CN116846049A - 一种光伏储能系统的智能充电方法 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种光伏储能系统的智能充电方法、系统、设备及介质。本申请中，通过在光伏储能系统中设置了多个电池包，以及与第一DC/DC变换器连接的第一DC/DC变换器母线以及与第二DC/DC变换器连接的第二DC/DC变换器母线，通过获取光伏系统产生的平均功率以及负载消耗功率，对可分配功率进行计算；通过对电池包的状态和可分配功率的检测，对电池包进行动态接入调整，采用并联接入至第一DC/DC变换器母线或串联接入至第二DC/DC变换器母线，使得每个电池包都可以任意的串联/并联接入第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器，能有效提高光伏储能的储能效率。
Description
技术领域
本发明涉及光伏储能系统技术领域，尤其涉及一种光伏储能系统的智能充电方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前，随着社会各行各业的快速发展，工业化进程给人类的生活带来了诸多便利，但是随之而来的，还有环境问题。随着工业的发展，人们对于能源的需求在不断增长，并且这一趋势会在未来很长一段时间内继续保持。然而，工业化发展不会停止，人们将目光聚焦到了可再生能源。众多可再生能源中，光伏是重要的组成部分，近年来光伏产业飞速发展，光伏装机量创下新高。然而，众所周知，光伏系统受日照、温度等环境变化影响，其产生的能量不如其他绿色能源稳定，需要在光伏系统中集成各种电路以实现其输出的稳定性。另外，由于光伏资源的不均匀的特点，分布式光伏可以大大的提高光伏系统的效率，而分布式光伏中，储能系统扮演着重要的角色。储能系统的存在，很大程度上提高了整个光伏系统的可控性，缓解光伏发电系统的问题，解决了光伏并网时与电网之间的冲突问题。
然而，光伏储能系统中，包含了光伏以及储能两大系统。然而，储能是需要在能量富余的情况下才会发挥其最用。若光伏产生的电量较少的情况下，其需要供给负载使用，剩余的可分配的电量更少，如何提高有限电量的利用率，是急需解决的问题。
现有技术中，光伏储能系统通常采用离网或并网的方式存在。小规模的光伏储能系统通常采用离网模式，其主要应用于家庭的日常供电以及较少的储能，以便在临时停电时能够有少量电量使用；这种场景下，处于经济成本考虑，电池通常不会配置太大，并且电池基本上属于满电状态，仅在于停电时才会发挥最用。而对于大规模的光伏储能系统而言，通常处于并网状态，其具有大规模的储能系统，然而，现有技术中，通常是在光伏发电量在供给负载后，仍有剩余的情况下，对整个储能系统进行充电，若仍有剩余，则通过电网进行回收；或者对光伏发电量以及负载电量进行预测，以提前规划好储能系统的充放电。而鲜有研究光伏系统产生的电量有限的情况下，如何提高有限电量的利用率。
因此，有必要提供一种光伏储能系统的智能充电方法，以提高有限发电量的储能效率。
发明内容
基于此，本申请提出一种光伏储能系统的智能充电方法、系统、设备及介质，旨在解决现有技术中光伏储能系统在有限发电量的情况下储能效率低的技术问题。
一种光伏储能系统的智能充电方法，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、第一DC/DC变换器系统以及第二DC/DC变换器系统，其特征在于，所述方法包括：
获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；
根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
若所述可分配功率大于预设阈值时；
确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组；
将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且所述平均功率满足第一预设条件时，将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
进一步地，所述获取未来时间段内t的未来时间段内t的当前光伏系统所处区域的日照强度、温度信息；
根据所述日照强度、温度信息获得所述光伏储能系统所产生的平均功率：
Pt＝S*δt*η*ω
ω＝1+K*(Tt-T0)
其中，S为光伏发电板的面积，δt为未来时间段t内光伏系统所处区域的日照平均强度，η为转化效率，ω为温度修正因子，K为光伏发电板的温度系数，Tt为光伏发电板对应时间t内的平均温度，T0为光伏发电板的参考温度。
具体地，所述平均功率满足第一预设条件，包括：
其中，Pt为未来时间段t内光伏储能系统所产生的平均功率，Pi为该时间段t内第i个负载预测消耗功率，I为电池包最佳恒流充电电流，(Uj)min为第j个电池包的最小恒流充电电压，m为接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，n为负载数量。
进一步地，所述方法还包括：
将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线之后，控制第一DC/DC变换器的输出功率POUT1和第二DC/DC变换器的输出功率POUT2；
所述POUT1和POUT2的满足如下条件：
