CN117175655A - 一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 - Google Patents
一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117175655A CN117175655A CN202311021288.6A CN202311021288A CN117175655A CN 117175655 A CN117175655 A CN 117175655A CN 202311021288 A CN202311021288 A CN 202311021288A CN 117175655 A CN117175655 A CN 117175655A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy
- energy storage
- data
- storage equipment
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 313
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 74
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 83
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 75
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 51
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 45
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 20
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 20
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 14
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 12
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 11
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 11
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims description 10
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 9
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 14
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 14
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 8
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 4
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 2
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提出了一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统。所述方法包括：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度。可以有效管理可再生能源的波动性，提高电网供电的稳定性和可靠性；蓄能控制方法可以在能量需求高峰时段对新能源进行储存，而在需求低谷时释放储存的能量。
Description
技术领域
本发明提出了一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统，属于新能源技术领域。
背景技术
随着全球能源消耗的不断增加，传统的能源供应方式已经难以满足日益严峻的环境和能源需求。分布式新能源电力系统作为一种新型的能源供应方式，具有绿色、环保、可再生、分散等优点，受到了广泛的关注和应用。然而，分布式新能源电力系统存在电能供需不稳定、负荷波动大等问题，需要采用有效的蓄能控制方法来提高系统的稳定性和可靠性。
发明内容
本发明提供了一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统，用以解决现有技术中存在的产生具有新能源波动性、能量管理和优化调度不合理、设备协调和故障处理效率低问题：
本发明提出的一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，所述方法包括：
S1：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
S2：通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
S3：将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
S4：建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
进一步的，所述根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置，包括：
S11：根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
S12：根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
S13：通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
S14：根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
S15：通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
S16：根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
进一步的，所述通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；包括：
S21：通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
S22：对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；
S23：根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；
S24：通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
S25：基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；
S26：根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；
S27：通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
S28：根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
进一步的，所述将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略，包括：
S31：将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
S32：基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；
S33：根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
S34：根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
S35：根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
S36：与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
