本发明涉及电能管理技术领域，尤其涉及一种基于发电预测的分布式发电能量管理系统及其方法。
背景技术
由于传统能源资源的枯竭、当今社会许多部门对电能质量要求的提高以及世界各国对环保问题的日益关注，分布式发电系统已经被世界各国所重视。但是，分布式发电系统中的部分发电单元，如光伏阵列发出的电能受到气候条件和环境因素的影响，具有较强的随机性，因此当其容量达到一定的等级，或者系统中存在储能和其他发电单元时，需要采用一定的能量管理策略对系统的能量流进行监控和管理，优化系统内部各个发电单元、储能单元及其与电网之间的能量流动的方向和幅值，以提高系统运行的稳定性和经济性。当分布式发电系统并网运行时，发电单元发出的电能可以直接供给负荷或者并网，也可存储到储能单元，再由储能单元供给负荷或者并网，电网也可以直接给负荷供电。但是，如何协调发电单元、储能单元、负荷和电网之间的能量流，实现关键负荷优先的可靠供电、发电单元和储能单元的寿命优化、系统运行的经济效益最大化，需要一定的能量管理策略进行能量流的最优控制，保障系统稳定、可靠、经济运行。当分布式发电系统独立运行时，系统脱离电网，系统中只存在发电单元、储能单元和负荷，发电单元发出的能量可直接供给负荷，或者存储到储能单元，再由储能单元供给负荷。由于部分发电单元具有较强的随机性，同时负荷也随着时间处于变化之中，从而在独立运行时分布式发电系统也需要一定的能量管理策略控制系统中的能量流，保持系统内部能量的供需平衡以及电压和频率的稳定性。
目前对于分布式发电系统能量管理技术已有不少研究，而这正是分布式发电大规模应用的难点之一。
技术实现要素：
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于发电预测的分布式发电能量管理系统及其方法，能够根据电网实时电价、预测发电量、预测剩余容量和实时运行状态采用模糊规则进行模式切换和能量流的优化控制。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于发电预测的分布式发电能量管理系统，其特征在于：包括多个光伏发电单元、风力发电单元、蓄电池储能单元，所述多个光伏发电单元、风力发电单元、蓄电池储能单元分别与dc/dc变换器连接，所述dc/dc变换器通过总线与双模式型逆变器、独立型逆变器连接，所述双模式型逆变器与电网以及多个普通负荷连接，所述独立型逆变器与多个关键负荷连接。
一种基于发电预测的分布式发电能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）运行模式判断，制定每天的运行模式需要综合考虑光伏阵列的预测发电量、蓄电池组的剩余容量，其中，蓄电池组的剩余容量计算采用安时法；
（2）运行过程中，能量管理控制算法首先根据光伏阵列三天的预测发电量和蓄电池的剩余容量判断每天的运行模式，然后依靠光伏阵列当天的预测发电量和蓄电池的实时状态查找模糊控制规则进行蓄电池充放电控制器和dc/ac变换器的控制，来实现系统能量管理；
（3）在稳定运行模式下，所有时段采用低谷的模糊控制规则，系统优先考虑蓄电池的充、放电管理，保障系统的持续供电能力；在经济运行模式下，不同时段采用不同的模糊控制规则，系统优先考虑系统的运行成本，根据分时电价进行能量调控；
（4）采用模糊控制策略，当运行时间为电价低谷时，系统优先考虑从电网买电提供负载供电和进行蓄电池充电；当运行时间为电价高峰时，系统优先考虑向电网卖电；当运行时间为电价平段时，如果光伏阵列和风机的总输出功率大于负载功率，系统不再优先考虑向电网卖电，而是一边以恒定电流给蓄电池充电，一边将多余的电能卖给电网。
上述的一种基于发电预测的分布式发电能量管理方法，其特征在于：所述安时法具体为直接测量蓄电池放电或充电电流，再乘以时间值，就得到安时量。
本发明的有益效果是：
本发明在维持系统能量供需平衡的基础上，该算法根据蓄电池的剩余容量和预测的光伏阵列发电量将系统运行分为稳定运行和经济运行两种运行模式，保证了储能单元的性能和寿命。采用光伏阵列发电预测模型的预测发电量作为能量管理控制算法的输入参考量，解决了光伏阵列输出电能的随机化问题。系统可以根据实时运行状态进行模式切换；同时，在电网电价变化时，系统能根据模糊控制规则快速地寻找新的工作点，实时调控发电单元和储能单元，优化了系统运行成本。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的结构框图。