其中，l为当前第二目标电池包组的数量，m′为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，Ik为当前第二目标电池包组第k个电池包的充电电流，U2为当前第二目标电池包组的并联恒压充电电压，Uk′为当前接入第二DC/DC变换器母线的第k′个电池包的充电电压，I为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的恒流电流。
进一步地，所述方法还包括：
收集各负载负荷的历史负载数据；
将所述历史负载数据进行缺省值处理、异常值处理和归一化；
将所述数据划分为训练集和测试集，并采用滑动窗口将训练集和测试集中连续的负载数据划分为多个序列；
将所述多个序列历史负载数据，输入到利用深度学习框架TensorFlow构建的LSTM模型中，预测未来预设时间内各负载消耗功率。
进一步地，所述方法还包括：
监测电池包的状态信息，在储能过程中，若发现电池包状态异常，控制其断开与第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器的连接。
本申请还提供一种智能充电光伏储能系统，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、开关阵列、第一DC/DC变换器系统以及第二DC/DC变换器系统，其特征在于，所述智能充电光伏储能系统还包括：
获取模块，用于获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；并根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
电池分组模块，用于若所述可分配功率大于预设阈值时，确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组，以及确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
控制模块，用于控制开关阵列将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
所述控制模块还用于当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，控制开关阵列将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，并且控制所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
所述控制模块还用于控制开关阵列将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
进一步地，所述系统还包括：
串联支线、串联母线以及负极母线；所述开关阵列用于将电池包串联/并联接入第一DC/DC变换器母线或第二DC/DC变换器母线。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法的步骤。
本申请的光伏储能系统的智能充电方法中，在光伏储能系统中设置了多个电池包，以及与第一DC/DC变换器连接的第一DC/DC变换器母线以及与第二DC/DC变换器连接的第二DC/DC变换器母线，通过获取光伏系统产生的平均功率以及负载消耗功率，对可分配功率进行计算；在此基础上，挑选出电量较低的电池包并联接入第一DC/DC变换器母线，对其进行预充电；当预充电的电池包需要进入恒流充电时，且平均功率满足第一预设条件时，将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线；当电池包需要进入恒压充电时，将电池包并连接入第一DC/DC变换器母线。通过本申请的方法，可以在光伏产生的电量较少的情况下，先对需要预充的电池进行预充电，避免电量低的电池直接进行高电压/高电流的充电，对电池造成不可逆的损伤；并且，本申请通过对电池包的状态和可分配功率的检测，对电池包进行动态接入调整，使得每个电池包都可以任意的串联/并联接入第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器，高效的进行储能，高效的存储有限的发电量。
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。
其中：
图1为一个实施例中光伏储能系统的智能充电方法的结构框图；
图2为一个实施例中智能充电光伏储能系统框图；
图3为一个实施例中智能充电光伏储能系统结构图；
图4 为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”、“包含”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。在本申请的权利要求书、说明书以及说明书附图中的术语，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其他实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其他实施例相结合。