进一步的，所述建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理，包括：
S41：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
S42：对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
S43：通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
S44：根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，所述异常情况包括温度过高以及电流过大；
S45：检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
S46：根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
本发明提出的一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，所述系统包括：
需求确定模块：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
数据采集模块：通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
协同调度模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
实时监测模块：建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
进一步的，所述需求确定模块包括：
类型分析模块：根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
设备选择模块：根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
数量确定模块：通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
节点划分模块：根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
方案配置模块：通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
扩容改进模块：根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
进一步的，所述数据采集模块包括：
数据存储模块：通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
特征提取模块：对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；
模型建立模块：根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；
求解优化模块：通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
情况预测模块：基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；
能源优化模块：根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；
策略制定模块：通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
动态调整模块：根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
进一步的，所述协同调度模块包括：
连接检测模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
充放电模块：基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；
优先级调度模块：根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
指标监测模块：根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
优化调度模块：根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
调整协调模块：与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
进一步的，所述实时监测模块包括：
状态数据采集模块：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
处理分析模块：对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
故障类型识别模块：通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
异常检测模块：根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，所述异常情况包括温度过高以及电流过大；
报警触发模块：检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
过程监控模块：根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
本发明有益效果：分布式新能源电力系统中，蓄能控制方法可以通过动态调节蓄能设备的充放电状态，实现能量的平衡和优化。可以有效管理可再生能源的波动性，提高电网供电的稳定性和可靠性；蓄能控制方法可以在能量需求高峰时段对新能源进行储存，而在需求低谷时释放储存的能量。这有助于平滑负荷曲线，提高电力系统的负载调度能力，降低用电峰谷差异，减少对传统发电设备的依赖，节约能源成本；通过蓄能控制方法，可以合理管理蓄能设备的充放电过程，最大限度地提高储能设备的利用率。有助于降低系统运行成本，延长蓄能设备的寿命，并提高整个电力系统的能源利用效率；蓄能控制系统可以根据电网需求的变化，快速调整蓄能设备的充放电状态，以实现对电网频率和电压等参数的灵活响应。这有助于提高电网的稳定性和安全性，降低电力系统运行的风险；分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统可以促进可再生能源的大规模应用和发展。通过储存和利用可再生能源，可以减少对传统化石能源的依赖，降低温室气体排放，推动清洁能源的可持续发展，符合环保和可持续发展的要求。
附图说明
图1为本发明所述一种分布式能源电力系统的蓄能控制方法步骤图。
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例对本发明进行详细描述。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，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
本发明的一个实施例，本发明提出的一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，所述方法包括：
S1：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
S2：通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
S3：将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
S4：建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
