一种配变台区智能光伏电源分析系统及方法与流程

本发明涉及光伏配网技术领域，尤其是涉及一种配变台区智能光伏电源分析系统及方法。

背景技术：

现如今，分布式光伏发电技术在我国是一项非常有前景的新型发电技术，它是利用太阳能这种对环境好的并且可以再生的资源发电。随着我国经济的飞速发展，社会的进步，人们越来越离不开电力能源，其成为了人们生活中不可缺少的一部分，然而一直以来我国大多都是利用煤炭、天然气、石油等化工燃料进行发电，这些燃料都是属于不可再生的资源，因此如果再接着长期使用这些资源，总有一天会枯竭，不仅如此，它们还有一个更大的缺点，就是燃烧后产生的气体和生育的废渣能够污染环境、人们对电力的需求量不断上涨，发电量也随之增加，环境不堪重负。因此开发新技术是非常有必要的，分布式发电技术就凸显了它的优点，既环保又节能，但是这种分布式光伏存在着不可控性，因此很容易给配电网供电的可靠性带来不利的影响。

申请号为201510459138.2，名称为“一种分布式电源光伏的统计分析方法”的专利说明书中公开了一种分布式电源光伏的统计分析方法，不能实时评估含分布式光伏的配电网风险指标值。

技术实现要素：

本发明主要是解决现有技术中不能实时评估含分布式光伏的配电网风险指标值的问题，提供了一种配变台区智能光伏电源分析系统及方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种配变台区智能光伏电源分析系统，包括对光伏电源、光伏电源各项数据进行采集的数据采集模块、包含历年来光伏发电各项数据的光伏发电数据库、数据存储模块、对光伏发电进行风险计算的中央处理器以及通讯模块，所述通讯模块、光伏发电数据库以及数据存储模块分别与中央处理器连接，所述光伏电源、数据采集模块以及数据存储模块依次连接。

本发明通过采集到的光伏电源各项信息和历史数据库作为基础数据，计算出含分布式光伏的配电网下一刻的风险指标值，对配电网安全性进行实时监测，当风险指标值指标值大于设定的风险阈值时，中央处理器通过通讯模块发送告警信息给相关人员。

作为一种优选方案，所述通讯模块为gprs通讯，用与给工作人员发送告警信息。

作为一种优选方案，所述数据采集模块为光伏数据采集器，实时采集光伏电源各项信息。

作为一种优选方案，所述光伏数据采集器采用以太网传输数据到数据存储模块，使数据传输更加快速稳定。

一种配变台区智能光伏电源分析方法，包括以下步骤：

s1.数据采集模块对光伏电源各项数据进行采集并将采集的信息通过以太网发送到存储模块进行存储；

s2.中央处理器分析处理存储模块和光伏发电数据库中的数据，计算系统的风险指标值；

s3.中央处理器对计算出的光伏发电风险系数进行判断，当系统的风险指标值大于所设定的风险阈值时，通过通讯模块发出告警信息，当系统的风险指标值不大于所设定的风险阈值时，中央处理器将信息存储到光伏发电数据库。

作为一种优选方案，步骤s2包括以下步骤：

s21.通过分析数据存储模块中的实时数据，确定当前时刻光伏处理和天气因素水平；

s22.将光伏发电数据库中的历史数据与数据存储模块中的实时数据进行分析对比，确定下一刻可能的光伏出力；

s23.通过光伏发电数据库中的历史数据与数据存储模块中的实时数据的分析对比，确定下一刻可能的光伏出力对电力系统造成的影响；

s24.计算含分布式光伏的配电网风险指标值，计算式如下：

r(a/xt))＝∑p(b/xt)*s(a/b)

其中，r(a/xt)为当前时刻状态xt的条件下，下一时刻系统的风险指标值，xt为当前时刻光伏处力和天气因素水平，b为下一刻可能的光伏出力，p(b/xt)为当前时刻状态xt的条件下，下一时刻b出现的概率，s(a/b)为b造成的后果a的严重程度。