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种光伏储能系统的智能充电方法，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、与第一DC/DC变换器连接的第一DC/DC变换器母线以及与第二DC/DC变换器连接的第二DC/DC变换器母线，所述方法包括：
S101获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；
具体地，光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、以及与光伏发电板连接的第一DC/DC变换器系统和第二DC/DC变换器系统，其中，所述第一DC/DC变换器系统包括与第一DC/DC变换器相连接的第一DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器系统包括与第二DC/DC变换器相连接的第二DC/DC变换器母线，光伏发电板通过接收太阳光的能量，将其转化为可用的电能。在对这些电能进行使用时，通常需要对其进行计算以及分配。由于光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率与日照、温度等环境因素相关，因此，本申请通过获取未来时间段内t的当前光伏系统所处区域的日照强度、光伏发电板的温度、光伏发电板的面积以及转化效率，对其未来预设时间段t内所产生的平均功率进行计算，所述光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率计算公式如下：
Pt＝S*δt*η*ω
ω＝1+K*(Tt-T0)
其中，S为光伏发电板的面积，δt为未来时间段t内光伏系统所处区域的日照平均强度，η为转化效率，ω为温度修正因子，K为光伏发电板的温度系数，Tt为光伏发电板对应时间t内的平均温度，T0为光伏发电板的参考温度。
由于光伏发电板的发电效率受发电板温度影响，因此本申请在计算其未来预设时间段t内所产生的平均功率时，加入了温度修正因子，通过光伏发电板的温度对其产生的平均功率进行修正，以更准确的计算光伏储能系统产生的平均功率。
S102根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
具体地，光伏储能系统产生的电能可以直接供给用户负载直接使用，也可以同时通过电池包进行存储，本实施例中，光伏储能系统可以连接有多个负载，负载会对光伏储能系统产生的功率进行消耗，经过负载消耗后的剩余功率为可分配功率，可分配功率可用于对电池包进行储能。
在本申请的一个实施例中，可分配功率可采用如下公式计算：
其中，Pt为光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率，Pi为该时间段t内第i个负载预测消耗功率，n为负载的数量。
本发明中，通过采用电网负荷模型对电网负荷数据进行预测，具体的，通过获取得到电网历史负荷数据之后，将其输入到预设的电网负荷模型中，可根据各负载历史负荷消耗数据获得电网下一时间段内的电网负荷数据。电网负荷模型为LSTM模型，用于预测电网负荷，其输入为历史时段的电网负荷数据，输出为下一时段的电网负荷数据预测值。LSTM是一种循环神经网络的变体，专门用于处理序列数据和时间序列数据的建模和预测。LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够有效地捕捉长期依赖关系。
在本申请的一个实施例中，电网负荷模型的构建如下：首先收集电网负荷的历史数据，包括时间戳和对应的负载值，将数据进行缺省值处理、异常值处理和归一化；然后，将数据划分为训练集和测试集；采用滑动窗口的方式将训练集和测试集中连续的负载数据划分为多个序列，每个序列包含连续的时间步和对应的负载值；使用深度学习框架TensorFlow构建LSTM模型，模型的输入为时间步序列的历史负载数据，输出为未来一段时间内的负载预测值；使用训练集对LSTM模型进行训练，在训练过程中，通过均方误差损失函数来调整模型的权重和偏置，并使用梯度下降优化算法进行模型优化；最后采用使用测试集对训练好的LSTM模型进行验证，通过计算预测值与真实值之间的均方根误差评估模型的性能，从而获得电网负荷模型。采用LSTM模型作为电网负荷模型可以充分利用LSTM模型的时间序列建模优势更好地捕捉和预测负荷数据的时间相关性和模式，提高负荷预测的准确性和可靠性。
可以理解的是，本实施例中，通过采用预设时间段t内产生的平均功率减去负载消耗功率，以获得预设时间段t内的可分配功率，通过此方式，既可以更加即时的对可分配功率进行计算评估，又可以减少光伏储能系统产生的功率不稳定的影响，以使得光伏储能系统能够更加及时的对其控制策略进行调整。
S103若所述可分配功率大于预设阈值时；确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组；
