CN117833389A - 一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置 - Google Patents

一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置，所述装置包括云平台、储能系统以及配电系统；所述配电系统连接国家电网；所述配电系统设有变压器；所述储能系统与所述配电系统通过电缆连接；所述云平台与所述储能系统以及配电系统之间通过网关进行连接；所述方法通过在电力电网非高峰时段实现电池充电，并在峰值时段将储能系统放电，实现用电成本的节约。同时在充放策略中，按照当地峰谷平时段设置储能柜在谷电、平电时充电，峰电时放电即可实现储能系统的峰谷套利；实现变压器最大需量的减少，进一步减少客户的基本电费。同时通过基于预测的充放电功率调控算法实现保护电芯的保护，延长电芯的实用使命，使得电芯的损耗减慢衰减。

Description

一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置
技术领域
本发明涉及，具体涉及一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置。
背景技术
目前，大工业为两部制电价，即基础电费+电度电费。其中基础电费可选按变压器容量或按变压器最大需量计费。储能系统充电过程不能引起计量点最大需量的增加，而导致业主基础电费增加；其次，一般大工业不允许反向送电，即储能系统放电功率不能超过电费计量点下的负荷功率；储能系统为保证收益，需要尽量达到预期的充电量，同时为了提高储能系统的整体转换效率需综合考虑电池、PCS、系统损耗以确定最合适的功率执行充放电。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置，所述装置包括云平台、储能系统以及配电系统；所述配电系统连接国家电网；所述配电系统设有变压器；所述储能系统与所述配电系统通过电缆连接；所述云平台与所述储能系统以及配电系统之间通过网关进行连接。
在储能系统接入到业主现场时，需要在采集电费计量点的电表数据，以及储能系统所接入变压器的电表数据。在一些只有一台变压器的客户现场可能只需采集一个电表的数据，但为了更加通用的场景，依旧按两个电表来表示，如果客户现场只有一个电表，则取同一电表上的数据即可。
储能系统由磷酸铁锂电池、储能变流器(PCS)、电池管理系统(BMS)以及消防、热管理等辅助系统组成。系统使用50Ah圆柱形电芯、采用强制风冷/强制制冷热管理技术、单柜采用全氟己酮探火管灭火方式，搭配在线储能管理系统，实现能源监测、充放电策略调控、收益分析、故障告警等多位一体的数字化运营管理。
储能系统以数世2+2平台为依托，该平台可以管资产、管能源、管项目、管人员。在客户的现场可能有配电、光伏、储能等设备，我们会通过各种传感器以及人员的定期运维获取现场数据，并实时上传到集控中心。集控中心能够24小时在线监测现场状态，当现场出现异常时，可根据异常类型触发不同等级的响应机制。调度中心能够根据配置与算法向工程人员下发任务工单，并跟踪工单的执行进度，所有工作均在平台上留档。
应用充放电功率调控装置的充放电功率调控方法，所述充电功率调控方法方法具体步骤如下：
S1：基于负荷跟随的充电功率调控；
S11：获取配电相关参数，设置可配置参数；
所述配电相关参数包括MDnow、Pall、S、Pjoin、Ps、P、Plimit以及SOC；
其中，MDnow为电费计量点监测到本月最大需量；Pall为电费计量点监测到的实时有功功率；S为接入点变压器容量；Pjoin为储能接入变压器计量点监测到的实时有功功率；Ps为储能柜当前运行有功功率；P为储能柜额定功率；Plimit为规则限制中规定当前时间最大有功功率；SOC储能系统实时电量；
所述可配置参数包括MDinit、α以及充放电策略限制；
其中，MDinit为初始最大需量，可由客户直接设置，并可随时调整；α为接入变压器最大负载系数，一般情况下α默认为0.8；
所述充放电策略限制包括开始时间、结束时间、最大有功功率、SOC限值；
充放电策略由多个充放电策略限制组成，每个充放电策略限制的含义为在开始时间到结束时间的范围内，充放电功率不得大于设置的最大有功功率，且充放电截止时SOC不得超过SOC限制；
有功功率为正表示充电，为负表示放电，为0表示不工作。
S12：判断步骤S11中的SOC的实际值；
当SOC大于设置值或者已经充满，则停止充电，并终止充电线程；
当SOC小于设置值时间，则保持充电线程；
S13：取MDinit、MDnow的最大值记为MD；
S14：计算接入变压器除储能外的其他负载P非储以及变压器在安全功率下可供储能充电的功率Pleft；
P非储＝Pjoin-P储；
Pleft＝S*α-P非储；
在储能接入变压器计量点监测到的实时有功功率Pjoln中，包括储能柜P储使用的功率以及非储能柜P非储使用的功率，
S15：计算变压器除储能外的其他负载P非储2以及不引起客户最大需量增加的可供储能充电的功率Pleft2；
P非储2＝Pall-Ps；
Pleft2＝MD-P非储2；
S16：根据步骤S11、S14以及S15得到负荷跟随计算储能柜下发功率Pset充；若Pset充≤0，则Pset充＝0；
