基于分布式电网数据的电力节能调度系统的制作方法

1.本发明涉及分布式电网技术领域，具体为基于分布式电网数据的电力节能调度系统。

背景技术：

2.分布式供电是通过将小规模发电系统布置于用户附近，通过液体或气体燃料的内燃机、微型燃气轮机和各种工程用的燃料电池，及新能源电源进行供电，实现了各个电站的相互独立运行；此种供电方式适用于不适宜铺设电网的偏远地区或散布的用户，不需远距离输配电设备，输电损失显著减少，运行安全可靠。
3.由于化石能源的发电技术不仅更加成熟，而且效率更高，因此现有的分布式供电方式主要以化石能源的发电技术为主；而随着新能源技术的快速发展，光伏发电、风力发电、沼气发电等多种新能源电源的应用，则改变分布式供电以传统化石能源单一的供电方式。
4.同时由于新能源的易受到环境因素的影响，因此需要对能源进行储能调节，保证其稳定运行；传统的储能方式主要通过蓄电池组进行调节，而随着氢能储能技术的发展及氢燃料电池技术的改进，通过电解水槽进行制氢储能的方式，能够实现储能调节的过程，且在制备过程中对环境造成的影响较小；然而，电解水槽需要满足其最低工作功率的条件下才能稳定运行，且低功率的输入不仅实现不了制氢过程造成电能浪费，还容易对电解水槽的寿命造成影响；同时，电解水槽制氢是持续的过程，因此电解水槽的反复开启关闭也会造成其寿命的衰减及电能的浪费。

技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供基于分布式电网数据的电力节能调度系统，解决以下技术问题：
6.如何实现系统储能的节能性及稳定性。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.基于分布式电网数据的电力节能调度系统，所述系统包括新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源；所述储能装置包括蓄电池组及电解槽组；所述系统还包括：
9.新能源电能预测模块，用于对新能源电源的供电功率进行预测；
10.电力负载预测模块，用于对供电区域的电力负载进行预测；
11.调度模块，用于根据新能源电能预测模块的预测结果及电力负载预测模块的预测结果获取蓄电池组及电解槽组的储能策略。
12.于一实施例中，所述储能策略的获取过程为：
13.通过新能源电能预测模块预测获取新能源电源的发电功率随时间变化曲线e(t)；
14.通过电力负载预测模块预测获取供电区域的电力负载功率随时间变化曲线l(t)；
15.当e(t)＞l(t)时，通过storage(t)＝e(t)-l(t)计算出储存电能曲线storage(t)，
将storage(t)与设定值s
set
进行比对：
16.当storage(t)＞s
set
时，通过电解槽组进行制氢储能，并通过蓄电池组进行电力调节；
17.当storage(t)≤s
set
时，通过蓄电池组进行储能。
18.于一实施例中，当storage(t)＞s
set
时：
19.根据公式计算出电解槽组推荐开启量x；
20.通过公式计算出电解槽组最低开启量y；
21.将x与y进行比较：
22.若x＞y，则控制电解槽组开启量n＝x；
23.若x≤y，则控制电解槽组开启量n＝y；
24.其中，storage(t1)＝s
set
，storage(t2)＝s
set
，且t2＞t1；q(t)为与t线性相关的阈值函数；p
max
为单个电解槽组的最大功率；[]为取整符号。
[0025]
于一实施例中，n个所述电解槽组开启的过程为：
[0026]
通过公式计算出当前时间点电解槽组的开启数量z，根据时间点对应的z值开启电解槽组，直至z＝n；
[0027]
其中，p
min
为单个电解槽组稳定运行的最小功率。
[0028]
于一实施例中，当e(t)＜l(t)时，通过供电电源及氢燃料电池进行供电，并根据下个周期的e(t)及l(t)调整供电电源及氢燃料电池的供电策略。
[0029]
于一实施例中，所述供电策略为：
[0030]
通过公式计算下一周期的储存供电值q；
[0031]
通过公式计算下一周期的需求供电值f；
[0032]
将q与f进行比较：
[0033]
若q*μ≥f，则优先使用氢燃料电池进行供电；
[0034]
否则，同时通过供电电源及氢燃料电池进行供电并保存特定比例氢燃料；
[0035]
其中，t3为供电周期的结束时间点；μ为电能转换效率。
[0036]
于一实施例中，所述特定比例r＝fr(f-q*μ)；