在本申请的一个实施例中，对所述可分配功率以及每个电池包的SOC进行监测；电池包的SOC(State-of-Charge)指的是电池包剩余电量的状态，其可以直接反映出电池包的剩余电量，通过其剩余电量可以对电池包的充电策略进行调整。在本发明中，可通过光伏储能系统的主控模块主动的发出获取电池包SOC指令，控制模块通过对开关阵列的控制，将每个电池包并联连接至第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器；光伏储能系统的主控模块通过每个电池包的电源管理系统获取每个电池包的SOC，并将获取到的SOC通过分组模块与第一电荷阈值SOC1进行比较，将SOC小于第一电荷阈值SOC1的电池包确定为第一目标电池包组。光伏储能系统的主控模块主动获取电池包的SOC，可以为其主控模块通过对可分配功率进行计算，当可分配功率大于预设阈值时，则启动电池包SOC获取任务，通过将可分配功率与预设阈值进行比较，避免了因光伏储能系统产生功率波动而造成的误判。
S104将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
具体地，在通过与SOC1进行比较确定了第一目标电池包组之后，控制模块对开关阵列进行控制，将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，使得每个第一目标电池包组都与第一DC/DC变换器连接。光伏储能系统的光伏发电板在接收到日照的能量后将其转换为电能，并输入至第一DC/DC变换器，第一DC/DC变换器将获得的电能转换至所需的电压和电流进行输出。在本实施例中，第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能。由于本实施例中，通过对可分配功率进行计算，并且SOC对电池包进行分组，将当前电量小于一定阈值的电池包挑选出来，由于该些电池包的电量低于一定阈值，应对其采用预充电的方式将其唤醒，并且此时的可分配功率较小，故将第一目标电池包组并联连接至第一DC/DC变换器母线，第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能。
可以理解的是，光伏储能系统为了最大化其使用率，通常会采用智能的策略对其进行管理，由于光伏储能系统在白天时会产生较多的电能，而夜晚又不能进行发电，因此通常会在白天时对其产生的电能进行存储，在夜晚的时候对其存储的电能进行利用，如此循环以提高其使用率。而当经过夜晚的使用后，有部分电池包的电量会被耗尽，导致其SOC过低；若此时采用较大的电压/电流进行充电，可能会对电池造成不可逆的损伤。因此，本发明中，通过对光伏储能系统的可分配功率进行计算，当其存在有可分配功率并且该可分配功率较小时，对耗尽电量的电池包采用较小的电压/电流进行预充电，可以有效的保护电池，将这部分较小的可分配功率合理利用，避免浪费。
S105当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
在一个实施例中，光伏储能系统的主控模块对每个接入至第一DC/DC变换器母线的SOC以及可分配功率进行监控，当每个第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，说明每个电池包都拥有了一部分电量，已经脱离了预充阶段，可以进入恒流充电阶段；而平均功率满足第一预设条件，则可将部分/全部电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线。第二DC/DC变换器在接收到可分配功率后，对其进行转换，以预设的恒流电流I进行输出，对电池包进行储能。
在其中一个实施例中，所述平均功率满足第一预设条件，包括：
其中，Pt为当前光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率，Pi为该时间段t内第i个负载预测消耗功率，I为电池包最佳恒流充电电流，(Uj)min为第j个电池包的最小恒流充电电压，m为接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，n为负载数量。
在本实施例中，每个电池包的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，每个电池包都处于恒流充电阶段，电池包进行恒流充电时，其电流固定为I，每个电池包具有最小充电电压，当电池包的充电电压小于最小充电电压时，其充电速率较为缓慢。因此，本实施例中，对可分配功率进行计算，通过可分配功率的大小调整接入第二DC/DC变换器母线的电池包。可以理解的是，当可分配功率较小时，将有限的功率输出至处于预充电的电池包，以对电池包进行保护；而当前阶段，随着电池包预充电的结束，每个电池包均处于恒流充电模式，此时可挑选出部分/全部电池包串联接入第二DC/DC变换器母线，接入的数量可以根据可分配功率的变化而动态调整，以确保接入的电池包能够正常的进行恒流充电。随着日照强度增强，可分配功率逐渐增大，当可分配功率足够支撑所有电池包进行恒流充电，此时，将所有电池包串联接入第二DC/DC变换器母线，使得光伏储能系统所产生的电量除了供给负载外，其余的电量全部进行储能，最大化提高光伏储能系统的效率。
S106确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
具体的，对每个电池包的SOC进行监测，将达到第二电荷阈值SOC2的电池包确定为第二目标电池包组。可以理解的是，电池包在进行恒流充电过程中，其SOC不断上升，当达到SOC2时，电池应该转为恒压充电模式，因此，对每个电池包的SOC进行监测。
S107将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
