基于天气预测的光伏充电站充电控制方法及装置与流程

本申请涉及电力控制技术领域，尤其涉及一种基于天气预测的光伏充电站充电控制方法及装置。

背景技术：

光伏充电站是一种将光能转换为电能进行存储，用于为新能源汽车充电的充电站。其一方面可以实现可再生能源的就地消纳利用，有效提高可再生能源利用率，降低碳排放量，另一方面可以减少电动汽车发展对电网建设和能源结构调整带来的负担。

现有的光伏充电站充电控制方法，采用根据光伏条件和负荷分布特性，对一日进行时段划分，以及根据车辆充电需求信息，对车辆进行分类，以根据时间段和车辆类型确定光伏充电站的充电策略，从而根据充电策略对光伏充电站进行充电控制。但在采用现有技术对光伏充电站进行充电控制时发现，由于未考虑基于电网负荷预测的配电网负荷曲线预测，因此无法根据电网情况对放电功率进行调整，导致可能出现需要由电网提供过多的电量，进而出现电网用电量过高的情况，浪费电力资源，且由于天气的变化会给光伏充电站的储能造成影响，因此会出现由于储能原因导致当前的充电策略无法很好执行，进而影响车辆的充电效果。

技术实现要素：

本申请实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于天气预测的光伏充电站充电控制方法及装置，节省电力资源，同时降低天气波动对光伏充电站的充电影响。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种基于天气预测的光伏充电站充电控制方法，适于在计算设备中执行，至少包括如下步骤：

获取天气预测数据集；其中，所述天气预测数据集包括至少当日的天气预测数据以及次日的天气预测数据；

根据所述天气预测数据集，调整当日光伏充电站中储能电池的储能最大放电功率，以确定初始储能最大放电功率；

根据预设步长，对所述初始储能最大放电功率进行划分，获取多个放电功率；

根据配电网的历史数据，预测当日配电网的负荷曲线，并在当日的各个预设时段内，根据所述负荷曲线、站内车辆充电需求数据和所述光伏充电站的光伏发电数据，获取各所述放电功率下向所述配电网购电时的各电网购电费用后，将与最低的所述电网购电费用对应的所述放电功率作为当日储能最大放电功率；其中，所述电网购电费用包括当日购电费用及次日购电费用；

根据所述当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电；其中，所述当前时段为根据光伏条件和负荷分布特性，对一日进行时段划分后得到的多个时段之一。

进一步的，所述当前时段包括光伏发电时段；

所述根据所述当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电控制，包括：

当检测到所述当日储能最大放电功率在所述光伏发电时段大于站内车辆的最大充电功率需求时，在所述光伏发电时段内，根据所述最大充电功率需求对所述站内车辆进行充电，并在满足所述站内车辆的所述最大充电功率需求后，将所述当日储能最大放电功率的剩余功率为储能电池充电。

进一步的，还包括：

当检测到所述当日储能最大放电功率在所述光伏发电时段大于所述站内车辆的最小充电功率需求且小于所述站内车辆的最大充电功率需求时，在所述光伏发电时段内，根据所述最小充电功率需求对所述站内车辆进行充电，并在满足所述站内车辆的所述最小充电功率需求后，将所述当日储能最大放电功率的剩余功率根据所述站内车辆的到站顺序，依次对所述站内车辆进行充电。

进一步的，还包括：

当检测到所述当日储能最大放电功率在所述光伏发电时段小于所述站内车辆的最小充电功率需求时，根据由所述当日储能最大放电功率和所述储能电池的存储功率形成的总功放电率，为所述站内车辆充电。

进一步的，所述当前时段还包括储能发电时段；

所述根据所述当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电控制，包括：

根据所述储能电池的存储功率，在所述储能发电时段为所述站内车辆进行供电。

进一步的，所述当前时段还包括夜间负荷曲线低谷时段；

所述根据所述当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电控制，包括：

根据在所述夜间负荷曲线低谷时段内，所述站内车辆的充电需求、所述储能电池的荷电状态，以及所述配电网在所述夜间负荷曲线低谷时段内的所述负荷曲线，在所述夜间负荷曲线低谷时段的不同时刻，从所述配电网获取对应的购电功率对所述站内车辆进行充电，以使在所述夜间负荷曲线低谷时段内的所述负荷曲线趋于平缓。

进一步的，还提供一种基于天气预测的光伏充电站充电控制装置，包括：

数据获取模块，用于获取天气预测数据集；其中，所述天气预测数据集包括至少当日的天气预测数据以及次日的天气预测数据；

初始功率确定模块，用于根据所述天气预测数据集，调整当日光伏充电站的储能最大放电功率，以确定初始储能最大放电功率；

功率划分模块，用于根据预设步长，对所述初始储能最大放电功率进行划分，获取多个放电功率；

最大功率确定模块，用于根据配电网的历史数据，预测当日配电网的负荷曲线，并在当日的各个预设时段内，根据所述负荷曲线、站内车辆充电需求数据和所述光伏充电站的光伏发电数据，获取各所述放电功率下向所述配电网购电时的各电网购电费用后，将与最低的所述电网购电费用对应的所述放电功率作为当日储能最大放电功率；其中，所述电网购电费用包括当日购电费用及次日购电费用；