[0037]
其中，fr()为预设正相关线性函数。
[0038]
于一实施例中，所述系统还包括负载监测核查模块；
[0039]
所述负载监测核查模块用于监测新并网负载，并根据新并网负载的需求供电功率、类别信息、当前新能源电源输出功率及当前负载功率来进行并网控制。
[0040]
于一实施例中，并网控制的过程为：
[0041]
将需求供电功率pd与设定功率阈值p
th
进行比对：
[0042]
若pd＞p
th
，则根据类别信息判断供电优先级：
[0043]
若优先级≥预设等级，则将负载进行并网；
[0044]
若优先级＜预设等级，则根据前新能源电源输出功率及当前负载功率来判断是否并网；
[0045]
若pd≤p
th
，则将负载进行并网。
[0046]
本发明的有益效果：
[0047]
(1)本发明根据预测的电力状态选择适合的储能策略，在储能功率无法满足电解槽组工作时，可通过蓄电池组进行储能，当储能功率满足电解槽组工作时，通过电解槽组进行储能，同时通过蓄电池组对电解槽组工作时功率的调节，使得电解槽组保持在最佳功率，保证了制氢的效率并减少了电能的浪费，实现了系统储能的节能性及稳定性。
附图说明
[0048]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0049]
图1是本发明基于分布式电网数据的电力节能调度系统的概要框示意图。
具体实施方式
[0050]
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。
[0051]
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了基于分布式电网数据的电力节能调度系统，所述系统包括新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源；所述储能装置包括蓄电池组及电解槽组；所述系统还包括：
[0052]
新能源电能预测模块，用于对新能源电源的供电功率进行预测；
[0053]
电力负载预测模块，用于对供电区域的电力负载进行预测；
[0054]
调度模块，用于根据新能源电能预测模块的预测结果及电力负载预测模块的预测结果获取蓄电池组及电解槽组的储能策略。
[0055]
通过上述技术方案，通过新能源电能预测模块对新能源电源的供电功率进行预测，通过电力负载预测模块对供电区域的电力负载进行预测，进而能够根据预测的电力状态选择适合的储能策略，而储能策略通过蓄电池组及电解槽组进行实现，因此在储能功率无法满足电解槽组工作时，可通过蓄电池组进行储能，当储能功率满足电解槽组工作时，通过电解槽组进行储能，同时通过蓄电池组对电解槽组工作时功率的调节，使得电解槽组保持在最佳功率，保证了制氢的效率并减少了电能的浪费，实现了系统储能的节能性及稳定性。
[0056]
上述技术方案中，通过新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源实现分布式供电的实现，其中，新能源电源可为光伏电源、沼气电源、风力电源等，储能装置包括蓄电池组及电解槽组，氢燃料电池能够在新能源电源输出功率较低时讲存储的氢能转化为电能，而供电电源则为传统的化石燃料供电电源，在新能源电源受环境影响发生波动时保证整体供电的稳定性；上述方案中，交直流的转换过程通过现有的转换器实现，在此不作详述。
[0057]
另外需要说明的是，新能源电能预测模块对供电功率的预测根据新能源的不同种类分别预测并统计分析获取，而不同新能源的预测方式均可通过获取环境参数并结合现有
预测模型实现，例如，光伏电源可通过光照时长、光照强度、环境温度、所在地区经纬度等参数带入至分析模型中获取，在此不作详述；电力负载预测模块对电力负载的预测可通过建立机器学习模型，并将该地区的数据作为样本进行训练，获取预测结果，此过程可通过现有技术获取，在此不作详述。
[0058]
作为本发明的一种实施方式，所述储能策略的获取过程为：
[0059]
通过新能源电能预测模块预测获取新能源电源的发电功率随时间变化曲线e(t)；
[0060]
通过电力负载预测模块预测获取供电区域的电力负载功率随时间变化曲线l(t)；
[0061]
当e(t)＞l(t)时，通过storage(t)＝e(t)-l(t)计算出储存电能曲线storage(t)，将storage(t)与设定值s
set
进行比对：
