计充电电量；用电有功功率、日用电量、累计用电量。
6.根据权利要求1所述的一种基于台区负荷优化运行的源网荷储协同的控制方法,其特征在于,所述步骤S10中的采集台区配电变压器的运行数据包括实时三相电压、三相电流、功率因数和负载率。
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