上述技术方案的工作原理为：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量和布局。首先，根据负荷需求和可再生能源的产生模式，分析系统的需求和供应情况。然后，根据这些分析结果确定蓄能设备的类型、数量和布局，以最大程度地满足能源需求，并确保系统的可靠性和稳定性；例如，假设有一个太阳能发电系统，并且需要设计一个蓄能系统来储存白天产生的电能，以供夜间使用。根据需求与条件，可以选择以下两种类型的蓄能设备：电池和储氢设备。电池是一种常见的蓄能设备，可以存储电能并在需要时释放；储氢设备则是将太阳能转化为氢气储存，夜间再通过燃料电池转化为电能的方式来实现能源存储。首先，需要对可再生能源的产生模式进行分析。太阳能是昼夜不断的，但在夜间无法产生，因此需要将白天产生的电能进行储存。负荷需求方面，需要确定在夜间需要供电的设备的功率需求。假设白天太阳能发电系统每小时平均产生10千瓦时的电能，夜间负荷需求平均为8千瓦时。根据这些数据，可以计算出每天需要储存的电能量为10千瓦时-8千瓦时＝2千瓦时。接下来，需要确定最佳的蓄能容量和位置配置。假设使用电池和储氢设备来进行储能。根据可再生能源的产生模式和负荷需求，考虑在太阳能发电系统旁边安装一个电池存储系统，以满足夜间的负荷需求。同时，为了增加蓄能容量，可以选择在离太阳能发电系统较远的地方，安装一个储氢设备。根据具体需求和条件，可以决定使用一套10千瓦时的电池存储系统进行夜间供电，并安装一个储氢设备来提供额外的储能容量。这样可以保证在夜间仍能满足8千瓦时的负荷需求，并且有足够的备用容量以应对特殊情况。通过数据采集设备实时采集新能源产生、存储和消耗的数据。数据采集设备可以监测新能源的产生量、储能设备的充放电情况以及实际负荷需求等信息。基于这些实时采集的数据，通过数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；将蓄能设备与电网连接，并基于能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略。通过与电网的连接，蓄能设备可以实现充放电操作，根据能量管理和调度策略进行控制。同时，蓄能设备还需要与其他设备进行协调调度，确保能源的平衡和稳定。充放电控制和优先级调度策略可以确保能源的正常供应，并最大限度地满足负荷需求；建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态。监测系统可以实时采集蓄能设备的状态信息，包括电池容量、充放电效率、温度等参数。通过对这些数据的监测，可以检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
上述技术方案的效果为：通过根据需求与条件确定最佳的蓄能容量和位置配置，以及制定能量管理和优化调度策略，可以更有效地利用可再生能源，并将其储存起来供后续使用，最大限度地减少能源浪费；通过将蓄能设备与电网连接，并基于能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，可以实现对能源供应的有效调节和平衡，从而提高电网的稳定性和可靠性，减少停电和能源紧张的风险；蓄能系统可以在可再生能源不可用或供应不足时，提供稳定的能源支持，降低对传统能源的依赖程度，进一步推动能源转型和可持续发展；通过实时监测蓄能设备的状态并及时采取措施处理故障和异常情况，可以提高系统的响应速度，使系统能够更加灵活地适应能源供需的变化。
本发明的一个实施例，所述根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置，包括：
S11：根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
S12：根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
S13：通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
S14：根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
S15：通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
S16：根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
上述技术方案的工作原理为：根据地理和环境条件确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析。通过对不同可再生能源(如太阳能、风能、水力能等)在该地区的可利用性和稳定性进行评估和分析，从而确定最适合的可再生能源发电类型；根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型。不同类型的可再生能源发电系统具有其特定的特点，因此需要选择适当类型的蓄能设备来储存和释放能量，以满足负荷需求和平衡能源供应与需求；通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量。根据负荷需求的变化以及可再生能源的波动性，结合蓄能设备的充放电效率，可以计算出所需的蓄能设备总体容量，并据此确定所需的蓄能设备数量；根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点。在确定蓄能设备的布局时，需要考虑能量传输损耗和效率，将蓄能设备合理地布置在适当的位置、区域或节点，以最小化能量传输损耗并提高系统的整体性能；通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素进行方案配置。利用优化算法对不同蓄能设备配置和容量组合进行评估和比较，考虑诸多因素(如经济性、可靠性、灵活性等)，选择最佳的配置方案，以实现蓄能系统的高效运行和能源利用；根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。通过持续监测系统的运行数据，评估系统表现，并根据需要进行配置方案的优化、蓄能设备的扩容或改进，以适应不断变化的负荷需求和可再生能源供应。
上述技术方案的效果为：通过根据地理和环境条件选择适合的可再生能源发电类型，系统可以更有效地利用可再生能源资源，减少能源浪费，提高能源利用效率；可再生能源发电系统减少了对传统能源(如煤炭、天然气等)的依赖，降低了对非可再生能源的需求，有利于减少温室气体排放和环境污染；通过选择合适的蓄能设备类型和容量，将可再生能源存储起来，在需求高峰时释放能量，实现能源供需平衡，提高系统的稳定性和可靠性；可再生能源发电具有一定的波动性，通过分析负荷需求和可再生能源产生模式，计算所需的蓄能设备容量和数量，可以平滑能源波动性，提供稳定的能源供应；通过优化算法评估不同配置和容量组合，综合考虑经济性、可靠性、灵活性等因素，选择最佳的配置方案，以满足不同需求，并确保系统的高效运行；通过实际运行数据对系统进行监测和分析，及时优化配置方案，扩容或改进蓄能设备，以适应负荷需求和能源供应的变化，提高系统的性能和效果。
本发明的一个实施例，所述通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；包括：
S21：通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
S22：对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；所述有效特征包括能源产生与消耗的趋势、周期性以及波动性；
S23：根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；包括资源配置、负荷需求建模等；
S24：通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
S25：基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；预测计算公式为：
Ni＝ξ×Ni-1+(Ri-ξ×Ri)+α×Ci
其中，Ri表示第i个单位时间段内的能源产生量，Ni、Ni-1表示第i个时间段内以及第i-1个时间段内的预测能源产生量，ξ表示过去时间段的能源产生量对预测结果的贡献的权重系数，Ci表示第i个时间段内的天气因素，α表示天气因素的权重系数。
S26：根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；所述新能源产生和负荷需求的不匹配性是指新能源的产生量和负荷需求之间存在时间上的差异和波动性。
S27：通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
S28：根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