具体地，将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行恒压充电。可以理解的是，电池包进行恒流充电后，当其SOC到达第二电荷阈值SOC2时，其应该进入恒压充电阶段，此时若继续进行恒流充电，不光会影响其充电效率，严重时可能会对电池造成损伤，因此，此时需要对电池包进行恒压充电。当监测到有电池包的SOC到达第二电荷阈值SOC2时，将该电池包确定为第二目标电池包组；主控模块断开第二目标电池包组与第二DC/DC变换器母线的连接，并将其并联接入至第一DC/DC变换器母线，由于采用并联接入的模式，可对第一DC/DC变换器进行控制，输出合适的第二电压U2，以使得第二目标电池包组进行恒压充电。
可以理解的是，本发明通过对光伏储能系统的可分配功率以及电池包的SOC进行监测，当光伏储能系统的可分配功率较低时，采用较小的电压/电流对SOC较低的电池包进行预充电；而随着日照强度的增加，光伏储能系统的可分配功率也会随之增加，而此时电池包都处于恒流充电阶段，因此，可控制开关阵列对接入的电池包进行调节，使得电池包串联接入第二DC/DC变换器母线；随着储能的不断进行，电池包的SOC不断升高，当电池包到达第二电荷阈值SOC2时，电池包应切换至恒压充电模式，此时控制模块断开电池包与第二DC/DC变换器母线的连接，将其并联接入第一DC/DC变换器母线。通过上述控制方式，可以在光伏储能系统产生的电量不足以充满所有电池的情况下，合理利用其产生的电量。当可分配功率较小时，若对较多的电池包进行充电，可能会由于电流/电压过小造成充电效率极低；而本发明中通过对部分电池进行预充电，以提高可分配功率较小时的利用率；并且可以对电池包进行最大的保护，防止电池包在电量很低时进行大电流/电压充电造成不可逆的损伤。
在另一实施例中，所述方法还包括：
将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线之后，控制第一DC/DC变换器的输出功率POUT1和第二DC/DC变换器的输出功率POUT2；其中，所述POUT1和POUT2的计算公式如下：
其中，l为当前第二目标电池包组的数量，m′为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，Ik为当前第二目标电池包组第k个电池包的充电电流，U2为当前第二目标电池包组的充电电压，Uk′为当前接入第二DC/DC变换器母线的第k′个电池包的充电电压，I为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的恒流电流。
通过上述方法，当第一DC/DC变换器母线和第二DC/DC变换器母线均有电池包接入时，对第一DC/DC变换器的输出功率POUT1和第二DC/DC变换器的输出功率POUT2进行控制，以提高有限功率的利用率以及提高电池包的充电效率。
进一步地，本发明的方法还包括：对每个电池包的状态信息进行监测，在储能过程中，若发现电池包状态异常，控制其断开与第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器的连接，以防止危险发生。
如图2所示，在一个实施例中，本申请提供一种智能充电光伏储能系统，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、第一DC/DC变换器系统以及第二DC/DC变换器系统，所述第一DC/DC变换器系统包括与第一DC/DC变换器相连接的第一DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器系统包括与第二DC/DC变换器相连接的第二DC/DC变换器母线；所述智能充电光伏储能系统还包括：
获取模块，用于获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；并根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
电池分组模块，用于若所述可分配功率大于预设阈值时，确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组，以及确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
控制模块，用于控制开关阵列将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
所述控制模块还用于当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，控制开关阵列将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，并且控制所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
所述控制模块还用于控制开关阵列将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
图3示出了一种智能充电光伏储能系统储能电池的优选实施连接结构。本实施例中的智能充电光伏储能系统包括光伏发电板(图中未单独示出)、N个电池包、第一DC/DC变换器母线、第二DC/DC变换器母线以及开关阵列；第一DC/DC变换器母线与第一DC/DC变换器(图中未示出)连接，第二DC/DC变换器母线与第二DC/DC变换器(图中未示出)连接。
