CN117175666B - 一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置，涉及储能技术领域，包括：获取各个储能单元的负载数据，并将多个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元；查询处于工作状态下的高负荷储能单元并获取电路反馈数据；查询高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取高负荷储能单元的负载限制峰值；查询高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，计算负载预测值；结合负载预测值和负载限制峰值计算高负荷储能单元的调载数据；基于调载数据构建低负荷储能单元与高负荷储能单元的电能传输。通过实时检测高负荷储能单元的负载情况并计算调载数据，对各个储能单元进行负载调整，延长储能单元的使用寿命，提高储能系统的整体稳定性。

Description

一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置

技术领域

本发明涉及储能技术领域，具体涉及一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置。

背景技术

分布式储能是指将储能设备分散在多个地方，用于存储电力，并在需要时提供电力支持，分布式储能电源系统能够适应电力需求的变化，减少电能在线路传输过程中的损耗，适用于小规模能源系统的供电场合，如城市商业区、工业园等用电场所。

由于能源系统内各个部位的用电负载不同，接入储能系统的多个储能单元的工作负载不相同，导致部分储能单元长时间超负荷工作，容易出现劳损情况，影响储能单元的使用寿命，且影响储能系统的整体稳定性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置，所述调节方法通过对各个储能单元进行负载调整，延长储能单元的使用寿命，提高储能系统的整体稳定性。

本发明提供了一种分布式储能电源系统的负载调节方法，所述调节方法包括：

获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元；

查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据；

查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值；

查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值；

结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据；

查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。

进一步的，所述获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元包括：

基于设置在每个所述储能单元的监测机构获取各个储能单元的前一天的负载数据，将所述负载数据与预设的负载对比数据进行对比分析；

根据所述负载对比数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元。

进一步的，所述查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据包括：

基于电流传感器获取所述高负荷储能单元的电流反馈数据，基于电压传感器获取所述高负荷储能单元的电压反馈数据。

进一步的，所述查询高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值包括：

查询所述高负荷储能单元在前30天的历史负载数据，构建第一历史负载数据组；

在所述第一历史负载数据组内进行均值计算，得到历史平均负载值；

在所述第一历史负载数据组内剔除低于所述历史平均负载值的历史负载数据，获取第二历史负载数据组；

对所述第二历史负载数据组进行均值计算，得到所述负载限制峰值。

进一步的，所述历史平均负载值的计算公式为：

；

其中，为历史平均负载值，n为筛选后的第一历史负载数据组的数据总数，i为常数，其中i≤n，/>为第i个历史数据的负载数据值；

所述负载限制峰值的计算公式为：

；

其中，为负载限制峰值，m为第二历史负载数据组的数据总数，j为常数，其中j≤m，/>为第j个历史数据的负载数据值，/>为补偿系数。

进一步的，所述查询所述高负荷储能单元工作范围的平均负载数据，基于所述平均负载数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值包括：

获取所述高负荷储能单元的工作范围，查询所述高负荷储能单元对应工作范围30天内的用电载荷，基于所述用电载荷计算所述工作范围内的平均载荷数据；

统计所述高负荷储能单元的覆盖工作区域的实时用电载荷，根据所述平均载荷数据和所述实时用电载荷计算所述高负荷储能单元的负载期望值；

查询所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，根据所述实时工作负载数据和所述工作负载期望值获取所述高负荷储能单元的负载预测值。

进一步的，根据所述高负荷储能单元的工作负载期望值，以及所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，分析得到所述高负荷储能单元的当天的负载预测值；

所述预测计算公式为：

；

其中，为负载预测值，/>为工作负载期望值，/>为实时工作负载数据，/>为平均载荷数据，/>为t时刻的载荷数据，所述t时刻对应所述高负荷储能单元工作范围内的实时用电载荷数据，/>为高负荷储能单元的一天总工作时长，/>为高负荷储能单元实时工作时长，所述负载预测值对应所述高负荷储能单元当天剩余工作时长的负载均值预测，即所述高负荷储能单元单位时间内的负载预测。