上述技术方案的工作原理为：通过传感器和监测设备实时采集新能源产生、储存和消耗的数据，并将这些数据存储到数据库中；对数据库中的数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声，以及填补缺失数据。然后从这些数据中提取有效特征，例如能源产生与消耗的趋势、周期性和波动性等；结合提取到的有效特征和历史数据，建立能源管理与调度的数学模型。该模型包括资源配置模型，用于确定不同能源类型的分配比例；负载需求建模，用于预测和优化负载需求；以及其他相关模型，用于评估系统状态和性能；利用遗传算法和动态规划等优化算法对建立的数学模型进行求解和优化，以得到最佳的能源调度策略。这些策略涉及能源的分配、调度时机等；基于历史数据和实际信息(如天气信息)，利用时间序列分析和机器学习方法对新能源产生情况进行预测。这有助于更好地预测和适应新能源的波动性和不确定性；根据新能源产生和负载需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗。通过考虑新能源的产生量和负载需求之间的时间差异和波动性，实现能源的平衡和优化利用；基于建立的数学模型、优化算法和实时采集到的数据，制定最佳的能源调度策略。这包括能源的分配、调度时机等方面的决策，并可以根据实时监测数据对能源调度策略进行动态调整，以适应不断变化的环境和需求。
上述技术方案的效果为：通过实时采集、预处理和分析能源数据，可以对能源产生、存储和消耗进行精确监测和管理，实现能源的高效利用和节约；基于建立的数学模型和优化算法，能够制定最佳的能源调度策略。有助于减少能源的浪费、降低能源成本，并满足负荷需求；通过时间序列分析和机器学习方法，可以对新能源产生情况进行预测。有助于更好地预测和适应新能源的波动性和不确定性，提前做出相应调整；根据新能源产生和负荷需求的差异和波动性，制定合理的蓄能设备充放电策略，实现能源的平衡和优化利用。可以增加能源的供应可靠性，并减少对传统能源的依赖；通过实时采集到的数据，可以对能源调度策略进行动态调整。当存在突发事件或负荷需求变化时，系统可以及时作出相应调整，保证能源供应的稳定性和可靠性。上述公式通过引入α×Ci项，将天气因素纳入预测模型中，可以更全面地考虑天气对能源产生量的影响；提高预测的准确性和可靠性，因为天气因素常常是能源产生量波动的重要因素之一。由于公式中包含了过去时间段的能源产生量项Ni-1，以及当前时间段的实际能源产生量项Ri，能够考虑到过去数据和当前数据之间的关系。这使得模型能够更好地适应动态变化的情况，并在预测中综合考虑历史趋势和实际观测值，提高了预测的准确性；公式中的权重系数ξ和α可以根据实际情况进行调整。ξ用于平衡过去时间段的能源产生量和当前时间段的实际产生量的影响力，而α用于调节天气因素的权重。通过合理调节权重系数，可以使预测模型更加符合实际情况，提高预测的准确性和可靠性。
本发明的一个实施例，所述将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略，包括：
S31：将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
S32：基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；考虑到能量产生和消耗的动态性，确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数。
S33：根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
S34：根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
S35：根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
S36：与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
上述技术方案的工作原理为：将蓄能设备与电网进行连接，并对它们之间的物理连接和通信连接进行检测，确保能量传输和信息交互能够正常进行；根据实时的能源产生和负荷需求数据，制定蓄能设备的充放电策略。考虑能量产生和消耗的动态性，确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数，以平衡能源的供需关系；根据整个能源系统的要求和各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略。确保蓄能设备能够在不同设备之间协调和有效调度，以提高系统整体的能源利用效率；根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程。同时监测充电速率和放电速率等指标，并根据需要调整设备的状态和输出功率。确保蓄能设备安全运行，并满足系统的能量需求；根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度。根据优先级确定充电或放电时机。与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调。其中，其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
上述技术方案的效果为：通过制定充放电策略，根据实时的能源产生和负荷需求数据，对蓄能设备进行有效的调度和控制。可以根据能量的动态性，合理地确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数，从而提高能源的利用效率；优化调度策略可以根据整个能源系统的要求和各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略。通过协调和调度蓄能设备与其他设备之间的工作，可以平衡能源的供需关系，确保能源的稳定供应；蓄能设备作为能源系统的重要组成部分，通过控制充放电过程，并根据实时数据监测和调整指标，可以提高系统的灵活性和稳定性。在能量需求有波动或不确定性的情况下，可以快速响应并调整充放电策略，以满足需求，并保持系统运行的稳定性；与其他设备进行信息交互和共享能量数据和调度信息，可以实现设备之间的协调和合作，以提高整个能源系统的效率和性能。通过优化调度策略和相应的调整和协调，可以最大限度地利用蓄能设备的储能能力，提供灵活的能源支持。
本发明的一个实施例，所述建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理，包括：
S41：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
S42：对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
S43：通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
S44：根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，所述异常情况包括温度过高；所述异常情况预测Yc计算公式为：
其中，Y1为蓄能设备开始工作的时间，L为现在的温度值，L0为初始温度值，e为自然对数的底数，m为衰减系数，所述m属于[0,1)，当Yc＝0表示异常情况发生概率为0，当0<Yc<0.5，表示出现异常情况概率较低，当0.5≤Yc<1，表示出现异常情况概率较高；当Yc≥1表示出现异常情况概率非常高。
S45：检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
S46：根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
上述技术方案的工作原理为：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，包括电池状态、容量、健康状况等信息。采集的数据可以通过传感器、监测设备等进行获取，并传输到监测中心或控制中心；对采集到的数据进行处理和分析，通过算法和模型判断蓄能设备的情况。根据数据的变化趋势、阈值设定等，判断电池状态是否正常、容量是否满足要求，以及蓄能设备的健康状况。同时，生成相应的监测报告和实时状态展示，提供给相关人员参考；通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，例如电池损坏、接触不良以及过充或过放等。根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，例如温度过高、电流过大等；一旦检测到异常情况，系统将触发报警系统，通过声音、视觉、短信或邮件等方式及时通知相关人员。这样可以使相关人员能够迅速知晓异常情况，采取适当的措施进行处理和维护；根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施。系统会实时监控处理过程，例如修复电池损坏、调整接触状态、调节充放电策略等。同时，对处理过程中的数据进行监测和分析，以确保问题得到解决，并预防类似故障再次发生。
