微网发电量实时控制系统及方法与流程

本发明涉及智能控制技术领域，特别涉及一种微网发电量实时控制系统及方法。

背景技术：

微电网是一种新型网络结构，是一组由微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元。开发和延伸微电网能够充分促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，实现对负荷多种能源形式的高可靠供给，是实现主动式配电网的一种有效方式，是传统电网向智能电网的过渡。

在风力发电机组和光伏电池阵列等新能源发电装置接入传统电网构成的微电网中，为了实现微电网的稳定可靠供电，通常会将传统的火力发电机组处于常供状态，风力发电机组和光伏电池阵列等新能源发电装置产生的电力通常只是存储于储能系统中用于在用电高峰期补充火力发电机组的供电不足。这种供电方式还是以火力发电为主，新能源发电装置产生的电量使用率比较低，不能最大化地利用新能源供电，也不能实现新能源环保绿色供电的目的。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供了一种微网发电量实时控制系统及方法，其通过对用电量和发电量的预测，在预测发电量远大于预测用电量时，控制部分火力发电机组停机，并在实时发电量小于实时用电量时，启动已停机的火力发电机组，从而提高新能源发电的利用率，减少火力发电机组的碳排量，既能实现微电网的可靠供电，又能减少环境污染。

本发明的技术解决方案是：该微网发电量实时控制系统包括主控单元、上位机、触控显示屏、报警模块、智能电表和多个电量采集/控制装置，所述多个电量采集/控制装置分别连接到风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组，对风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的实时发电量进行检测，所述智能电表对用户的实时用电量进行检测，所述主控单元分别连接到所述上位机、所述触控显示屏、所述报警模块、所述智能电表和所述多个电量采集/控制装置，其通过所述智能电表获取用户的实时用电量，通过所述多个电量采集/控制装置获取所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的实时发电量，并通过获得的用电量和发电量来产生发电量实时控制策略，将控制指令下发到所述多个电量采集/控制装置，所述主控单元还在实时发电量低于实时用电量时发出异常信号，从而通过所述报警模块发出声光报警信号，所述主控单元还通过所述触控显示屏对实时发电量和实时用电量进行显示，用户能够通过所述触控显示屏对显示内容进行选择，所述主控单元还通过4G、WLAN和蓝牙无线通信方式与所述上位机进行通信，将所述发电量、所述用电量和所述发电量实时控制策略上传到所述上位机，所述上位机对所述主控单元进行实时监控。

其中，所述主控单元进一步包括存储单元、负荷预测单元、电量预测单元、发电量控制单元和控制信号发送单元，所述存储单元用于对所述智能电表检测到的用户的历史用电量数据和所述多个电量采集/控制装置检测到的所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的历史发电量数据进行存储，所述负荷预测单元获取所述存储单元中的用户的历史用电量数据并根据该历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量，所述电量预测单元获取所述存储单元中的所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的历史发电量数据并根据该历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量，所述发电量控制单元通过上述用电量的预测值和发电量的预测值生成发电量实时控制策略，并通过所述控制信号发送单元下发给所述多个电量采集/控制装置。

其中，所述智能电表进一步包含电量测量模块、通信模块和无线模块，所述电量测量模块用于对用电设备的用电量进行实时测量，所述通信模块为光纤模块，其将测量得到的用电量数据实时发送到主控单元，所述无线模块为WIFI模块、4G模块或蓝牙模块，用于为网络设备提供网络接入和路由服务。

其中，所述电量预测单元根据环境温度和光照强度对光伏电池阵列未来一小时内的发电量进行预测，根据风量大小和气压强度对风力发电机组未来一小时内的发电量进行预测，并结合火力发电机组的额定容量得到整个微电网未来一小时内的预测发电量。

其中，所述负荷预测单元采用累积式自回归移动平均模型对未来一小时内的用电量进行预测，在预测输出功率大于预测用电量的1.3倍时，所述发电量控制单元控制部分火力发电机组停机。