进一步的，所述结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据包括：

将所述负载限制峰值和所述负载预测值进行差值计算，获取所负载限制峰值和所述负载预测值之间的差值，并根据所述差值设置所述高负荷储能单元的调载数据；

所述调载数据的计算公式为：

；

其中，为调载数据，/>为负载预测值，/>为负载限制峰值。

进一步的，所述查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输包括：

获取所述高负荷储能单元邻近的多个低负荷储能单元，形成调载储能单元队列；

根据所述多个低负荷储能单元的工作负载情况，生成对应每个低负荷储能单元的调载比例参数；

结合所述调载数据，任一所述低负荷储能单元根据对应的调载比例参数进行电能输送。

本发明还提供了一种分布式储能电源系统的负载调节装置，所述负载调节装置包括：

分组模块：获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元；

数据采集模块：查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据；

峰值计算模块：查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值；

预测计算模块：查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值；

调载计算模块：结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据；

调节模块：查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。

本发明提供了一种分布式储能电源系统的负载调节方法及调节装置，所述调节方法通过实时检测高负荷储能单元的负载情况，并计算高负荷储能单元的调载数据，根据调载数据结合邻近的低负荷储能单元进行负载分担，从而减低部分储能单元长时间超负荷工作的情况，延长储能单元的使用寿命，提高储能系统的整体稳定性。

附图说明

图1是本发明实施例中分布式储能电源系统的负载调节方法流程图；

图2是本发明实施例中高负荷储能单元的负载限制峰值计算流程图；

图3是本发明实施例中的分布式储能电源系统的负载调节装置示意图。

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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

图1示出了本发明实施例中分布式储能电源系统的负载调节方法流程图，所述分布式储能电源系统包括：若干个储能单元，连接着若干个储能单元的主控中心、以及位于每个储能单元对应工作范围的负载端，所述分布储能系统基于BMS（BATTERY MANAGEMENTSYSTEM）电池管理系统进行管理，即通过对各个储能单元的充放电进行调整，并基于所述BMS系统调整各个储能单元之间的电能输送，实现所述分布式储能电源系统内的负载调节。

所述调节方法包括：

S11：获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元。

具体的，基于设置在每个所述储能单元的监测机构获取各个储能单元的前一天的负载数据，将所述负载数据与预设的负载对比数据进行对比分析，任一所述储能单元的监测机构与所述分布式储能电源系统的主控中心信号连接，使得主控中心能够基于所述监测机构获取每个储能单元的负载数据。

进一步的，所述主控中心将获取的负载数据与预设的负载对比数据进行对比分析，根据所述负载对比数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元，即负载数据大于所述负载对比数据的储能单元设置为高负荷储能单元，所述负载数据小于所述负载对比数据的储能单元设置为低负荷储能单元。

进一步的，所述主控中心可以根据所述负载对比数据将所述若干个储能单元划分为两个组别，其中一个组别内包含若干个高负荷储能单元，另一组别内包含有若干个低负荷储能单元，位于同一组别内的储能单元按负载数据的大小进行排列。

S12：查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据。

具体的，所述主控中心可以实时获取处于工作状态下的储能单元，获取处于工作状态下的高负荷储能单元，可以根据所述高负荷储能单元的实时工作状态进行电能调节。

具体的，所述储能单元基于移相全桥电路实现软开关调整，所述移相全桥电路为电流控制模式，即通过将移相全桥电路的输出滤波电流和输出电压作为反馈调整信号，调整移相全桥电路的电压输入控制，达到最优控制效果。

具体的，所述移相全桥电路内设置有反馈调节电路，所述反馈调节电路获取所述储能单元的输出端反馈信号，结合PI调节器、PWM调节器以及驱动电路对全桥逆变进行调整，从而使得储能单元的输出电流和电压处于稳定范围内。

进一步的，所述PI调节器(proportional integral controller)为线性控制器，可以根据给定值与实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例和积分通过线性组合构成控制量，对被控制对象进行控制。

进一步的，所述PWM调节器(Pulse width modulation)为脉冲宽度调制器，能够实现一种模拟控制方式，根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变。

具体的，所述反馈调节电路划分为电流反馈子电路和电压反馈子电路，所述电流反馈子电路内设置有电流传感器，所述电流传感器与所述主控中心信号连接，所述主控中心基于电流传感器获取所述高负荷储能单元的电流反馈数据，所述电压反馈子电路内设置有电压传感器，所述电压传感器与所述主控中心信号连接，所述主控中心基于电压传感器获取所述高负荷储能单元的电压反馈数据。