上述技术方案的效果为：通过定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并传输到监测中心或控制中心，可以实现对设备运行状态的实时监测。可以快速掌握设备的工作情况，及时发现异常和故障；通过对采集到的数据进行处理和分析，判断电池状态、容量以及健康状况，可以识别潜在的故障类型，如电池损坏、接触不良、过充或过放等。有助于提前预防故障发生，避免设备损坏或安全事故的发生；根据处理和分析得到的数据，生成监测报告和实时状态展示。可以提供给相关人员参考，让相关人员了解设备的工作状态和趋势，做出决策和调整运营策略；通过对实时数据的监测和分析，检测蓄能设备是否发生异常情况，如温度过高、电流过大等。一旦检测到异常情况，系统将触发报警系统，并及时通知相关人员。可以提高设备的安全性，减少潜在风险；针对不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施。同时，系统还可以实时监控处理过程，确保问题得到解决，并预防类似故障再次发生。有助于加快故障处理速度，提高设备的可靠性和可用性。通过上述公式可以提供对潜在风险的评估，同时，上述公式结合了温度和时间的影响因素，并考虑了衰减系数m，可以提供对异常情况发生概率的预测。通过输入当前温度值、初始温度值和时间，可以计算得到相应的异常情况发生概率Yc；公式中的参数Y1、L、L0、m、t可以根据具体场景进行调整。使公式可以适应不同的蓄能设备或系统，并根据实际情况进行定制和优化；公式的输出结果是一个概率值，表示异常情况发生的可能性。当Yc＝0时，表示异常情况发生的概率为0；当0<Yc<0.5时，表示出现异常情况的概率较低；当0.5≤Yc<1时，表示出现异常情况的概率较高；而当Yc≥1时，表示出现异常情况的概率非常高。
本发明的一个实施例，一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，所述系统包括：
需求确定模块：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
数据采集模块：通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
协同调度模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
实时监测模块：建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
上述技术方案的工作原理为：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量和布局。首先，根据负荷需求和可再生能源的产生模式，分析系统的需求和供应情况。然后，根据这些分析结果确定蓄能设备的类型、数量和布局，以最大程度地满足能源需求，并确保系统的可靠性和稳定性；例如，假设有一个太阳能发电系统，并且需要设计一个蓄能系统来储存白天产生的电能，以供夜间使用。根据需求与条件，可以选择以下两种类型的蓄能设备：电池和储氢设备。电池是一种常见的蓄能设备，可以存储电能并在需要时释放；储氢设备则是将太阳能转化为氢气储存，夜间再通过燃料电池转化为电能的方式来实现能源存储。首先，需要对可再生能源的产生模式进行分析。太阳能是昼夜不断的，但在夜间无法产生，因此需要将白天产生的电能进行储存。负荷需求方面，需要确定在夜间需要供电的设备的功率需求。假设白天太阳能发电系统每小时平均产生10千瓦时的电能，夜间负荷需求平均为8千瓦时。根据这些数据，可以计算出每天需要储存的电能量为10千瓦时-8千瓦时＝2千瓦时。接下来，需要确定最佳的蓄能容量和位置配置。假设使用电池和储氢设备来进行储能。根据可再生能源的产生模式和负荷需求，考虑在太阳能发电系统旁边安装一个电池存储系统，以满足夜间的负荷需求。同时，为了增加蓄能容量，可以选择在离太阳能发电系统较远的地方，安装一个储氢设备。根据具体需求和条件，可以决定使用一套10千瓦时的电池存储系统进行夜间供电，并安装一个储氢设备来提供额外的储能容量。这样可以保证在夜间仍能满足8千瓦时的负荷需求，并且有足够的备用容量以应对特殊情况。通过数据采集设备实时采集新能源产生、存储和消耗的数据。数据采集设备可以监测新能源的产生量、储能设备的充放电情况以及实际负荷需求等信息。基于这些实时采集的数据，通过数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；将蓄能设备与电网连接，并基于能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略。通过与电网的连接，蓄能设备可以实现充放电操作，根据能量管理和调度策略进行控制。同时，蓄能设备还需要与其他设备进行协调调度，确保能源的平衡和稳定。充放电控制和优先级调度策略可以确保能源的正常供应，并最大限度地满足负荷需求；建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态。监测系统可以实时采集蓄能设备的状态信息，包括电池容量、充放电效率、温度等参数。通过对这些数据的监测，可以检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
上述技术方案的效果为：通过根据需求与条件确定最佳的蓄能容量和位置配置，以及制定能量管理和优化调度策略，可以更有效地利用可再生能源，并将其储存起来供后续使用，最大限度地减少能源浪费；通过将蓄能设备与电网连接，并基于能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，可以实现对能源供应的有效调节和平衡，从而提高电网的稳定性和可靠性，减少停电和能源紧张的风险；蓄能系统可以在可再生能源不可用或供应不足时，提供稳定的能源支持，降低对传统能源的依赖程度，进一步推动能源转型和可持续发展；通过实时监测蓄能设备的状态并及时采取措施处理故障和异常情况，可以提高系统的响应速度，使系统能够更加灵活地适应能源供需的变化。
本发明的一个实施例，所述需求确定模块包括：
类型分析模块：根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
设备选择模块：根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
数量确定模块：通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
节点划分模块：根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
方案配置模块：通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
扩容改进模块：根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
上述技术方案的工作原理为：根据地理和环境条件确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析。通过对不同可再生能源(如太阳能、风能、水力能等)在该地区的可利用性和稳定性进行评估和分析，从而确定最适合的可再生能源发电类型；根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型。不同类型的可再生能源发电系统具有其特定的特点，因此需要选择适当类型的蓄能设备来储存和释放能量，以满足负荷需求和平衡能源供应与需求；通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量。根据负荷需求的变化以及可再生能源的波动性，结合蓄能设备的充放电效率，可以计算出所需的蓄能设备总体容量，并据此确定所需的蓄能设备数量；根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点。在确定蓄能设备的布局时，需要考虑能量传输损耗和效率，将蓄能设备合理地布置在适当的位置、区域或节点，以最小化能量传输损耗并提高系统的整体性能；通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素进行方案配置。利用优化算法对不同蓄能设备配置和容量组合进行评估和比较，考虑诸多因素(如经济性、可靠性、灵活性等)，选择最佳的配置方案，以实现蓄能系统的高效运行和能源利用；根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。通过持续监测系统的运行数据，评估系统表现，并根据需要进行配置方案的优化、蓄能设备的扩容或改进，以适应不断变化的负荷需求和可再生能源供应。