Pset充＝MIN(Pleft，Pleft2，P，Plimit)。
应用充放电功率调控装置的充放电功率调控方法，所述放电功率调控方法方法具体步骤如下：
S2：基于负荷跟随的充电功率调控；
S21：获取配电相关参数；
所述配电相关参数包括Pjoin、Ps、P、Plimit以及SOC；
S22：判断步骤S21中的SOC的实际值；
当SOC小于设置值或者已经防空，则停止放电，并终止放电线程；
当SOC大于设置值时间，则保持放电线程；
S23：计算接入变压器除储能外的其他负载P非储3以及不反向送电的储能放电功率Pleft3；
P非储3＝Pjoin-Ps；
Pleft3＝P非储3；
S24：根据步骤S21、S23得到负荷跟随计算储能柜下发功率Pset放；如果P非储3≤0，则Pset放＝0；
Pset放＝-MIN(Pleft，P，-Plimit)。
较佳的，所述方法还包含负荷预测模型。
较佳的，所述负荷预测模型建立具体步骤如下：
M1：在装置具备一个完整自然月运行数据后按照功率调控时间间隔T，获取客户过去30天计量变压器、接入变压器的有功功率负荷数据；
M2：针对负荷数据匹配对应的特征值：当天是否为节假日、当天是否休息、当天是本月的第几天、当前数据是当天的第几个小时、当前小时的温度；
M3：根据负荷数据以及特征值训练线性模型，验证预测未来8小时数据误差不超过10％即为合格；
M4：在模型运行过程中，每天核算预测误差，如果预测误差持续3天超过10％则根据最近一月完整数据重新训练模型并即时更新预测算法。
较佳的，所述预测算法采用多元回归分析预测法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：通过在电力电网非高峰时段实现电池充电，并在峰值时段将储能系统放电，实现用电成本的节约。同时在充放策略中，按照当地峰谷平时段设置储能柜在谷电、平电时充电，峰电时放电即可实现储能系统的峰谷套利；实现变压器最大需量的减少，进一步减少客户的基本电费。
附图说明
图1为充放电功率调控装置示意图；
图2为系统原理主接线图。
具体实施方式
为使对本发明的目的、构造、特征、及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下。
请结合参照图1，本发明提供了一种基于负荷跟随与预测的充放电功率调控算法及装置。
在用电量的预测过程中，经常会遇到某一地区的用电量大小和趋势取决于几个影响因素的变化，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，用电量的大小既与地区天气温度有关，也与地区人口、节假日的安排有关。通过采用多元回归分析预测法进行模型的预测。
部分地区在电力紧张时可能存在“拉闸限电”的情况，为避免负荷超过规定的用电功率。可在充放策略中，配置在非限电时段充电，在限电时段放电，以减少变压器的负荷，实现特殊时段的电力保障。
设y为因变量，x1，x2，…xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
y＝b0+b1x1+b2x2+…+bkxk+e；
其中，b0为常数项，b1，b2，…bk为回归系数，b1为x1，x2，…xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为x1，xk固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。
如果两个自变量x1，x2同一个因变量y呈线性相关时，可用二元线性回归模型描述为：
y＝b0+b1x1+b2x2+e；
多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和(∑e2)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为：
解此方程可求得b0，b1，b2的数值。亦可用下列矩阵法求得：
b＝＝(x′x)-1·(x′y)；
即：
具体实施一：
在装置中存在符合精度要求的负荷预测模型后，在基于负荷跟随的充电功率调控算法下增加如下判断：
获取负荷跟随计算得到的充电功率Pset充、储能系统当前SOCcurrent-1、目标SOCtarget-1、距离充电结束时间Tleft-1；
根据负荷预测算法获取当前至充电结束时间段每T秒的计量变压器和接入变压器负荷有功功率
截至充电结束时段保证变压器在安全功率下可供储能充电的功率为
截至充电结束时段保证不引起客户最大需量增加的可供储能充电的功率
充至目标容量所需最小功率：
取：
具体实施二：
在装置中存在符合精度要求的负荷预测模型后，在基于负荷跟随的放电功率调控算法下增加如下判断：
获取负荷跟随计算得到的放电功率Pset放，储能系统当前SOCcurrent-2、目标SOCtarget-2、距离放电结束时间Tleft-2；
根据负荷预测算法获取当前至放电结束时间段每T秒的计量变压器和接入变压器负荷有功功率
截至放电结束保证不反向送电的储能放电平均功率：
放至目标容量所需最小功率：
本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地，在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰，均属本发明的专利保护范围。