进一步的，所述主控中心通过实时获取所述高负荷储能单元的实时输出的电流和电压反馈数据，可以计算分析所述高负荷储能单元的实时负载数据，以便监控所述高负荷储能单元的工作状态。

S13：查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值。

具体的，图2示出了本发明实施例中高负荷储能单元的负载限制峰值计算流程图，其中包括：

S131：查询所述高负荷储能单元在前30天的历史负载数据，构建第一历史负载数据组。

具体的，所述主控中心可以获取所述高负荷储能单元在过去30天的历史负载数据，在所述分布式储能电源系统内提取所述高负荷储能单元在30天内的历史负载数据，按时间排序构建第一历史负载数据。

S132：在所述第一历史负载数据组内进行均值计算，得到历史平均负载值。

具体的，所述主控中心可以对30天的历史数据进行初步分析，检测是否存在负载数据异常的情况，即负载数据偏高或偏低的情况，并对异常的历史负载数据进行标记。

所述主控中心根据标记的历史负载数据查询对应储能单元在对应日期内的数据记录，所述数据记录包括维修记录、工作日志等数据，并根据查询的数据记录判断标记的异常历史负载数据是否为无效数据，若是，则提剔除所述无效数据，若否，则保留所述标记的异常历史数据。

进一步的，通过主控中心对所述历史负载数据进行筛选，使得所述历史负载数据能够真实反映所述高负荷储能单元的实际负载情况。

具体的，对所述第一历史负载数据组内进行均值计算，得到历史平均负载值，所述计算公式为：

；

其中，为历史平均负载值，n为筛选后的第一历史负载数据组的数据总数，i为常数，其中i≤n，/>为第i个历史数据的负载数据值。

S133：在所述第一历史负载数据组内剔除低于所述历史平均负载值的历史负载数据，获取第二历史负载数据组。

具体的，所述主控中心将所述历史平均负载值与所述第一立式负载数据组内的历史负载数据进行对比，将低于所述历史平均负载值的历史负载数据剔除，保留高于所述立式平均负载值的历史负载数据，形成第二历史负载数据组，所述第二历史负载数据组的数据可以反映所述历史负载数据内的高负荷历史负载数据的情况。

S134：对所述第二历史负载数据组进行均值计算，得到所述负载限制峰值。

具体的，所述主控中心对所述第二历史负载数据组进行均值计算，通过对高于所述历史平均负载值的历史负载数据进行均值计算，得到所述高负荷储能单元在过去30天内的高负荷工作的平均负载数据，基于所述高负荷储能单元在高负荷工作状态下的平均负载数据，制定所述高负荷储能单元的负载限制峰值，通过设置所述负载限制峰值，可以实时检测所述高负荷储能单元的工作状态是否达到所述负载限制峰值，从而可以获取所述高负荷储能单元的工作负载是否处于合适的范围内。

所述负载限制峰值的计算公式为：

；

其中，为负载限制峰值，m为第二历史负载数据组的数据总数，j为常数，其中j≤m，/>为第j个历史数据的负载数据值，/>为补偿系数，在本实施例中，/>=1.3。

S14：查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值。

具体的，所述主控中心获取所述高负荷储能单元的工作范围，即所述高负荷储能单元的工作覆盖区域，通过查询所述高负荷储能单元对应工作范围对应的30天内的用电载荷，基于所述用电载荷计算所述工作范围内的平均载荷数据，通过均值计算获取所述高负荷储能单元对应工作范围的用电载荷，根据所述工作范围内对应30天内的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据可以预估所述高负荷储能单元的工作负载期望值。

进一步的，统计所述高负荷储能单元的覆盖工作区域的实时用电载荷，根据所述平均载荷数据和所述实时用电载荷计算所述高负荷储能单元的负载期望值，所述计算公式为：

；

其中，为工作负载期望值，/>为实时用电载荷，/>为平均载荷数据，/>为比例参数，所述/>根据所述高负荷储能单元在一天内的实时工作时长以及单天历史工作时长进行对比得到。

具体的，查询所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，根据所述实时工作负载数据和所述工作负载期望值获取所述高负荷储能单元的负载预测值，根据所述高负荷储能单元的工作负载期望值，以及所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，分析得到所述高负荷储能单元的当天的负载预测值，所述预测计算公式为：