本发明还涉及一种微网发电量实时控制方法，具体包括以下步骤：

(1)获取风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的实时发电量，获取用户的实时用电量；

(2)对用户的用电量数据及风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的发电量数据进行存储；

(3)根据历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量，根据历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量；

(4)判断预测发电量是否大于预测用电量的1.3倍，若是，则进入步骤(5)，若否，则返回步骤(1)；

(5)控制部分火力发电机组停机；

(6)判断微电网的实时发电量是否小于用户的实时用电量，若是，则进入步骤(7)，若否，则返回步骤(1)；

(7)发出报警信号，并启动已停机的火力发电机组，返回步骤(1)。

其中，所述步骤(3)中根据历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量具体为，根据环境温度和光照强度对光伏电池阵列未来一小时内的发电量进行预测，根据风量大小和气压强度对风力发电机组未来一小时内的发电量进行预测，并结合火力发电机组的额定容量得到整个微电网未来一小时内的预测发电量；光伏电池阵列的发电量预测模型为x＝[M(t-i),T(t),H(t)](i＝0,1,2)，其中，M(t-i)表示t-i时刻的光伏电池阵列实际发电量，T(t)表示t时刻的环境温度，H(t)表示t时刻的光照强度，t的取值范围为0,1,2，……23，为24小时制，l为训练样本数，α_i为权值向量，K(x_i,x_j)为核函数，m∈R为偏差；风力发电机组的发电量预测模型为x＝[M(t-i),W(t),P(t)](i＝0,1,2)，其中，M(t-i)表示t-i时刻的风力发电机组实际发电量，W(t)表示t时刻的风量大小，P(t)表示t时刻的气压强度，t的取值范围为0,1,2，……23，为24小时制，l为训练样本数，β_i为权值向量，K(x_i,x_j)为核函数，n∈R为偏差。

其中，所述步骤(3)中根据历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量具体为，用电量预测模型为其中，B为后移算子，为自回归模型回归系数，p为自回归模型阶数，为d阶差分算子，为周期差分算子，Y_t为t时刻负荷值，θ(B)＝1-θ₁B-…θ_qB^q，θ_i为移动平均模型回归系数，q为移动平均模型阶数，e_t为白噪声。

本发明的包含风光电站的微电网的发电量实时控制系统及方法采用上述技术手段，能够达到以下技术效果：减少发电量的浪费，提高新能源发电的利用率，同时减少火力发电机组的碳排量，既能实现微电网的可靠供电，又能减少微电网的环境污染。

附图说明

图1是本发明的微网发电量实时控制系统结构框图；

图2是主控单元的结构示意图；

图3是本发明的微网发电量实时控制方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细阐述。

如图1所示，本发明的微网发电量实时控制系统包括主控单元、上位机、触控显示屏、报警模块、智能电表和多个电量采集/控制装置，所述多个电量采集/控制装置分别连接到风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组，对风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的实时发电量进行检测，所述智能电表对用户的实时用电量进行检测，所述主控单元分别连接到所述上位机、所述触控显示屏、所述报警模块、所述智能电表和所述多个电量采集/控制装置，其通过所述智能电表获取用户的实时用电量，通过所述多个电量采集/控制装置获取所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的实时发电量，并通过获得的用电量和发电量来产生发电量实时控制策略，将控制指令下发到所述多个电量采集/控制装置，所述主控单元还在实时发电量低于实时用电量时发出异常信号，从而通过所述报警模块发出声光报警信号，所述主控单元还通过所述触控显示屏对实时发电量和实时用电量进行显示，用户能够通过所述触控显示屏对显示内容进行选择，所述主控单元还通过4G、WLAN和蓝牙无线通信方式与所述上位机进行通信，将所述发电量、所述用电量和所述发电量实时控制策略上传到所述上位机，所述上位机对所述主控单元进行实时监控。