所述系统还包括串联支线、串联母线、开关阵列，所述串联支线用于建立每个电池包的负极以及下一个电池包的正极的串联连接通路；所述串联母线用于建立间隔电池包的串联连接通路；所述开关阵列具体包括单刀双掷开关S1和S0N-1以及单刀三掷开关组一S2、S3…SN，单刀三掷开关组二S11、S12…S1N-1，以及单刀三掷开关组三S01、S02…S0N-2；需要注意的是，本实施例中的单刀多掷开关并不仅局限于机械式的单刀多掷开关，使用单刀多掷开关是为了更明了的描述本发明，具体使用中可将单刀多掷开关用可实现对应功能的数字式的多路开关/多路复用器进行替换。其中单刀双掷开关S1可以将1#电池包连接至第一DC/DC变换器母线或第二DC/DC变换器母线；单刀三掷开关组一S2、S3…SN可以将2#至N#电池包连接至串联支线、第一DC/DC变换器母线或第二DC/DC变换器母线之一；单刀三掷开关组二S11、S12…S1N-1可以将1#至N-1#电池包连接至串联支线、串联母线、负极母线之一；位于串联母线上的单刀三掷开关组三S01、S02…S0N-2可以将开关连接至串联支线、串联母线或负极母线之一。通过串联支线、串联母线的设置、以及控制开关阵列的组合，可以实现任意组合的多个电池包并联连接至第一DC/DC变换器母线和/或多个电池包串联连接至第二DC/DC变换器母线。可以理解的是，上述单刀双掷开关和单刀三掷开关仅仅为一种实现方式，然而，本实施例并不局限于传统的单刀多掷开关，为了更快的进行响应以及便于控制，也可采用电磁继电器、数字集成电路中的多路开关/多路复用器等以数字的方式实现相应的功能。
通过本实施例公开的智能充电光伏储能系统，其可用于实现上述方法，具体地，当获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；根据所述平均功率以及负载消耗功率计算得到可分配功率；确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组；通过控制开关阵列使得第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能。例如：当1#、2#电池包被确定为第一目标电池包组，则通过控制开关阵列，将S1和S2连接至第一DC/DC变换器母线，S11和S12连接至负极母线，单刀三掷开关组一的其余开关连接至串联支线上、单刀三掷开关组二的其余开关连接至串联支线上、单刀三掷开关组三的开关连接至串联母线上，以实现将电池包并联接入至第一DC/DC变换器母线。进一步地，当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能。例如：当前可分配功率足以支撑所有电池串联接入至第二DC/DC变换器母线时，将S1连接至第二DC/DC变换器母线、单刀三掷开关组一和单刀三掷开关组二均连接至串联支线、单刀三掷开关组三连接至串联母线，如此，可实现电池包全部串联连接至第二DC/DC变换器母线。进一步地，确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。例如，当1#电池包和N-1#电池包进入恒流阶段时，控制开关阵列将其并联接入第一DC/DC变换器母线；具体地，将S1和SN-1连接至第一DC/DC变换器母线、S11和S1N-1连接至负极母线、而S2连接至第二DC/DC变换器母线、S1N-2连接至负极母线、单刀三掷开关组一和单刀三掷开关组二的其余开关均连接至串联支线、S0N-2和S0N-1连接至串联支线、单刀三掷开关组三的其余开关连接至串联母线，如此便可实现1#电池包和N-1#电池包并联接入第一DC/DC变换器母线，其余电池包串联连接至第二DC/DC变换器母线。可以理解的是，上述示例仅仅用于描述该开关阵列的用途，并不构成对本系统的限制，具体使用场景并不局限于此，本领域技术人员可根据需要任意组合上述开关阵列以使得不同的电池串联/并联接入不同的DC/DC变换器母线，以实现所需的连接方式。
通过本实施例公开的智能充电光伏储能系统，可以实现将多个电池包并联连接至第一DC/DC变换器母线和/或多个电池包串联连接至第二DC/DC变换器母线的任意组合，采用较少的开关阵列最大化实现了电池包根据需要可重构分别接入两条DC/DC母线的目的，以提高光伏储能系统的储能效率。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法。
图 示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图 所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现环境智能监控方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行环境智能监控方法。本领域技术人员可以理解，图 中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种光伏储能系统的智能充电方法，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、第一DC/DC变换器系统以及第二DC/DC变换器系统，其特征在于，所述方法包括：
