离网状态下光储微电网的能量管理方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种离网状态下光储微电网的能量管理方法和系统，包括：获取光伏发电数据及相关的历史天气数据；根据历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电的理论功率；将各理论功率与历史上的实际功率进行比较，将相对误差大于第一阈值的实际功率用相应的理论功率替代；根据历史上的实际功率、替代后的理论功率及相应的天气数据，预测光伏发电功率；预测负荷功率；比较预测的光伏发电功率和负荷功率，若光伏发电功率大于负荷功率，则通过光伏对蓄电池充电；否则计算蓄电池的输出功率，在负荷功率大于光伏发电功率与蓄电池的输出功率之和的情况下甩负荷。本发明能够保持光伏功率的差异性，提高预测算法的预测精度。
【专利说明】
离网状态下光储微电网的能量管理方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及配电领域，特别是涉及一种离网状态下光储微电网的能量管理方法， 还涉及一种离网状态下光储微电网的能量管理系统。
【背景技术】
[0002] 现有的技术中，对孤岛状态的经济调度研究甚少，大部分的经济调度目标函数变 量太多，过于复杂。在实际的工程中，对于简单的光储微电网能量管理系统，模型相对比较 简单，现有的模型不适合。在实际工程中，光伏系统采集的天气数据等存在遗漏、重复、错误 等值，研究中都是采用将相关数据横向或纵向值求平均。该方法使天气数据趋于相同，使预 测算法优化出来的调度结果误差较大。
【发明内容】
[0003] 基于此，有必要提供一种离网状态下光储微电网的能量管理方法。
[0004] -种离网状态下光储微电网的能量管理方法，包括:获取光伏发电数据及相关的 历史天气数据;根据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电的理论功率； 将各所述理论功率与历史上的实际功率进行比较，剔除相对误差大于第一阈值的实际功率 并用相应的理论功率替代;根据历史上的实际功率、替代后的理论功率及相应的天气数据， 采用预测算法预测光伏发电功率;预测负荷功率;比较预测的光伏发电功率和负荷功率，若 所述光伏发电功率大于负荷功率，则通过光伏对蓄电池充电；若所述光伏发电功率小于负 荷功率，则计算所述蓄电池的输出功率，在负荷功率大于所述光伏发电功率与蓄电池的输 出功率之和的情况下甩负荷;所述计算蓄电池的输出功率，是以电池寿命费用最小化和能 源使用最大化为目标函数，计算蓄电池最优荷电状态，再通过所述蓄电池最优荷电状态计 算蓄电池的输出功率。
[0005] 在其中一个实施例中，所述历史天气数据包括气温和太阳辐射强度。
[0006] 在其中一个实施例中，所述根据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光 伏发电的理论功率的步骤采用如下方式进行计算：
[0007] Ps = 1000 nSG[1-0.005(Tm0d+25)]；
[0008] 其中Ps是光伏阵列的输出功率，η是光伏阵列的光电转换效率，S是光伏阵列的总 面积，G是光伏阵列接收到的太阳辐射强度，T mcid是光伏阵列的太阳能板的工作温度。
[0009] 在其中一个实施例中，所述Tmcid通过如下公式计算：
[0010] Tmod = Tamd+30*G/1000；
[0011] 其中Tamd为环境温度。
[0012] 在其中一个实施例中，所述以电池寿命费用最小化和能源使用最大化为目标函 数，计算蓄电池最优荷电状态的步骤是通过如下公式进行计算：
[0013]
[0014] 其中SOC为所述蓄电池荷电状态，参数UO和参数m为根据电池的制造商提供的电池 放电深度和周期衰减进行拟合得到的参数，dR为额定安培-小时放电速率，Dr为额定放电深 度，是一个常数。
[0015] 在其中一个实施例中，还包括为所述目标函数引入网损的步骤，
[0016] F(soc) =deff+Af;
[0017]其中f为网损函数，λ为将所述f转换为费用相关的系数，且
[0018]
[0019] 其中ri为支路i的电阻，Pl、Ql分别为支路i末端各个时间段内流过的有功功率和无 功功率,V 1为支路i末端的节点电压，b为支路数，Iu为开关i的状态变量，0表示打开，1代表闭 合。
[0020] 在其中一个实施例中，所述通过所述蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功率 的步骤是通过如下公式进行计算：
[0021]
[0022] 其中soct+At为t+At时刻的蓄电池荷电状态；soct为t时刻的蓄电池荷电状态； Pbat-t为t至t+Λ t时间段内蓄电池功率;Cbat为蓄电池的容量。
[0023] 在其中一个实施例中，所述第一阈值的取值范围为0.3~0.5。。
[0024] 在其中一个实施例中，述采用预测算法预测光伏发电功率的步骤和所述预测负荷 功率的步骤，均是采用支持向量机的方式进行预测。
[0025]还有必要提供一种离网状态下光储微电网的能量管理系统。