[0062]
当storage(t)＞s
set
时，通过电解槽组进行制氢储能，并通过蓄电池组进行电力调节；
[0063]
当storage(t)≤s
set
时，通过蓄电池组进行储能。
[0064]
通过上述技术方案，通过获取发电功率随时间变化曲线e(t)及电力负载功率随时间变化曲线l(t)，显然当e(t)＞l(t)时，需要进行储能，因此通过storage(t)＝e(t)-l(t)获取储能电能曲线，并将storage(t)与设定值s
set
进行比对，其中设定值s
set
根据单个电解槽组的最低工作功率确定，因此当storage(t)＞s
set
时，通过电解槽组进行制氢储能，并通过蓄电池组进行电力调节，当storage(t)≤s
set
时，通过蓄电池组进行储能，因此通过storage(t)与s
set
比对的过程，能够确定对应的储能策略，且保证了电解槽组的稳定节能运行。
[0065]
需要说明的是，s
set
由单个电解槽组的最低工作功率确定，但并不相同，s
set
比单个电解槽组的最低工作功率值大标准偏差大小，而标准偏差大小根据历史电力数据选择设定，且标准偏差大小小于单个电解槽组的最低工作功率值；t为时间点。
[0066]
作为本发明的一种实施方式，当storage(t)＞s
set
时：
[0067]
根据公式计算出电解槽组推荐开启量x；
[0068]
通过公式计算出电解槽组最低开启量y；
[0069]
将x与y进行比较：
[0070]
若x＞y，则控制电解槽组开启量n＝x；
[0071]
若x≤y，则控制电解槽组开启量n＝y；
[0072]
其中，storage(t1)＝s
set
，storage(t2)＝s
set
，且t2＞t1；q(t)为与t线性相关的阈值函数；p
max
为单个电解槽组的最大功率；[]为取整符号。
[0073]
通过上述技术方案，本实施例给出了一种确定电解槽开启数量判断的方法，具体的，首先根据计算出电解槽组推荐开启量x，其中q(t)为与t线性相关的阈值函数，且根据历史数据设定获取，因此通过对储存电能曲线在t1～t2区间求积分，并除去q(t2)-q(t1)，进而获取推荐开启量x；同时，通过公式计算出电解
槽组最低开启量y，其中，max(storage(t))表示储存电能曲线的峰值，p
max
为单个电解槽组的最大功率，[]为取整符号，因此通过进而能够获取最低开启量y，显然，当x＞y时，控制电解槽组开启量n＝x，而当x≤y时，则控制电解槽组开启量n＝y；因此通过上述方案，能够准确的选择电解槽组开启的最佳数量，进而满足电解槽组稳定的运行，同时保证新能源电源产生的电能能够被充分的存储。
[0074]
需要说明的是，最低开启量y确定时，当计算公式存在余数时，可通过蓄电池组对多余的电能进行存储；推荐开启量x公式根据历史数据拟合获取。
[0075]
作为本发明的一种实施方式，n个所述电解槽组开启的过程为：
[0076]
通过公式计算出当前时间点电解槽组的开启数量z，根据时间点对应的z值开启电解槽组，直至z＝n；
[0077]
其中，p
min
为单个电解槽组稳定运行的最小功率。
[0078]
通过上述技术方案，本实施例给出了n个电解槽组开启的方式，具体的，通过公式计算出当前时间点电解槽组的开启数量z，因此到达s
set
时，会有1组电解槽组开启，并随着storage(t)的增加，使得n组电解槽组依次开启，此种设置保证了电解槽组启动过程中，供电质量的稳定性，减少了电能的浪费并延长了电解槽组的使用寿命。
[0079]
作为本发明的一种实施方式，当e(t)＜l(t)时，通过供电电源及氢燃料电池进行供电，并根据下个周期的e(t)及l(t)调整供电电源及氢燃料电池的供电策略。
[0080]
通过上述技术方案，在e(t)＜l(t)时，通过供电电源及氢燃料电池进行供电，其中氢燃料电池以电解槽组制备的氢气为能源，进而实现新能源电源的供电调节效果；同时，本实施例还根据下个周期的e(t)及l(t)来对供电电源及氢燃料电池的供电策略进行调整，根据下个周期的期望来采用最佳的供电策略，以满足新能源电源供电效率较低时为供电电源提供充足的备用电能。
[0081]
作为本发明的一种实施方式，所述供电策略为：
[0082]
通过公式计算下一周期的储存供电值q；
[0083]
通过公式计算下一周期的需求供电值f；
[0084]
将q与f进行比较：
[0085]
若q*μ≥f，则优先使用氢燃料电池进行供电；
[0086]