获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；
根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
若所述可分配功率大于预设阈值时；
确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组；
将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且所述平均功率满足第一预设条件时，将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取光伏储能系统所产生的功率，包括：
获取未来时间段内t的未来时间段内t的当前光伏系统所处区域的日照强度、温度信息；
根据所述日照强度、温度信息获得所述光伏储能系统所产生的平均功率：
Pt＝S*δt*η*ω
ω＝1+K*(Tt-T0)
其中，S为光伏发电板的面积，δt为未来时间段t内光伏系统所处区域的日照平均强度，η为转化效率，ω为温度修正因子，K为光伏发电板的温度系数，Tt为光伏发电板对应时间t内的平均温度，T0为光伏发电板的参考温度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平均功率满足第一预设条件，包括：
其中，Pt为未来时间段t内光伏储能系统所产生的平均功率，Pi为该时间段t内第i个负载预测消耗功率，I为电池包最佳恒流充电电流，(Uj)min为第j个电池包的最小恒流充电电压，m为接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，n为负载数量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线之后，控制第一DC/DC变换器的输出功率POUT1和第二DC/DC变换器的输出功率POUT2；
所述POUT1和POUT2的满足如下条件：
其中，l为当前第二目标电池包组的数量，m′为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的数量，Ik为当前第二目标电池包组第k个电池包的充电电流，U2为当前第二目标电池包组的并联恒压充电电压，Uk′为当前接入第二DC/DC变换器母线的第k′个电池包的充电电压，I为当前接入第二DC/DC变换器母线的电池包的恒流电流。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
收集各负载负荷的历史负载数据；
将所述历史负载数据进行缺省值处理、异常值处理和归一化；
将所述数据划分为训练集和测试集，并采用滑动窗口将训练集和测试集中连续的负载数据划分为多个序列；
将所述多个序列历史负载数据，输入到利用深度学习框架TensorFlow构建的LSTM模型中，预测未来预设时间内各负载消耗功率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
监测电池包的状态信息，在储能过程中，若发现电池包状态异常，控制其断开与第一DC/DC变换器或第二DC/DC变换器的连接。
7.一种智能充电光伏储能系统，所述光伏储能系统包括光伏发电板、多个电池包、开关阵列、第一DC/DC变换器系统以及第二DC/DC变换器系统，其特征在于，所述智能充电光伏储能系统还包括：
获取模块，用于获取光伏储能系统未来预设时间段t内所产生的平均功率；并根据所述平均功率以及负载消耗功率得到所述预设时间内可分配功率；
电池分组模块，用于若所述可分配功率大于预设阈值时，确定SOC小于第一电荷阈值SOC1的第一目标电池包组，以及确定SOC到达第二电荷阈值SOC2的第二目标电池包组；
控制模块，用于控制开关阵列将第一目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第一电压U1对第一目标电池包组进行储能；
所述控制模块还用于当所述第一目标电池包组的SOC均大于第一电荷阈值SOC1，且平均功率满足第一预设条件时，控制开关阵列将第一目标电池包组以及剩余的电池包串联接入至第二DC/DC变换器母线，并且控制所述第二DC/DC变换器以预设的恒流电流I对电池包进行储能；
所述控制模块还用于控制开关阵列将第二目标电池包组并联接入至第一DC/DC变换器母线，并且控制所述第一DC/DC变换器以第二电压U2对第二目标电池包组进行储能。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
串联支线、串联母线以及负极母线；
所述开关阵列用于将电池包串联/并联接入第一DC/DC变换器母线或第二DC/DC变换器母线。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-6所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-6所述方法的步骤。
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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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