上述技术方案的效果为：通过根据地理和环境条件选择适合的可再生能源发电类型，系统可以更有效地利用可再生能源资源，减少能源浪费，提高能源利用效率；可再生能源发电系统减少了对传统能源(如煤炭、天然气等)的依赖，降低了对非可再生能源的需求，有利于减少温室气体排放和环境污染；通过选择合适的蓄能设备类型和容量，将可再生能源存储起来，在需求高峰时释放能量，实现能源供需平衡，提高系统的稳定性和可靠性；可再生能源发电具有一定的波动性，通过分析负荷需求和可再生能源产生模式，计算所需的蓄能设备容量和数量，可以平滑能源波动性，提供稳定的能源供应；通过优化算法评估不同配置和容量组合，综合考虑经济性、可靠性、灵活性等因素，选择最佳的配置方案，以满足不同需求，并确保系统的高效运行；通过实际运行数据对系统进行监测和分析，及时优化配置方案，扩容或改进蓄能设备，以适应负荷需求和能源供应的变化，提高系统的性能和效果。
本发明的一个实施例，所述数据采集模块包括：
数据存储模块：通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
特征提取模块：对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；所述有效特征包括能源产生与消耗的趋势、周期性以及波动性；
模型建立模块：根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；包括资源配置、负荷需求建模等；
求解优化模块：通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
情况预测模块：基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；预测计算公式为：
Ni＝ξ×Ni-1+(Ri-ξ×Ri)+α×Ci
其中，Ri表示第i个单位时间段内的能源产生量，Ni、Ni-1表示第i个时间段内以及第i-1个时间段内的预测能源产生量，ξ表示过去时间段的能源产生量对预测结果的贡献的权重系数，Ci表示第i个时间段内的天气因素，α表示天气因素的权重系数。
能源优化模块：根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；新能源产生和负荷需求的不匹配性是指新能源的产生量和负荷需求之间存在时间上的差异和波动性。
策略制定模块：通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
动态调整模块：根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
上述技术方案的工作原理为：通过传感器和监测设备实时采集新能源产生、储存和消耗的数据，并将这些数据存储到数据库中；对数据库中的数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声，以及填补缺失数据。然后从这些数据中提取有效特征，例如能源产生与消耗的趋势、周期性和波动性等；结合提取到的有效特征和历史数据，建立能源管理与调度的数学模型。该模型包括资源配置模型，用于确定不同能源类型的分配比例；负载需求建模，用于预测和优化负载需求；以及其他相关模型，用于评估系统状态和性能；利用遗传算法和动态规划等优化算法对建立的数学模型进行求解和优化，以得到最佳的能源调度策略。这些策略涉及能源的分配、调度时机等；基于历史数据和实际信息(如天气信息)，利用时间序列分析和机器学习方法对新能源产生情况进行预测。这有助于更好地预测和适应新能源的波动性和不确定性；根据新能源产生和负载需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗。通过考虑新能源的产生量和负载需求之间的时间差异和波动性，实现能源的平衡和优化利用；基于建立的数学模型、优化算法和实时采集到的数据，制定最佳的能源调度策略。这包括能源的分配、调度时机等方面的决策，并可以根据实时监测数据对能源调度策略进行动态调整，以适应不断变化的环境和需求。
上述技术方案的效果为：通过实时采集、预处理和分析能源数据，可以对能源产生、存储和消耗进行精确监测和管理，实现能源的高效利用和节约；基于建立的数学模型和优化算法，能够制定最佳的能源调度策略。有助于减少能源的浪费、降低能源成本，并满足负荷需求；通过时间序列分析和机器学习方法，可以对新能源产生情况进行预测。有助于更好地预测和适应新能源的波动性和不确定性，提前做出相应调整；根据新能源产生和负荷需求的差异和波动性，制定合理的蓄能设备充放电策略，实现能源的平衡和优化利用。可以增加能源的供应可靠性，并减少对传统能源的依赖；通过实时采集到的数据，可以对能源调度策略进行动态调整。当存在突发事件或负荷需求变化时，系统可以及时作出相应调整，保证能源供应的稳定性和可靠性。上述公式通过引入α×Ci项，将天气因素纳入预测模型中，可以更全面地考虑天气对能源产生量的影响；提高预测的准确性和可靠性，因为天气因素常常是能源产生量波动的重要因素之一。由于公式中包含了过去时间段的能源产生量项Ni-1，以及当前时间段的实际能源产生量项Ri，能够考虑到过去数据和当前数据之间的关系。这使得模型能够更好地适应动态变化的情况，并在预测中综合考虑历史趋势和实际观测值，提高了预测的准确性；公式中的权重系数ξ和α可以根据实际情况进行调整。ξ用于平衡过去时间段的能源产生量和当前时间段的实际产生量的影响力，而α用于调节天气因素的权重。通过合理调节权重系数，可以使预测模型更加符合实际情况，提高预测的准确性和可靠性。
本发明的一个实施例，所述协同调度模块包括：
连接检测模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
充放电模块：基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；考虑到能量产生和消耗的动态性，确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数。
优先级调度模块：根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
指标监测模块：根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
优化调度模块：根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
调整协调模块：与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
上述技术方案的工作原理为：将蓄能设备与电网进行连接，并对它们之间的物理连接和通信连接进行检测，确保能量传输和信息交互能够正常进行；根据实时的能源产生和负荷需求数据，制定蓄能设备的充放电策略。考虑能量产生和消耗的动态性，确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数，以平衡能源的供需关系；根据整个能源系统的要求和各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略。确保蓄能设备能够在不同设备之间协调和有效调度，以提高系统整体的能源利用效率；根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程。同时监测充电速率和放电速率等指标，并根据需要调整设备的状态和输出功率。确保蓄能设备安全运行，并满足系统的能量需求；根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度。根据优先级确定充电或放电时机。与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调。其中，其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
上述技术方案的效果为：通过制定充放电策略，根据实时的能源产生和负荷需求数据，对蓄能设备进行有效的调度和控制。可以根据能量的动态性，合理地确定储能量的目标、充电速率、放电速率等参数，从而提高能源的利用效率；优化调度策略可以根据整个能源系统的要求和各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略。通过协调和调度蓄能设备与其他设备之间的工作，可以平衡能源的供需关系，确保能源的稳定供应；蓄能设备作为能源系统的重要组成部分，通过控制充放电过程，并根据实时数据监测和调整指标，可以提高系统的灵活性和稳定性。在能量需求有波动或不确定性的情况下，可以快速响应并调整充放电策略，以满足需求，并保持系统运行的稳定性；与其他设备进行信息交互和共享能量数据和调度信息，可以实现设备之间的协调和合作，以提高整个能源系统的效率和性能。通过优化调度策略和相应的调整和协调，可以最大限度地利用蓄能设备的储能能力，提供灵活的能源支持。
本发明的一个实施例，所述实时监测模块包括：
状态数据采集模块：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
处理分析模块：对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