充电控制模块，用于根据所述当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电；其中，所述当前时段为根据光伏条件和负荷分布特性，对一日进行时段划分后得到的多个时段之一，所述站内车辆的充电方式包括光伏、配电网以及储能电池充电。

进一步的，所述当前时段包括光伏发电时段；

充电控制模块具体用于：

当检测到所述当日储能最大放电功率在所述光伏发电时段大于站内车辆的最大充电功率需求时，在所述光伏发电时段内，根据所述最大充电功率需求对所述站内车辆进行充电，并在满足所述站内车辆的所述最大充电功率需求后，将所述当日储能最大放电功率的剩余功率为储能电池充电。

进一步的，所述当前时段还包括储能发电时段；

充电控制模块具体用于：

根据所述储能电池的存储功率，在所述储能发电时段为所述站内车辆进行供电。

进一步的，所述当前时段还包括夜间负荷曲线低谷时段；

充电控制模块具体用于：

根据在所述夜间负荷曲线低谷时段内，所述站内车辆的充电需求、所述储能电池的荷电状态，以及所述配电网在所述夜间负荷曲线低谷时段内的所述负荷曲线，在所述夜间负荷曲线低谷时段的不同时刻，从所述配电网获取对应的购电功率对所述站内车辆进行充电，以使在所述夜间负荷曲线低谷时段内的所述负荷曲线趋于平缓。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

与现有技术相比，本实施例通过天气预测数据集来调整当日光伏充电站中储能电池的储能最大放电功率，降低天气波动对光伏的充电影响，再通过当日配电网的预测负荷曲线、站内车辆充电需求数据和光伏发电数据来基于储能最大放电功率确定当日储能最大放电功率后，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电，从而使光伏充电站可根据电网情况对放电功率进行调整，进而充分利用光伏发电和储能电池以降低电网的用电量。

除此之外，根据在夜间负荷曲线低谷时段内的负荷曲线的曲线变化，在负荷曲线处于低谷的时间段从配电网获取对应的购电功率对站内车辆进行充电，使负荷曲线趋于平缓，达到降低充电站购电费用和缩小电网峰谷差的目的，进而避免大量电动汽车在电价低谷时段无序充电导致对电网产生的冲击

附图说明

图1是本申请的一个实施例提供的基于天气预测的光伏充电站充电控制方法的流程示意图；

图2是本申请的实施例二提供的基于天气预测的光伏充电站充电控制装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

参见图1，是本申请的一个实施例提供的基于天气预测的光伏充电站充电控制方法的流程示意图。包括：

步骤s11，获取天气预测数据集。

其中，天气预测数据集包括至少当日的天气预测数据以及次日的天气预测数据。

在本实施例中，天气预测数据包括晴天、阴天和雨天等天气预测数据。

步骤s12，根据天气预测数据集，调整当日光伏充电站中储能电池的储能最大放电功率，以确定初始储能最大放电功率。

在本实施例中，例如在当日晴天、次日阴天的情况下，将当日的储能最大放电深度调高，以补充次日充电需求，减少次日电网购电费用，而当日储能放电减少部分则是利用分时电价在电价最低时段向电网购电，达到次日波峰时段向电网购电转移至当日波谷时段向电网购电的目的，既减少了向电网的购电费用，又达到削峰填谷的作用，从而供后续实现连续日的有序充电策略。同理，在当日阴天、次日晴天的情况下，将当日的储能最大放电深度调低，使得大量的储能电量在当日放电给电动汽车充电，留下足够的电池容量给次日的光伏充电，减少当日电网购电费用。

作为本实施例的优选举例，初始储能最大放电功率的调整方式可以为，存在四个预设当日储能最大放电功率，四个当日储能最大放电功率分别对应的天气预测数据集为：当日天气预测为晴且次日天气预测为晴、当日天气预测为晴且次日天气预测为阴或有雨、当日天气预测为阴或有雨且次日天气预测为晴以及当日天气预测为阴或有雨且次日天气预测为阴或有雨，根据获取到的天气预测数据集，从而调用对应的预设当日储能最大放电功率作为初始储能最大放电功率。其中，四个预设当日储能最大放电功率可根据历史充电信息进行预设，具体预设方法可采用常见的预设模型，在此不做限定。