否则，同时通过供电电源及氢燃料电池进行供电并保存特定比例氢燃料；
[0087]
其中，t3为供电周期的结束时间点；μ为电能转换效率。
[0088]
通过上述技术方案，本实施例提供了一种供电策略，具体地，通过公式计算下一周期的储存供电值q；通过公式计算下一周期的需求供电值f；并将q与f进行比较，显然，当q*μ≥f，说明下一周期储电区间可存储的电能能够充分供应非储点区间的负载，因此此时优先使用氢燃料电池，为下一周期提供储能空间，而当q*μ＜f时，同时通过供电电源及氢燃料电池进行供电并保存特定比例氢燃料，进而能够保留部
分能源，在使用供电电源供电时提供充足的备用电能。
[0089]
需要说明的是，储存供电值q及需求供电值f仅表示一个供电区间内储电状况与负载需求供电状况；μ为电能转换效率，根据电解水槽及氢燃料电池的性能确定。
[0090]
作为本发明的一种实施方式，所述特定比例r＝fr(f-q*μ)；
[0091]
其中，fr()为预设正相关线性函数。
[0092]
通过上述技术方案，本实施例中的特定比例r＝fr(f-q*μ)，其中，fr()为预设正相关线性函数，其根据f与q*μ差值的大小区间预设了不同的比例范围，因此通过f-q*μ即能获取对应的比例。
[0093]
需要说明的是，fr()的设定根据系统中氢储能的容量有关，因此其设定参考氢储能的容量与f-q*μ的大小确定。
[0094]
作为本发明的一种实施方式，所述系统还包括负载监测核查模块；
[0095]
所述负载监测核查模块用于监测新并网负载，并根据新并网负载的需求供电功率、类别信息、当前新能源电源输出功率及当前负载功率来进行并网控制。
[0096]
通过上述技术方案，本实施例还在系统中设置了负载监测核查模块，负载监测核查模块能够监测新并网负载，并根据新并网负载的需求供电功率、类别信息、当前新能源电源输出功率及当前负载功率来进行并网控制，因此通过负载监测核查模块的设置，能够避免分布式供电系统中较大负载出现对整个系统造成的不利影响，进而能够保证分布式供电系统运行的稳定性。
[0097]
需要说明的是，负载监测核查模块对新并网负载功率及类别信息的获取通过现有技术中设置的电能检测装置实现；同时，并网控制可通过在接线端口处设置的传感开关实现，在此不作详述。
[0098]
作为本发明的一种实施方式，并网控制的过程为：
[0099]
将需求供电功率pd与设定功率阈值p
th
进行比对：
[0100]
若pd＞p
th
，则根据类别信息判断供电优先级：
[0101]
若优先级≥预设等级，则将负载进行并网；
[0102]
若优先级＜预设等级，则根据前新能源电源输出功率及当前负载功率来判断是否并网；
[0103]
若pd≤p
th
，则将负载进行并网。
[0104]
通过上述技术方案，本实施例提供了一种并网控制的方法，具体地，首先将需求供电功率pd与设定功率阈值p
th
进行比对，当若pd＞p
th
时，说明负载较大，则根据类别信息判断供电优先级，此时若优先级≥预设等级，则将负载进行并网，保证优先较高的电能供应，例如医院等场所，若优先级＜预设等级，则根据前新能源电源输出功率及当前负载功率来判断是否并网，若pd≤p
th
，说明负载较小，因此直接将负载进行并网，因此通过上述的并网控制方法，能够实现对大负载的审核，避免大负载对分布式电网的稳定性造成影响，同时保证优先级较高的负载能够得到及时供应，保证整体运行的稳定性。
[0105]
需要说明的是，根据类别信息判断供电优先级的过程通过类别信息与预设条件比对判断优先级，而预设等级也根据优先级的划分选定，在此不作详述；另外，当优先级＜预设等级时，根据当前新能源电源输出功率及当前负载功率来判断是否并网，此过程通过当前新能源电源输出功率与当前负载功率的差值与并入负载的大小比较来进行判断，显然当
满足负载要求且不对电解槽组造成影响时，将负载进行并网，否则不进行并网。
[0106]
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

技术特征：