；

其中，为负载预测值，/>为工作负载期望值，/>为实时工作负载数据，/>为平均载荷数据，/>为t时刻的载荷数据，所述t时刻对应所述高负荷储能单元工作范围内的实时用电载荷数据，/>为高负荷储能单元的一天总工作时长，/>为高负荷储能单元实时工作时长，所述负载预测值对应所述高负荷储能单元当天剩余工作时长的负载均值预测，即所述高负荷储能单元单位时间内的负载预测。

进一步的，通过结合所述高负荷储能单元的实时工作数据和历史工作数据，可以对所述高负荷储能单元进行准确的负载数据预测，从而提高所述分布式储能电源系统的负载调节操作。

S15：结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据。

具体的，将所述负载限制峰值和所述负载预测值进行差值计算，获取所负载限制峰值和所述负载预测值之间的差值，并根据所述差值设置所述高负荷储能单元的调载数据。

所述调载数据的计算公式为：

；

其中，为调载数据，/>为负载预测值，/>为负载限制峰值。

具体的，通过计算所述调载数据，以便所述主控中心根据所述调载数据，使得所述高负荷储能单元的实时工作载荷可以维持在负载限制峰值的80%左右，从而确保所述高负荷储能单元的工作可靠性，延长所述高负荷储能单元的使用寿命。

S16：查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。

具体的，所述主控中心根据所述调载数据，查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，并获取所述低负荷储能单元的工作状态，对所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元进行标记。

进一步的，所述主控中心基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元和所述高负荷储能单元之间的电能传输，通过将低负荷储能单元的电能输送到所述高负荷储能单元内，即通过所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元进行负载分担，减少所述高负荷储能单元的工作负载压力。

具体的，所述主控中心获取所述高负荷储能单元邻近的多个低负荷储能单元，形成调载储能单元队列，所述主控中心根据所述多个低负荷储能单元的工作负载情况，生成对应每个低负荷储能单元的调载比例参数，结合所述调载数据，确定所述多个低负荷储能单元的调载出力情况，即每个低负荷储能单元可以根据对应的调载比例参数进行电能输送，从而按比例分担所述高负荷储能单元的工作负载。

本发明实施例提供了一种分布式储能电源系统的负载调节方法，所述调节方法通过实时检测高负荷储能单元的负载情况，并计算高负荷储能单元的调载数据，根据调载数据结合邻近的低负荷储能单元进行负载分担，从而减低部分储能单元长时间超负荷工作的情况，延长储能单元的使用寿命，提高储能系统的整体稳定性。

实施例二：

图3示出了本发明实施例中的分布式储能电源系统的负载调节装置示意图，所述负载调节装置包括：

分组模块10：获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元。

数据采集模块20：查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据；

峰值计算模块30：查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值；

预测计算模块40：查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值；

调载计算模块50：结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据；

调节模块60：查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。

所述调节装置的具体调节方法可以参数实施例一记载的技术内容。

本发明提供了一种分布式储能电源系统的调节装置，所述调节方法通过实时检测高负荷储能单元的负载情况，并计算高负荷储能单元的调载数据，根据调载数据结合邻近的低负荷储能单元进行负载分担，从而减低部分储能单元长时间超负荷工作的情况，延长储能单元的使用寿命，提高储能系统的整体稳定性。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM，ReadOnly Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、磁盘或光盘等。

另外，以上对本发明实施例所提供的一种分布式储能电源系统的调节方法及调节装置进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述调节方法包括：

获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元；

查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据；

查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值；

查询所述高负荷储能单元在前30天的历史负载数据，构建第一历史负载数据组；

在所述第一历史负载数据组内进行均值计算，得到历史平均负载值；

在所述第一历史负载数据组内剔除低于所述历史平均负载值的历史负载数据，获取第二历史负载数据组；

对所述第二历史负载数据组进行均值计算，得到所述负载限制峰值；

所述历史平均负载值的计算公式为：

；

其中，为历史平均负载值，n为筛选后的第一历史负载数据组的数据总数，i为常数，其中i≤n，/>为第i个历史数据的负载数据值；

所述负载限制峰值的计算公式为：

；

其中，为负载限制峰值，m为第二历史负载数据组的数据总数，j为常数，其中j≤m，/>为第j个历史数据的负载数据值，/>为补偿系数；

查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值；

结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据；

查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。

2.如权利要求1所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元包括：

基于设置在每个所述储能单元的监测机构获取各个储能单元的前一天的负载数据，将所述负载数据与预设的负载对比数据进行对比分析；

根据所述负载对比数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元。

3.如权利要求1所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据包括：

基于电流传感器获取所述高负荷储能单元的电流反馈数据，基于电压传感器获取所述高负荷储能单元的电压反馈数据。

4.如权利要求1所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述查询所述高负荷储能单元工作范围的平均负载数据，基于所述平均负载数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值包括：