步骤s13，根据预设步长，对初始储能最大放电功率进行划分，获取多个放电功率。

在本实施例中，以额定容量为1000mwh的储能电池为例，其预设步长设为50mw，则划分后的多个放电功率分别为1000、950、900、850、800…..300mwh。其中，预设步长可根据储能电池的额定容量进行调整，或根据供电情况进行先验调整。

步骤s14，根据配电网的历史数据，预测当日配电网的负荷曲线，并根据负荷曲线、站内车辆充电需求数据和光伏充电站的光伏发电数据，获取在各放电功率下的各电网购电费用后，将与最低的电网购电费用对应的放电功率作为当日储能最大放电功率。

其中，电网购电费用包括当日购电费用及次日购电费用。

在本实施例中，配电网的历史数据包括配电网的历史负荷曲线、充电站的历史站内车辆信息和历史天气预测数据集。通过查找历史数据中与当日的站内车辆信息和天气预测数据集相同的所有历史站内车辆信息和所有历史天气预测数据集，获取与查找到的历史站内车辆信息和历史天气预测数据集对应的所有历史负荷曲线，进而对当日配电网的负荷曲线进行预测。如当日的站内车辆信息为100，天气预测数据集为当日晴天次日晴天，则查找历史站内车辆信息为100同时天气预测数据集为当日晴天次日晴天的所有日期，并根据在这些日期上的历史负荷曲线，预测出当日配电网的负荷曲线。其中，预测方法可以是求平均或其他现有的用于预测数据的计算方式，在此不做限定。

步骤s15，根据当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电。

其中，当前时段为根据光伏条件和负荷分布特性，对一日进行时段划分后得到的多个时段之一。

本实施例通过天气预测数据集来调整当日光伏充电站中储能电池的储能最大放电功率，降低天气波动对光伏的充电影响，再通过当日配电网的预测负荷曲线、站内车辆充电需求数据和光伏发电数据来基于储能最大放电功率确定当日储能最大放电功率后，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电，从而使光伏充电站可根据电网情况对放电功率进行调整，进而充分利用光伏发电和储能电池以降低电网的用电量。

在本实施例中，根据光伏条件和负荷分布特性，可将一日的时段划分为光伏发电时段、储能发电时段、夜间负荷曲线低谷时段和负荷曲线低谷上升时段。

在本实施例中，光伏发电时段的充电控制具体为：

当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段大于站内车辆的最大充电功率需求时，在光伏发电时段内，根据最大充电功率需求对站内车辆进行充电，并在满足站内车辆的最大充电功率需求后，将当日储能最大放电功率的剩余功率为储能电池充电。

在本实施例中，若当日储能最大放电功率可以满足站内车辆的最大充电功率需求，则优先对满足最晚充电时刻的车辆充电。

以及，当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段大于站内车辆的最小充电功率需求且小于站内车辆的最大充电功率需求时，在光伏发电时段内，根据最小充电功率需求对站内车辆进行充电，并在满足站内车辆的最小充电功率需求后，将当日储能最大放电功率的剩余功率根据站内车辆的到站顺序，依次对站内车辆进行充电。

在本实施例中，在完成最小充电功率需求后，将剩余功率按到站顺序依次对其他在站车辆充电，直至光伏电量用尽。

以及，当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段小于站内车辆的最小充电功率需求时，根据由当日储能最大放电功率和储能电池的存储功率形成的总功放电率，为站内车辆充电。

在本实施例中，若当日储能最大放电功率不能满足站内车辆的最小充电功率，需要储能电池和电网补充，考虑此时为负荷高峰时段，以满足最小充电功率为基本原则，尽量少的向配电网购电。具体有序充电策略分以下两种情况：1.若光伏发电和储能电池可以满足最小充电功率，则光伏和储能共同供电。2若光伏发电和储能电池共同供电仍不能满足最小充电功率，则由电网补充。

在本实施例中，储能发电时段的充电控制具体为：

根据储能电池的存储功率，在储能发电时段为站内车辆进行供电。

在本实施例中，储能发电时段为没有光伏发电的时段，且这个时段中任有部分时段配电网处在负荷高峰。为了尽可能避免增加电网负荷的负担，在这个时段内，优先利用储能电池进行充电以满足最小充电功率需求，而储能电池不能满足要求时由配电网补充。

在本实施例中，夜间负荷曲线低谷时段的充电控制具体为：

根据在夜间负荷曲线低谷时段内，站内车辆的充电需求、储能电池的荷电状态，以及配电网在夜间负荷曲线低谷时段内的负荷曲线，在夜间负荷曲线低谷时段的不同时刻，从配电网获取对应的购电功率对站内车辆进行充电，以使在夜间负荷曲线低谷时段内的负荷曲线趋于平缓。