故障类型识别模块：通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
异常检测模块：根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，所述异常情况包括温度过高；所述异常情况预测Yc计算公式为：
其中，Y1为蓄能设备开始工作的时间，L为现在的温度值，L0为初始温度值，e为自然对数的底数，m为衰减系数，所述m属于[0,1)，当Yc＝0表示异常情况发生概率为0，当0<Yc<0.5，表示出现异常情况概率较低，当0.5≤Yc<1，表示出现异常情况概率较高；当Yc≥1表示出现异常情况概率非常高。
报警触发模块：检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
过程监控模块：根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
上述技术方案的工作原理为：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，包括电池状态、容量、健康状况等信息。采集的数据可以通过传感器、监测设备等进行获取，并传输到监测中心或控制中心；对采集到的数据进行处理和分析，通过算法和模型判断蓄能设备的情况。根据数据的变化趋势、阈值设定等，判断电池状态是否正常、容量是否满足要求，以及蓄能设备的健康状况。同时，生成相应的监测报告和实时状态展示，提供给相关人员参考；通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，例如电池损坏、接触不良以及过充或过放等。根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况，例如温度过高、电流过大等；一旦检测到异常情况，系统将触发报警系统，通过声音、视觉、短信或邮件等方式及时通知相关人员。这样可以使相关人员能够迅速知晓异常情况，采取适当的措施进行处理和维护；根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施。系统会实时监控处理过程，例如修复电池损坏、调整接触状态、调节充放电策略等。同时，对处理过程中的数据进行监测和分析，以确保问题得到解决，并预防类似故障再次发生。
上述技术方案的效果为：通过定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并传输到监测中心或控制中心，可以实现对设备运行状态的实时监测。可以快速掌握设备的工作情况，及时发现异常和故障；通过对采集到的数据进行处理和分析，判断电池状态、容量以及健康状况，可以识别潜在的故障类型，如电池损坏、接触不良、过充或过放等。有助于提前预防故障发生，避免设备损坏或安全事故的发生；根据处理和分析得到的数据，生成监测报告和实时状态展示。可以提供给相关人员参考，让相关人员了解设备的工作状态和趋势，做出决策和调整运营策略；通过对实时数据的监测和分析，检测蓄能设备是否发生异常情况，如温度过高、电流过大等。一旦检测到异常情况，系统将触发报警系统，并及时通知相关人员。可以提高设备的安全性，减少潜在风险；针对不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施。同时，系统还可以实时监控处理过程，确保问题得到解决，并预防类似故障再次发生。有助于加快故障处理速度，提高设备的可靠性和可用性。通过上述公式可以提供对潜在风险的评估，同时，上述公式结合了温度和时间的影响因素，并考虑了衰减系数m，可以提供对异常情况发生概率的预测。通过输入当前温度值、初始温度值和时间，可以计算得到相应的异常情况发生概率Yc；公式中的参数Y1、L、L0、m、t可以根据具体场景进行调整。使公式可以适应不同的蓄能设备或系统，并根据实际情况进行定制和优化；公式的输出结果是一个概率值，表示异常情况发生的可能性。当Yc＝0时，表示异常情况发生的概率为0；当0<Yc<0.5时，表示出现异常情况的概率较低；当0.5≤Yc<1时，表示出现异常情况的概率较高；而当Yc≥1时，表示出现异常情况的概率非常高。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，其特征在于，所述方法包括：
根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
2.根据权利要求1所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，其特征在于，所述根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置，包括：
根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
3.根据权利要求1所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，其特征在于，所述通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；包括：
通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；
根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；
通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；
根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；
通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
4.根据权利要求1所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，其特征在于，所述将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略，包括：
将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；
根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
5.根据权利要求1所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法，其特征在于，所述建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理，包括：
通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况；
检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
6.一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，其特征在于，所述系统包括：
需求确定模块：根据需求与条件确定蓄能设备的类型数量以及布局，并根据可再生能源的产生模式和负荷需求，确定最佳的蓄能容量和位置配置；
数据采集模块：通过数据采集设备，对所述新能源产生、存储以及消耗的数据进行实时采集，基于数据分析和算法优化，制定能量管理和优化调度策略；
协同调度模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并基于所述能量管理和优化调度策略制定蓄能设备的控制策略，将所述蓄能设备与其他设备进行协调调度，所述控制测量包括充放电控制和优先级调度策略；
实时监测模块：建立蓄能控制系统的监测机制，实时监测蓄能设备的状态；检测故障和异常情况，并及时采取措施进行处理。
7.根据权利要求6所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，其特征在于，所述需求确定模块包括：
类型分析模块：根据地理以及环境条件，确定可再生能源发电的类型，并对符合需求以及波动性进行分析；
设备选择模块：根据可再生能源特点和负荷需求，选择适合的蓄能设备类型；
数量确定模块：通过负荷需求和可再生能源产生模式分析，计算蓄能设备的总体容量需求，并确定数量；
节点划分模块：根据损耗和能量传输效率，确定蓄能设备的布局位并置划分区域或节点；
方案配置模块：通过优化算法，评估不同配置和容量组合，并根据多种因素，进行方案配置；
扩容改进模块：根据实际运行数据，优化配置方案，监测系统表现并根据需要进行扩容或改进。
8.根据权利要求6所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