获取所述高负荷储能单元的工作范围，查询所述高负荷储能单元对应工作范围30天内的用电载荷，基于所述用电载荷计算所述工作范围内的平均载荷数据；

统计所述高负荷储能单元的覆盖工作区域的实时用电载荷，根据所述平均载荷数据和所述实时用电载荷计算所述高负荷储能单元的工作负载期望值；

查询所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，根据所述实时工作负载数据和所述工作负载期望值获取所述高负荷储能单元的负载预测值。

5.如权利要求4所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，根据所述高负荷储能单元的工作负载期望值，以及所述高负荷储能单元的实时工作负载数据，分析得到所述高负荷储能单元的当天的负载预测值；

所述预测计算公式为：

；

其中，为负载预测值，/>为工作负载期望值，/>为实时工作负载数据，/>为平均载荷数据，/>为t时刻的载荷数据，所述t时刻对应所述高负荷储能单元工作范围内的实时用电载荷数据，/>为高负荷储能单元的一天总工作时长，/>为高负荷储能单元实时工作时长，所述负载预测值对应所述高负荷储能单元当天剩余工作时长的负载均值预测，即所述高负荷储能单元单位时间内的负载预测。

6.如权利要求1所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据包括：

将所述负载限制峰值和所述负载预测值进行差值计算，获取所负载限制峰值和所述负载预测值之间的差值，并根据所述差值设置所述高负荷储能单元的调载数据；

所述调载数据的计算公式为：

；

其中，为调载数据，/>为负载预测值，/>为负载限制峰值。

7.如权利要求1所述的分布式储能电源系统的负载调节方法，其特征在于，所述查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输包括：

获取所述高负荷储能单元邻近的多个低负荷储能单元，形成调载储能单元队列；

根据所述多个低负荷储能单元的工作负载情况，生成对应每个低负荷储能单元的调载比例参数；

结合所述调载数据，任一所述低负荷储能单元根据对应的调载比例参数进行电能输送。

8.一种分布式储能电源系统的负载调节装置，其特征在于，所述负载调节装置包括：

分组模块：获取前一天内分布式储能电源系统内各个储能单元的负载数据，根据所述负载数据将若干个储能单元划分为高负荷储能单元和低负荷储能单元；

数据采集模块：查询处于工作状态下的高负荷储能单元，并基于电池数据采集传感器获取所述高负荷储能单元的电路反馈数据；

峰值计算模块：查询所述高负荷储能单元的历史负载数据，基于所述电路反馈数据结合所述高负荷储能单元的历史负载数据，计算获取所述高负荷储能单元的负载限制峰值；

查询所述高负荷储能单元在前30天的历史负载数据，构建第一历史负载数据组；

在所述第一历史负载数据组内进行均值计算，得到历史平均负载值；

在所述第一历史负载数据组内剔除低于所述历史平均负载值的历史负载数据，获取第二历史负载数据组；

对所述第二历史负载数据组进行均值计算，得到所述负载限制峰值；

所述历史平均负载值的计算公式为：

；

其中，为历史平均负载值，n为筛选后的第一历史负载数据组的数据总数，i为常数，其中i≤n，/>为第i个历史数据的负载数据值；

所述负载限制峰值的计算公式为：

；

其中，为负载限制峰值，m为第二历史负载数据组的数据总数，j为常数，其中j≤m，/>为第j个历史数据的负载数据值，/>为补偿系数；

预测计算模块：查询所述高负荷储能单元工作范围的平均载荷数据，基于所述平均载荷数据，计算所述高负荷储能单元的负载预测值；

调载计算模块：结合所述负载预测值和所述负载限制峰值计算所述高负荷储能单元的调载数据；

调节模块：查询所述高负荷储能单元邻近的低负荷储能单元，基于所述调载数据构建所述低负荷储能单元与所述高负荷储能单元的电能传输。