图2是本发明的模糊控制策略的fp变量的隶属函数坐标图。
图3是本发明的模糊控制策略的soc变量的隶属函数坐标图。
图4是本发明的模糊控制策略的dc变量的隶属函数坐标图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于发电预测的分布式发电能量管理系统，其特征在于：包括多个光伏发电单元1、风力发电单元2、蓄电池储能单元3，所述多个光伏发电单元1、风力发电单元2、蓄电池储能单元3分别与dc/dc变换器4连接，所述dc/dc变换器4通过总线与双模式型逆变器5、独立型逆变器6连接，所述双模式型逆变器5与电网以及多个普通负荷7连接，所述独立型逆变器6与多个关键负荷8连接。
一种基于发电预测的分布式发电能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）运行模式判断，制定每天的运行模式需要综合考虑光伏阵列的预测发电量、蓄电池组的剩余容量，其中，蓄电池组的剩余容量计算采用安时法，安时法具体为直接测量蓄电池放电或充电电流，再乘以时间值，就得到安时量；
（2）运行过程中，能量管理控制算法首先根据光伏阵列三天的预测发电量和蓄电池的剩余容量判断每天的运行模式，然后依靠光伏阵列当天的预测发电量和蓄电池的实时状态查找模糊控制规则进行蓄电池充放电控制器和dc/ac变换器的控制，来实现系统能量管理；
（3）在稳定运行模式下，所有时段采用低谷的模糊控制规则，系统优先考虑蓄电池的充、放电管理，保障系统的持续供电能力；在经济运行模式下，不同时段采用不同的模糊控制规则，系统优先考虑系统的运行成本，根据分时电价进行能量调控；
（4）采用模糊控制策略，当运行时间为电价低谷时，系统优先考虑从电网买电提供负载供电和进行蓄电池充电；当运行时间为电价高峰时，系统优先考虑向电网卖电；当运行时间为电价平段时，如果光伏阵列和风机的总输出功率大于负载功率，系统不再优先考虑向电网卖电，而是一边以恒定电流给蓄电池充电，一边将多余的电能卖给电网。
模糊控制器采用如下3个模糊变量:
（1）fp（forecastingpower）——（光伏阵列）预测输出电量。
（2）soc（stateofcharge）——（蓄电池）剩余容量。
（3）dc（dispersalcurrent）——（蓄电池）分流量。其中，fp、soc为输入模糊变量，dc为输出模糊变量。
把fp论域量化为6档，即:{0,1,2,3,4,5}。选用的词集为{0,vs,s,m,b,vb}。把soc论域量化为11档，即{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}。选用的词集为{vs,s,m,b,vb}。把dc论域量化为7档，即:{−3,−2,−1,0,1,2,3}。选用的词集为{nb,nm,ns,ze,ps,pm,pb}。fp、soc、dc的隶属函数分布图分别如图2、3、4所示。
模糊控制策略使得分布式发电系统在电价低谷时买入电能,在电价平段和高峰时卖出电能。分布式发电能量管理系统综合考虑电网电价和发电单元的运行成本，当电网电价较低时，能量管理系统从电网买入电能满足负荷需求和储能单元充电；当电网电价较高时，能量管理系统尽可能地使用当地发电单元满足分布式发电系统的全部需求，并且不向电网买入电能。对于整个分布式电网而言，这种行为是有利的。因为在需求高峰时，基于开放式电力市场的电价较高，能量管理系统能够部分或者全部地满足其内部需求，将有助于减轻电网的阻塞。
综上所述，本发明在维持系统能量供需平衡的基础上，该算法根据蓄电池的剩余容量和预测的光伏阵列发电量将系统运行分为稳定运行和经济运行两种运行模式，保证了储能单元的性能和寿命。采用光伏阵列发电预测模型的预测发电量作为能量管理控制算法的输入参考量，解决了光伏阵列输出电能的随机化问题。系统可以根据实时运行状态进行模式切换；同时，在电网电价变化时，系统能根据模糊控制规则快速地寻找新的工作点，实时调控发电单元和储能单元，优化了系统运行成本。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。