Claims (6)

1.一种基于负荷跟随与负荷预测的充放电功率调控装置，其特征在于：所述装置包括云平台(1)、储能系统(2)以及配电系统(3)；所述配电系统(3)连接国家电网；所述配电系统(3)设有变压器(31)；所述储能系统(2)与所述配电系统(3)通过电缆连接；所述云平台(1)与所述储能系统(2)以及配电系统(3)之间通过网关进行连接。
2.应用权利要求1所述充放电功率调控装置的充放电功率调控方法，其特征在于：所述充电功率调控方法方法具体步骤如下：
S1：基于负荷跟随的充电功率调控；
S11：获取配电相关参数，设置可配置参数；
所述配电相关参数包括MDnow、Pall、S、Pjoin、Ps、P、Plimit以及SOC；
所述可配置参数包括MDinit、α以及充放电策略限制；
S12：判断步骤S11中的SOC的实际值；
当SOC大于设置值或者已经充满，则停止充电，并终止充电线程；
当SOC小于设置值时间，则保持充电线程；
S13：取MDinit、MDnow的最大值记为MD；
S14：计算接入变压器除储能外的其他负载P非储以及变压器在安全功率下可供储能充电的功率Pleft；
S15：计算变压器除储能外的其他负载P非储2以及不引起客户最大需量增加的可供储能充电的功率Pleft2；
S16：根据步骤S11、S14以及S15得到负荷跟随计算储能柜下发功率Pset充；若Pset充≤0，则Pset充＝0。
3.应用权利要求1所述充放电功率调控装置的充放电功率调控方法，其特征在于：所述放电功率调控方法具体步骤如下：
S2：基于负荷跟随的充电功率调控；
S21：获取配电相关参数；
所述配电相关参数包括Pjoin、Ps、P、Plimit以及SOC；
S22：判断步骤S21中的SOC的实际值；
当SOC小于设置值或者已经防空，则停止放电，并终止放电线程；
当SOC大于设置值时间，则保持放电线程；
S23：计算接入变压器除储能外的其他负载P非储3以及不反向送电的储能放电功率Pleft3；
S24：根据步骤S21、S23得到负荷跟随计算储能柜下发功率Pset放；如果P非储3≤0，则Pset放＝0。
4.一种应用权利要求2-3任意一项所述的基于负荷跟随与负荷预测的充放电功率调控方法，其特征在于：所述方法还包含负荷预测模型。
5.如权利要求4所述的基于负荷跟随与负荷预测的充放电功率调控方法，其特征在于：所述负荷预测模型建立具体步骤如下：
M1：在装置具备一个完整自然月运行数据后按照功率调控时间间隔T，获取客户过去30天计量变压器、接入变压器的有功功率负荷数据；
M2：针对负荷数据匹配对应的特征值：当天是否为节假日、当天是否休息、当天是本月的第几天、当前数据是当天的第几个小时、当前小时的温度；
M3：根据负荷数据以及特征值训练线性模型，验证预测未来8小时数据误差不超过10％即为合格；
M4：在模型运行过程中，每天核算预测误差，如果预测误差持续3天超过10％则根据最近一月完整数据重新训练模型并即时更新预测算法。
6.如权利要求5所述的基于负荷跟随与负荷预测的充放电功率调控方法，其特征在于：所述预测算法采用多元回归分析预测法。
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