如图2所示，所述主控单元进一步包括存储单元、负荷预测单元、电量预测单元、发电量控制单元和控制信号发送单元，所述存储单元用于对所述智能电表检测到的用户的历史用电量数据和所述多个电量采集/控制装置检测到的所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的历史发电量数据进行存储，所述负荷预测单元获取所述存储单元中的用户的历史用电量数据并根据该历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量，所述电量预测单元获取所述存储单元中的所述风力发电机组、所述光伏电池阵列和所述火力发电机组的历史发电量数据并根据该历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量，所述发电量控制单元通过上述用电量的预测值和发电量的预测值生成发电量实时控制策略，并通过所述控制信号发送单元下发给所述多个电量采集/控制装置。

其中，所述智能电表进一步包含电量测量模块、通信模块和无线模块，所述电量测量模块用于对用电设备的用电量进行实时测量，所述通信模块为光纤模块，其将测量得到的用电量数据实时发送到主控单元，所述无线模块为WIFI模块、4G模块或蓝牙模块，用于为网络设备提供网络接入和路由服务。

其中，所述电量预测单元根据环境温度和光照强度对光伏电池阵列未来一小时内的发电量进行预测，根据风量大小和气压强度对风力发电机组未来一小时内的发电量进行预测，并结合火力发电机组的额定容量得到整个微电网未来一小时内的预测发电量。

其中，所述负荷预测单元采用累积式自回归移动平均模型对未来一小时内的用电量进行预测，在预测输出功率大于预测用电量的1.3倍时，所述发电量控制单元控制部分火力发电机组停机。

如图3所示，本发明的微电网发电量实时控制方法，具体包括以下步骤：

(1)获取风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的实时发电量，获取用户的实时用电量；

(2)对用户的用电量数据及风力发电机组、光伏电池阵列和火力发电机组的发电量数据进行存储；

(3)根据历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量，根据历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量；

(4)判断预测发电量是否大于预测用电量的1.3倍，若是，则进入步骤(5)，若否，则返回步骤(1)；

(5)控制部分火力发电机组停机；

(6)判断微电网的实时发电量是否小于用户的实时用电量，若是，则进入步骤(7)，若否，则返回步骤(1)；

(7)发出报警信号，并启动已停机的火力发电机组，返回步骤(1)。

其中，所述步骤(3)中根据历史发电量数据预测未来一段时间段内的发电量具体为，根据环境温度和光照强度对光伏电池阵列未来一小时内的发电量进行预测，根据风量大小和气压强度对风力发电机组未来一小时内的发电量进行预测，并结合火力发电机组的额定容量得到整个微电网未来一小时内的预测发电量。光伏电池阵列的发电量预测模型为x＝[M(t-i),T(t),H(t)](i＝0,1,2)，其中，M(t-i)表示t-i时刻的光伏电池阵列实际发电量，T(t)表示t时刻的环境温度，H(t)表示t时刻的光照强度，t的取值范围为0,1,2，……23，为24小时制，l为训练样本数，α_i为权值向量，K(x_i,x_j)为核函数，m∈R为偏差；风力发电机组的发电量预测模型为x＝[M(t-i),W(t),P(t)](i＝0,1,2)，其中，M(t-i)表示t-i时刻的风力发电机组实际发电量，W(t)表示t时刻的风量大小，P(t)表示t时刻的气压强度，t的取值范围为0,1,2，……23，为24小时制，l为训练样本数，β_i为权值向量，K(x_i,x_j)为核函数，n∈R为偏差。

其中，所述步骤(3)中根据历史用电量数据预测未来一段时间段内的用电量具体为，用电量预测模型为其中，B为后移算子，为自回归模型回归系数，p为自回归模型阶数，为d阶差分算子，为周期差分算子，Y_t为t时刻负荷值，θ(B)＝1-θ₁B-…θ_qB^q，θ_i为移动平均模型回归系数，q为移动平均模型阶数，e_t为白噪声。

最后说明的是，结合上述实施例仅说明本发明的技术方案而非对其限制。所属领域的普通技术人员应当理解到，本领域技术人员可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。