1.基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，所述系统包括新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源；所述储能装置包括蓄电池组及电解槽组；所述系统还包括：新能源电能预测模块，用于对新能源电源的供电功率进行预测；电力负载预测模块，用于对供电区域的电力负载进行预测；调度模块，用于根据新能源电能预测模块的预测结果及电力负载预测模块的预测结果获取蓄电池组及电解槽组的储能策略。2.根据权利要求1所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，所述储能策略的获取过程为：通过新能源电能预测模块预测获取新能源电源的发电功率随时间变化曲线e(t)；通过电力负载预测模块预测获取供电区域的电力负载功率随时间变化曲线l(t)；当e(t)＞l(t)时，通过storage(t)＝e(t)-l(t)计算出储存电能曲线storage(t)，将storage(t)与设定值s
set
进行比对：当storage(t)＞s
set
时，通过电解槽组进行制氢储能，并通过蓄电池组进行电力调节；当storage(t)≤s
set
时，通过蓄电池组进行储能。3.根据权利要求2所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，当storage(t)＞s
set
时：根据公式计算出电解槽组推荐开启量x；通过公式计算出电解槽组最低开启量y；将x与y进行比较：若x＞y，则控制电解槽组开启量n＝x；若x≤y，则控制电解槽组开启量n＝y；其中，storage(t1)＝s
set
，storage(t2)＝s
set
，且t2＞t1；q(t)为与t线性相关的阈值函数；p
max
为单个电解槽组的最大功率；[]为取整符号。4.根据权利要求3所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，n个所述电解槽组开启的过程为：通过公式计算出当前时间点电解槽组的开启数量z，根据时间点对应的z值开启电解槽组，直至z＝n；其中，p
min
为单个电解槽组稳定运行的最小功率。5.根据权利要求2所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，当e(t)＜l(t)时，通过供电电源及氢燃料电池进行供电，并根据下个周期的e(t)及l(t)调整供电电源及氢燃料电池的供电策略。6.根据权利要求5所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，所述供电策略为：通过公式计算下一周期的储存供电值q；
通过公式计算下一周期的需求供电值f；将q与f进行比较：若q*μ≥f，则优先使用氢燃料电池进行供电；否则，同时通过供电电源及氢燃料电池进行供电并保存特定比例氢燃料；其中，t3为供电周期的结束时间点；μ为电能转换效率。7.根据权利要求6所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，所述特定比例r＝f
r
(f-q*μ)；其中，f
r
()为预设正相关线性函数。8.根据权利要求2所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，所述系统还包括负载监测核查模块；所述负载监测核查模块用于监测新并网负载，并根据新并网负载的需求供电功率、类别信息、当前新能源电源输出功率及当前负载功率来进行并网控制。9.根据权利要求8所述的基于分布式电网数据的电力节能调度系统，其特征在于，并网控制的过程为：将需求供电功率p
d
与设定功率阈值p
th
进行比对：若p
d
＞p
th
，则根据类别信息判断供电优先级：若优先级≥预设等级，则将负载进行并网；若优先级＜预设等级，则根据前新能源电源输出功率及当前负载功率来判断是否并网；若p
d
≤p
th
，则将负载进行并网。

技术总结

本发明涉及分布式电网技术领域，具体公开了基于分布式电网数据的电力节能调度系统，所述系统包括新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源；所述储能装置包括蓄电池组及电解槽组；所述系统还包括：新能源电能预测模块，用于对新能源电源的供电功率进行预测；电力负载预测模块，用于对供电区域的电力负载进行预测；调度模块，用于根据新能源电能预测模块的预测结果及电力负载预测模块的预测结果获取蓄电池组及电解槽组的储能策略；本发明在储能功率无法满足电解槽组工作时，可通过蓄电池组进行储能，使得电解槽组保持在最佳功率，实现了系统储能的节能性及稳定性。了系统储能的节能性及稳定性。了系统储能的节能性及稳定性。