作为一种优选方案，步骤s24中计算p(b/xt)包括以下步骤：

s241.建立光伏电源随机出力的概率模型；

s242.设配电网中某一光伏电源gi在t时刻出力的概率分布为pi(gi),配电网内其余分布式光伏电源g1，g2，...，gi-1，gi，gi+1...，gn与gi的容量比分别为k1，k2，...，ki-1，ki，ki+1...，kn，则t时刻所有分布式光伏电源的出力的联合概率分布为p(g1，g2，...，gn)＝pi(k1gi，k2gi，...，kigi，...，kngi)。

因此，本发明的优点是：能够实时对含分布式光伏的配电网的风险进行评估，确保配电网的安全稳定运行。

附图说明

图1是本发明的一种控制结构框图。

1-光伏电源2-数据采集模块3-数据存储模块4-中央处理器5-光伏发电数据库6-通讯模块。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本实施例一种配变台区智能光伏电源分析系统，如图1所示，包括对光伏电源1、光伏电源各项数据进行采集的数据采集模块2、包含历年来光伏发电各项数据的光伏发电数据库5、数据存储模块3、对光伏发电进行风险计算的中央处理器4以及通讯模块6，所述通讯模块、光伏发电数据库以及数据存储模块分别与中央处理器连接，所述光伏电源、数据采集模块以及数据存储模块依次连接。

本发明通过采集到的光伏电源各项信息和历史数据库作为基础数据，计算出含分布式光伏的配电网下一刻的风险指标值，对配电网安全性进行实时监测，当风险指标值指标值大于设定的风险阈值时，中央处理器通过通讯模块发送告警信息给相关人员。

所述通讯模块为gprs通讯，用与给工作人员发送告警信息。

所述数据采集模块为光伏数据采集器，实时采集光伏电源各项信息。

所述光伏数据采集器采用以太网传输数据到数据存储模块，使数据传输更加快速稳定。

具体的，所述中央处理器和数据存储模块均为计算机的子处理模块。

一种配变台区智能光伏电源分析方法，包括以下步骤：

s1.数据采集模块对光伏电源各项数据进行采集并将采集的信息通过以太网发送到存储模块进行存储；

s2.中央处理器分析处理存储模块和光伏发电数据库中的数据，计算系统的风险指标值；

s21.通过分析数据存储模块中的实时数据，确定当前时刻光伏处理和天气因素水平；

s22.将光伏发电数据库中的历史数据与数据存储模块中的实时数据进行分析对比，确定下一刻可能的光伏出力；

s23.通过光伏发电数据库中的历史数据与数据存储模块中的实时数据的分析对比，确定下一刻可能的光伏出力对电力系统造成的影响；

s24.计算含分布式光伏的配电网风险指标值，计算式如下：

r(a/xt)＝∑p(b/xt)*s(a/b)

其中，r(a/xt)为当前时刻状态xt的条件下，下一时刻系统的风险指标值，xt为当前时刻光伏处力和天气因素水平，b为下一刻可能的光伏出力，p(b/xt)为当前时刻状态xt的条件下，下一时刻b出现的概率，s(a/b)为b造成的后果a的严重程度；

s241.建立光伏电源随机出力的概率模型；

s242.设配电网中某一光伏电源gi在t时刻出力的概率分布为pi(gi),配电网内其余分布式光伏电源g1，g2，...，gi-1，gi，gi+1…，gn与gi的容量比分别为k1，k2，…，ki-1，ki，ki+1...，kn，则t时刻所有分布式光伏电源的出力的联合概率分布为p(g1，g2，...，gn)＝pi(k1gi，k2gi，...，kigi，...，kngi)；

s3.中央处理器对计算出的光伏发电风险系数进行判断，当系统的风险指标值大于所设定的风险阈值时，通过通讯模块发出告警信息，当系统的风险指标值不大于所设定的风险阈值时，中央处理器将信息存储到光伏发电数据库。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

尽管本文较多地使用了通讯模块、光伏发电数据库以及数据存储模块等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。