夜间负荷曲线低谷时段即为配电网的负荷曲线处于低谷的时段，而大量电动汽车在电价低谷时段无序充电容易对电网产生新的冲击，为避免上述情况发生，在本实施例中，当处于进入该时段的时间节点时，整合该时间节点上站内所有车辆的充电需求信息，计算待充车辆总的充电需求，同时，统计储能电池的电量信息，以根据总的充电需求缺口，确定该时段需要配电网提供的供电功率后，根据该时段内的负荷曲线的曲线变化，在负荷曲线处于低谷的时间段从配电网获取对应的购电功率对站内车辆进行充电，此时处于低谷的负荷曲线则会拉高，从而使负荷曲线趋于平缓，达到降低充电站购电费用和缩小电网峰谷差的目的，进而避免大量电动汽车在电价低谷时段无序充电导致对电网产生的冲击。其中，负荷曲线处于低谷的时间段可以是在夜间负荷曲线低谷时段内，电网的实际负荷小于电网在夜间负荷曲线低谷时段内平均负荷的时间段。

在本实施例中，负荷曲线低谷上升时段的充电控制方式与储能发电时段的控制方式相似，在此不多赘述。

进一步的，参见图2，是本申请的实施例二提供的基于天气预测的光伏充电站充电控制装置的结构示意图。包括：

数据获取模块101，用于获取天气预测数据集；其中，所述天气预测数据集包括至少当日的天气预测数据以及次日的天气预测数据。

初始功率确定模块102，用于根据天气预测数据集，调整当日光伏充电站的储能最大放电功率，以确定初始储能最大放电功率。

功率划分模块103，用于根据预设步长，对初始储能最大放电功率进行划分，获取多个放电功率。

最大功率确定模块104，用于根据配电网的历史数据，预测当日配电网的负荷曲线，并在当日的各个预设时段内，根据负荷曲线、站内车辆充电需求数据和光伏充电站的光伏发电数据，获取各放电功率下向配电网购电时的各电网购电费用后，将与最低的电网购电费用对应的放电功率作为当日储能最大放电功率。

其中，电网购电费用包括当日购电费用及次日购电费用。

充电控制模块105，用于根据当日储能最大放电功率和当前时段，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电。

其中，当前时段为根据光伏条件和负荷分布特性，对一日进行时段划分后得到的多个时段之一，站内车辆的充电方式包括光伏、配电网以及储能电池充电。

本实施例通过天气预测数据集来调整当日光伏充电站中储能电池的储能最大放电功率，降低天气波动对光伏的充电影响，再通过当日配电网的预测负荷曲线、站内车辆充电需求数据和光伏发电数据来基于储能最大放电功率确定当日储能最大放电功率后，基于分时段充电策略，对站内车辆进行有序充电，从而使光伏充电站可根据电网情况对放电功率进行调整，进而充分利用光伏发电和储能电池以降低电网的用电量。

在本实施例中，根据光伏条件和负荷分布特性，可将一日的时段划分为光伏发电时段、储能发电时段、夜间负荷曲线低谷时段和负荷曲线低谷上升阶段。

在本实施例中，当处于光伏发电时段时，充电控制模块105具体用于：

当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段大于站内车辆的最大充电功率需求时，在光伏发电时段内，根据最大充电功率需求对站内车辆进行充电，并在满足站内车辆的最大充电功率需求后，将当日储能最大放电功率的剩余功率为储能电池充电。

以及，当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段大于站内车辆的最小充电功率需求且小于站内车辆的最大充电功率需求时，在光伏发电时段内，根据最小充电功率需求对站内车辆进行充电，并在满足站内车辆的最小充电功率需求后，将当日储能最大放电功率的剩余功率根据站内车辆的到站顺序，依次对站内车辆进行充电。

以及，当检测到当日储能最大放电功率在光伏发电时段小于站内车辆的最小充电功率需求时，根据由当日储能最大放电功率和储能电池的存储功率形成的总功放电率，为站内车辆充电。

在本实施例中，当处于储能发电时段时，充电控制模块105具体用于，根据储能电池的存储功率，在储能发电时段为站内车辆进行供电。

在本实施例中，当处于夜间负荷曲线低谷时段时，充电控制模块105具体用于，根据在夜间负荷曲线低谷时段内，站内车辆的充电需求、储能电池的荷电状态，以及配电网在夜间负荷曲线低谷时段内的负荷曲线，在夜间负荷曲线低谷时段的不同时刻，从配电网获取对应的购电功率对站内车辆进行充电，以使在夜间负荷曲线低谷时段内的负荷曲线趋于平缓。

在本实施例中，当处于负荷曲线低谷上升时段时，充电控制模块105用于执行与在储能发电时段相同的操作，在此不多赘述。

本申请的又一实施例还提供了一种基于天气预测的光伏充电站充电控制终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例所述的基于天气预测的光伏充电站充电控制方法。

以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。