数据存储模块：通过传感器以及监测设备实时采集新能源产生、存储以及消耗的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库；
特征提取模块：对数据库中的数据进行清洗与预处理，并从所述数据中提取有效特征；
模型建立模块：根据提取到的有效特征以及历史数据建立能源管理与调度的数学模型；
求解优化模块：通过遗传算法以及动态规划算法对所述模型进行求解与优化；
情况预测模块：基于历史数据与实际信息，利用时间序列分析以及机器学习方法对新能源产生情况进行预测；所述实际信息包括天气信息；
能源优化模块：根据新能源产生和负荷需求的不匹配性，制定合理的蓄能设备充放电策略，优化能源的储存和消耗；
策略制定模块：通过所述数学模型和优化算法，制定最佳的能源调度策略，包括能源的分配、调度时机；
动态调整模块：根据实时采集到的数据，对能源调度策略进行动态调整。
9.根据权利要求6所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，其特征在于，所述协同调度模块包括：
连接检测模块：将所述蓄能设备与电网进行连接，并对蓄能设备与电网之间的物理连接以及通信连接进行检测；
充放电模块：基于能源产生和负荷需求的实时数据，制定蓄能设备的充放电策略；
优先级调度模块：根据整个能源系统的要求以及各设备之间的关系，制定蓄能设备的优先级调度策略；
指标监测模块：根据能量管理策略和实时数据，控制蓄能设备的充电和放电过程；并对指标进行监测；所述指标包括充电速率以及放电速率；并根据需要调整设备的状态和输出功率；
优化调度模块：根据优化调度策略，协调蓄能设备与其他设备之间的调度；并根据优先级确定充电或放电时机；
调整协调模块：与其他设备进行信息交互，共享能量数据和调度信息，并根据需要进行相应的调整和协调；所述其他设备包括发电设备、负荷设备以及电网设备。
10.根据权利要求6所述一种分布式新能源电力系统的蓄能控制系统，其特征在于，所述实时监测模块包括：
状态数据采集模块：通过已配置的数据采集系统，定期或实时采集蓄能设备的状态数据，并将数据传输到监测中心或控制中心；
处理分析模块：对采集到的数据进行处理和分析，判断蓄能设备的情况，所述情况包括电池状态、容量以及健康状况，并生成相应的监测报告和实时状态展示；
故障类型识别模块：通过对实时数据的监测和分析，识别蓄能设备可能存在的故障类型，所述故障类型包括电池损坏、接触不良以及过充或过放；
异常检测模块：根据预设的阈值或模型，检测蓄能设备是否发生异常情况；
报警触发模块：检测到异常情况，触发报警系统，并及时通知相关人员；
过程监控模块：根据不同的故障类型或异常情况，制定相应的处理措施并实时监控处理过程。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311021288.6A CN117175655A (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311021288.6A CN117175655A (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117175655A true CN117175655A (zh) | 2023-12-05 |
Family
ID=88940361
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311021288.6A Pending CN117175655A (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117175655A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117390404A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 无锡市德宁节能科技有限公司 | 一种物联网护栏的能量储存控制方法 |
| CN117498399A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 国网浙江省电力有限公司 | 考虑弹性可调能源实体接入的多能协同配置方法及系统 |
-
2023
- 2023-08-14 CN CN202311021288.6A patent/CN117175655A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117390404A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 无锡市德宁节能科技有限公司 | 一种物联网护栏的能量储存控制方法 |
| CN117390404B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-02-23 | 无锡市德宁节能科技有限公司 | 一种物联网护栏的能量储存控制方法 |
| CN117498399A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 国网浙江省电力有限公司 | 考虑弹性可调能源实体接入的多能协同配置方法及系统 |
| CN117498399B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-08 | 国网浙江省电力有限公司 | 考虑弹性可调能源实体接入的多能协同配置方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111492559B (zh) | 用于能量存储系统的最佳控制的系统和方法 | |
| CN117175655A (zh) | 一种分布式新能源电力系统的蓄能控制方法及系统 | |
| US8571720B2 (en) | Supply-demand balance controller | |
| CN116231696B (zh) | 基于负载预测的储能投切控制方法及系统 | |
| CN114421460A (zh) | 一种含电动汽车聚合商的多功能电网调度系统及方法 | |
| CN116683500A (zh) | 一种电化学储能电站有功功率调度方法和系统 | |
| CN116799844B (zh) | 一种移动式分布式储能系统 | |
| CN104467198A (zh) | 一种基于在线分布式的电能储能系统 | |
| CN116885763B (zh) | 一种适用于分布式储能系统的能量管理装置及方法 | |
| CN116896063B (zh) | 变配电智能控制方法及系统 | |
| CN117394412A (zh) | 一种电网储能系统的调度控制系统及方法 | |
| CN115967178B (zh) | 一种储能系统运行的监测系统及方法 | |
| CN113361976B (zh) | 基于多主体分布式运行的园区综合能源调度方法及系统 | |
| CN204271759U (zh) | 一种基于在线分布式的电能储能装置 | |
| LU503840B1 (en) | Whole life cycle management system for health status of fuel cells | |
| CN117314598B (zh) | 一种储能设备租赁容量调整方法、装置和存储介质 | |
| KR102514780B1 (ko) | 외부 환경 정보에 기반하는 에너지 저장장치 모니터링 시스템 | |
| CN117439101B (zh) | 一种用于电网中新能源与柔性负荷互动的智能网络 | |
| CN117175695B (zh) | 一种基于柴油发电机组的光伏微网发电方法及系统 | |
| CN117150936B (zh) | 一种能源集线器收益优化方法及系统 | |
| CN117249537B (zh) | 一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制系统及方法 | |
| US20230402845A1 (en) | Energy management system | |
| CN117748509A (zh) | 基于液冷储能系统的可再生能源系统并网调度控制方法 | |
| Peng et al. | Virtual Power Plant Energy Storage Device State Assessment System Based on 5G Base Stations | |
| CN117350507A (zh) | 一种虚拟电厂调度系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |