TWI736496B - 電力調控方法與電力調控系統 - Google Patents

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一種電力調控方法，由一電力調控系統執行，該電力調控系統包含一能源管理裝置，及一電連接多個負載與該能源管理裝置的併電網，該併電網提供一電網電力到該等負載，該電力調控方法為該能源管理裝置判斷一相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值，若是，該能源管理裝置執行一放電決策機器學習模型，該放電決策機器學習模型接收該系統頻率進行運算，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加。

Description

電力調控方法與電力調控系統
本發明是有關於一種配電網路之電路方法與系統，特別是指一種電力調控方法與電力調控系統。
現有的綠能發電系統，例如：風力發電、太陽光電…等，為避免電網因發生發電機故障、發電跳脫等事故，進而造成停電，一般還會另外導入儲能系統，由綠能發電系統根據電網之每日負載曲線，配合氣候預測風電及太陽光電之發電量，於用電尖峰時段控制儲能系統放電至負載端，並於用電離峰時段對儲能系統進行充電而達到削峰填谷之電力調控機制。
然而，由於現有的電力調控機制所考量的發電相關變數有限，當整體系統發生緊急事故時，供電對策仍有不足之虞，進而將影響整體系統供電穩定度，因此，現有的供電系統及電力調控方式有改善的必要。
因此，本發明的一目的，即在提供一種可於發生緊急事故時，快速對應調整供電電力，以提升供電系統整體穩定度的電力調控方法。
於是，本發明電力調控方法，由一電力調控系統執行，該電力調控系統包含一能源管理裝置，及一電連接於多個負載與該能源管理裝置的併電網，該併電網提供一電網電力到該等負載，該電網電力是一儲能電力與一發電電力的總和，該電力調控方法包含一步驟（C），及一步驟（D）。
該步驟（C）為該能源管理裝置判斷一相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值。
該步驟（D）為若該步驟（C）的判斷結果為是，該能源管理裝置根據一放電決策機器學習模型，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加。
又，本發明的另一目的，即在提供一種可於發生緊急事故時，快速對應調整供電電力，以提升供電系統整體穩定度的電力調控系統。
於是，本發明電力調控系統包含一能源管理裝置，及一併電網。
該併電網電連接多個負載與該能源管理裝置，並提供一電網電力到該等負載，該電網電力是一儲能電力與一發電電力的總和。
該能源管理裝置判斷一相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值，若是，該能源管理裝置根據一放電決策機器學習模型，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加。
本發明的功效在於：藉由能源管理裝置判斷併電網的系統頻率變化，當低於預設的觸發頻率值時，該能源管理裝置根據放電決策機器學習模型即時調控該儲能電力於該電網電力中的佔比，以提升併電網供電穩定度。
本發明為有效達成離島電網儲能系統之快速放電功能，以確保綠能高佔比獨立電網之穩定度與供電品質，由能源管理裝置隨時收集微電網之運轉資訊，例如柴油發電機、風力發電及太陽光電等綠能系統之發電量、用戶之負載用電量、以及儲能系統之充放電功率輸出與電能儲量，能源管理裝置以暫態度穩定度相關軟體對所收集之資訊進行分析，並模擬微電網發生故障時之系統頻率響應，進而推導為維持系統最低頻率之儲能系統快速放電功率，從而建立儲能系統快速放電控制決策，當微電網因大型擾動導致頻率低於設定值時，能源管理裝置即可決定儲能系統之放電功率，並藉由功率轉換系統（PCS: Power Conversion System）執行儲能系統快速將功率輸出，以避免微電網系統頻率過低造成柴油發電機跳脫造成微電網系統大停電，以下進一步詳細說明本發明的具體實施方式。
參閱圖1，為本發明電力調控系統的一實施例，包含一能源管理裝置2，及一併電網3。
該能源管理裝置2包括一微電網能源管理系統21，及一電連接該併電網3的頻率偵測器22，該微電網能源管理系統21具體為資料採集與監視系統（SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition），該頻率偵測器22用於偵測該併電網3的頻率變化，並將偵測結果傳送至該微電網能源管理系統21。
該併電網3電連接多個負載4與該能源管理裝置2，並提供一電網電力到該等負載4，該電網電力是一儲能電力與一發電電力的總和。
更詳細地說，該併電網3包括一儲能裝置31、一柴油發電裝置32，及一再生能發電裝置33。
該儲能裝置31包括一鋰電池311、一電連接該鋰電池311與該微電網能源管理系統21的功率轉換系統312，及一電連接該功率轉換系統312與該等負載4的變壓器313，該鋰電池311可進行充/放電，該功率轉換系統312用於釋放該鋰電池311的放電功率，該變壓器313將該鋰電池311釋放的功率轉換為該儲能釋放電力。
該柴油發電裝置32包括一電連接該微電網能源管理系統21的發電機321，及一電連接該發電機321與該等負載4的變電站322，該發電機321用於產生電力，該變電站322將該發電機321產生的電力進行電壓轉換並傳送至該等負載4。
該再生能源發電裝置33包括一電連接該微電網能源管理系統21的發電機331，及一電連接該發電機331與該等負載4的變電站332，該發電機331可根據例如為風力、太陽光等綠色能源產生電力，該變電站332將該發電機331產生的電力進行電壓轉換，並傳送至該等負載4。
此外，該發電電力是該柴油發電裝置32與該再生能發電裝置33所提供的電力的總和。
參閱圖2，為該實施例執行的一電力調控方法，包含一步驟（A）、一步驟（B）、一步驟（C）、一步驟（D）、一步驟（E）、一步驟（F）、一步驟（G）、一步驟（H）。
該步驟（A）為該能源管理裝置2的該微電網能源管理系統21儲存一資料庫，該資料庫記錄一再生能源發電資訊、一負載資訊、一最小充放電資訊、一頻率變化資訊，其中，該再生能源發電資訊為關於該發電電力在先前的一時間區間內之電力變化，該負載資訊為該等負載4在該時間區間內的用電量變化，該最小充放電資訊為關於該儲能裝置31的該鋰電池311在該時間區間內的充/放電時間與電力變化記錄，該頻率變化資訊為該微電網能源管理系統21根據該頻率偵測器22偵測該併電網3在該時間區間內，每個時間點各自對應的一系統頻率變化。
該步驟（B）為該能源管理裝置2的微電網能源管理系統21內部的一放電決策機器學習演算法根據該資料庫的資料進行機器學習演算法進行訓練，以得到一放電決策機器學習模型，而所採用的機器學習演算法為倒傳遞類神經網路。
該步驟（C）為該能源管理裝置2的該微電網能源管理系統21判斷相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值。
該步驟（D）為若該步驟（C）的判斷結果為是，表示該柴油發電裝置32或該再生能源發電裝置33故障跳電，導致發電電力下降，此時需快速控制儲能裝置31的鋰電池311放電來補充缺少的電力，因此該能源管理裝置2執行一放電決策機器學習模型，該放電決策機器學習模型接收該系統頻率進行運算，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加；換言之，當頻率下降值增加，代表短缺電力增加，因此該能源管理裝置2需藉由功率轉換系統321控制鋰電池311釋放更多電力，也就是增加該儲能電力於該電網電力中的佔比，以補足因故障事故而短缺之電力，配合參閱圖3，進一步舉例說明當發生系統頻率下降時的功率調控機制，當系統頻率降至58.8Hz情況下，因已降至低頻觸發點f act，因此必須對該儲能系統31開始執行低頻觸發控制。根據圖3設定值此時該儲能系統3必須輸出實功240kW，若該系統頻率持續下降至58.7Hz，則該儲能系統3必須持續增加輸出功率至320kW；反之，當電廠發電機，也就是該柴油發電裝置32或與再生能源發電裝置33已開始響應，且系統頻率逐漸上昇至58.9Hz時，則該儲能系統3應降低輸出實功至240kW，若系統頻率持續上昇，則該儲能系統3輸出實功亦根據設定持續下降，當該系統頻率上昇至低頻控制停止點f dact時，則停止控制該儲能系統3低頻觸發機制。
該步驟（E）為該能源管理裝置2的該微電網能源管理系統21分別於二個時間點判斷該等時間點對應的發電電力的差異值是否超過一預設變動量，也就是判斷該柴油發電裝置32或該再生能源發電裝置33的發電量變化是否超出該預設變動量。
該步驟（F）為該能源管理裝置2的該微電網能源管理系統21還預設一尖峰用電量，若該步驟（E）的判斷結果為否，該能源管理裝置2的該微電網能源管理系統21判斷當下該等負載4的總用電需求是否不低於該尖峰用電量，也就是判斷當下是否為尖峰用電時刻，若否，回到該步驟（C）
該步驟（G）為若該步驟（E）的判斷結果為是，該能源管理裝置2對該儲能裝置31輸出的該儲能電力進行平滑化控制，也就是由該微電網能源管理系統21藉由該功率轉換系統312控制該鋰電池311釋放的電力進行平滑化控制。
該步驟（H）為若該步驟（F）的判斷結果為是，該能源管理裝置2調整該儲能電力3於該電網電力中的佔比增加，也就是由該微電網能源管理系統21藉由該功率轉換系統312控制該鋰電池311增加放電功率。
上述該實施例藉由該微電網能源管理系統21根據資料庫儲存關於該併電網3的資料，配合類神經演算法而得到對應的放電決策機器學習模型，當判斷系統頻率低於觸發頻率值時，提升該儲能電力於該電網電力的佔比，另一方面，當該柴油發電裝置32或與再生能源發電裝置33開始正常運作，則降低該儲能電力於該電網電力的佔比；此外，當判斷發電電力變動超過該預設變動量，則對該儲能裝置31輸電時進行平滑化控制；再者，當判斷當下該等負載4的總用電需求已達該尖峰用電量時，則提升該儲能電力3於該電網電力中的佔比，以滿足該等負載4的用電需求。
綜上所述，本發明藉由該能源管理裝置2判斷該併電網3的系統頻率變化，當判斷系統頻率過低，則根據放電決策機器學習模型調節該儲能電力於該電網電力中的佔比增加，進而提省整體供電穩定度。
惟以上所述者，僅為本發明的實施例而已，當不能以此限定本發明實施的範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋的範圍內。
2:能源管理裝置 21:微電網管理系統 22:頻率偵測器 3:併電網 31:儲能裝置 311:鋰電池 312:功率轉換系統 313:變壓器 32:柴油發電裝置 321:發電機 322:變電站 33:再生能源發電裝置 331:發電機 332:變電站 4:負載 A~H:步驟
本發明的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是一方塊圖，說明本發明電力調控系統的一實施例； 圖2是一流程圖，說明該實施例執行的一電力調控方法；及 圖3是一曲線圖，輔助說明該實施例根據一系統頻率變化調控電力機制。
2:能源管理裝置
21:微電網管理系統
22:頻率偵測器
3:併電網
31:儲能裝置
311:鋰電池
312:功率轉換系統
313:變壓器
32:柴油發電裝置
321:發電機
322:變電站
33:再生能源發電裝置
331:發電機
332:變電站
4:負載

Claims (9)

  1. 一種電力調控方法，由一電力調控系統執行，該電力調控系統包含一能源管理裝置，及一電連接於多個負載與該能源管理裝置的併電網，該併電網提供一電網電力到該等負載，該電網電力是一儲能電力與一發電電力的總和，該電力調控方法包含： （C）該能源管理裝置判斷一相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值；及 （D）若該步驟（C）的判斷結果為是，該能源管理裝置執行一放電決策機器學習模型，該放電決策機器學習模型接收該系統頻率進行運算，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加。
  2. 如請求項1所述的電力調控方法，該併電網包括一提供該儲能電力的儲能裝置，其中，該電力調控方法還包含： （A）該能源管理裝置儲存一資料庫，該資料庫記錄一相關於發電電力的再生能源發電資訊、一負載資訊、一關於該儲能裝置的最小充放電資訊、一相關於該系統頻率的頻率變化資訊，及 （B）該能源管理裝置的一放電決策機器學習演算法根據該資料庫的資料進行訓練，以得到該放電決策機器學習模型。
  3. 如請求項2所述的電力調控方法，還包含： （E）該能源管理裝置分別於二個時間點判斷該等時間點對應的發電電力的差異值是否超過一預設變動量， （G）若該步驟（E）的判斷結果為是，該能源管理裝置對該儲能裝置輸出的該儲能電力進行平滑化控制。
  4. 如請求項3所述的電力調控方法，還包含： （F）該能源管理裝置還預設一尖峰用電量，若該步驟（E）的判斷結果為否，該能源管理裝置判斷當下該等負載的總用電需求是否不低於該尖峰用電量，若否，回到該步驟（C）， （H）若該步驟（F）的判斷結果為是，該能源管理裝置調整該儲能電力於該電網電力中的佔比增加。
  5. 一種電力調控系統，包含： 一能源管理裝置；及 一併電網，電連接多個負載與該能源管理裝置，並提供一電網電力到該等負載，該電網電力是一儲能電力與一發電電力的總和， 該能源管理裝置判斷一相關於該併電網的系統頻率是否低於一觸發頻率值， 若是，該能源管理裝置執行一放電決策機器學習模型，該放電決策機器學習模型接收該系統頻率進行運算，以改變該儲能電力於該電網電力中的佔比，該放電決策機器學習模型是指示該儲能電力的功率反比於該系統頻率，當該系統頻率下降，則該儲能電力的功率增加。
  6. 如請求項5所述的電力調控系統，其中，該併電網包括一提供該儲能電力的儲能裝置， 該能源管理裝置儲存一資料庫，該資料庫記錄一相關於發電電力的再生能源發電資訊、一負載資訊、一關於該儲能裝置的最小充放電資訊、一相關於該系統頻率的頻率變化資訊， 該能源管理裝置的一放電決策機器學習演算法根據該資料庫的資料進行訓練，以得到該放電決策機器學習模型。
  7. 如請求項6所述的電力調控系統，其中，該能源管理裝置分別於二個時間點判斷該等時間點對應的發電電力的差異值是否超過一預設變動量，若是，該能源管理裝置對該儲能裝置輸出的該儲能電力進行平滑化控制。
  8. 如請求項7所述的電力調控系統，其中，該能源管理裝置還預設一尖峰用電量，若該能源管理裝置判斷該等對應的發電電力的差異值超過該預設變動量，該能源管理裝置判斷當下該等負載的總用電需求是否不低於該尖峰用電量，若否，該能源管理裝置判斷該系統頻率是否低於該觸發頻率值，若是，該能源管理裝置調整該儲能電力於該電網電力中的佔比增加。
  9. 如請求項5所述的電力調控系統，其中，該併電網還包括一柴油發電裝置與一再生能發電裝置，該發電電力是該柴油發電裝置與該再生能發電裝置所提供的電力的總和。
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