[0026] 一种离网状态下光储微电网的能量管理系统，包括预测模块和经济调度模块，所 述预测模块包括:光伏及天气数据获取单元，用于获取光伏发电数据及相关的历史天气数 据;理论功率计算单元，用于根据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电 的理论功率;光伏数据整理单元，用于将各所述理论功率与历史上的实际功率进行比较，剔 除相对误差大于第一阈值的实际功率并用相应的理论功率替代;光伏功率预测单元，用于 根据历史上的实际功率、替代后的理论功率及相应的天气数据，采用预测算法预测光伏发 电功率;负荷功率预测单元，用于预测负荷功率;所述经济调度模块包括:负荷判断单元，用 于比较光伏发电功率预测值和负荷功率预测值的大小；充电单元，用于在所述光伏发电功 率预测值大于负荷功率预测值时通过光伏对蓄电池充电；甩负荷单元，用于在所述光伏发 电功率预测值小于负荷功率预测值时，计算所述蓄电池的输出功率，在负荷功率预测值大 于所述光伏发电功率预测值与蓄电池的输出功率之和的情况下甩负荷;所述计算蓄电池的 输出功率，是以电池寿命费用最小化和能源使用最大化为目标函数，计算蓄电池最优荷电 状态，再通过所述蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功率。
[0027]上述离网状态下光储微电网的能量管理方法和系统，将历史数据中光伏发电的理 论值与实际值进行比较，通过求出他们的相对误差，判定实际值是否为坏值。从而能够保持 光伏功率数据的真实性，相对现有技术，能更好地保持光伏功率数据的差异性，提高预测算 法的预测精度。并将电池的置换成本转化为每次调度的费用，定义为费用进行调度优化的 目标函数，其控制变量只有蓄电池的输出功率，易于工程实现。
【附图说明】
[0028]通过附图中所示的本发明的优选实施例的更具体说明，本发明的上述及其它目 的、特征和优势将变得更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分，且并未刻 意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
[0029]图1是一实施例中离网状态下光储微电网的能量管理方法的流程图。
【具体实施方式】
[0030]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0031]图1是一实施例中离网状态下光储微电网的能量管理方法的流程图，包括下列步 骤：
[0032] S110,获取光伏发电数据及相关的历史天气数据。
[0033]光伏发电数据包括光伏发电装置(例如光伏阵列）的各项参数，包括光伏阵列的光 电转换效率、光伏阵列的总面积等，光伏发电数据还包括光伏系统的数据库中记录的历史 上每天的光伏阵列发电功率。在具体工程中，因设备的质量和老化等问题，光伏系统采集的 数据存在一定的差异，往往会存在一些错误值或者数据重复、缺失。本发明通过在后续步骤 中计算出光伏发电的理论值，用理论值来替换这些坏值。
[0034] S120,根据历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电的理论功率。
[0035]通过如下公式计算光伏发电的输出功率的理论值:（1)
[0036] Ps = 1000 nSG [1-0.005( Tm0d+25) ] (1)
[0037] 其中Ps是光伏阵列的输出功率（单位是W)，ri是光伏阵列的光电转换效率（单位 是^^^是光伏阵列的总面积丨单位是一^是光伏阵列接收到的太阳辐射强度丨单位是?*!!! <)，T Md是光伏阵列的太阳能板的工作温度(单位是°C)。其中，η和S均是已知量，G的历史数 据记录于光伏系统的数据库中。太阳能电池板的工作温度T mcid可以根据光伏系统记录的环 境温度进行估算，例如通过经验公式进行估算。在本实施例中，是通过如下公式进行估算：
[0038]
[0039] 其中Tamd为环境温度(单位是°C)，G是光伏阵列接收到的太阳辐射强度。如果没有 记录准确的环境温度，可以用气温代替。
[0040] S130,将实际功率与理论功率进行比较，将相对误差过大的用相应的理论功率进 行代替。
[0041] 根据公式（1)和（2)计算出各个历史数据中的光伏发电实际功率所对应的理论功 率，并进行比较，对于与理论功率的相对误差大于第一阈值的实际功率(包括数据缺失的实 际功率），用理论值进行替代。
[0042] 相对误差：
[0043] Δ =(Mt-Mr)/Mr (3)
[0044] 式(3)中Mt为实际功率，Mr为理论功率，第一阈值为一个经验值。在其中一个实施例 中，第一阈值的取值范围是〇. 3~0.5。在另一个实施例中，第一阈值为0.4。当光伏功率数据 存在缺失的时候，使用理论值补充，当相对误差值大于第一阈值的时候，剔除错误值，使用 理论值替代。从而能够保持光伏功率数据的真实性，相对现有技术，能更好地保持光伏功率 数据的差异性，提高后续预测算法的预测精度。
[0045] S140,根据历史上的实际功率、替代后的理论功率以及相应的天气数据，预测光伏 发电功率。
[0046] 可以采用现有技术的预测算法进行下一周期的光伏发电功率的预测，例如支持向 量机(SVM)算法。
[0047] SlO，预测负荷功率。
[0048]步骤SllO~S140是对光伏发电功率进行预测的一系列流程。离网状态下光储微电 网的能量管理方法还需要对负载功率进行预测，由于步骤SlO与光伏发电功率无因果关系， 因此执行顺序可以在步骤SllO~S140中任一步骤之前或之后进行。
[0049] 以上为预测部分，预测出光伏发电功率和负荷功率后，就可以此为依据进行调度。
[0050] S150,判断负荷功率是否多光伏发电功率。
[0051]若是，则执行步骤S170;若否，则执行步骤S160。
[0052] S160,通过光伏对蓄电池充电。
[0053]光伏发电功率大于负荷消耗的功率，则可以将多出的部分给蓄电池进行充电。 [0054] S170,计算蓄电池的输出功率，在负荷功率大于光伏发电功率与蓄电池的输出功 率之和的情况下甩负荷。
[0055] 以电池寿命费用最小化、能源使用最大化为目标函数，计算蓄电池最优荷电状态， 再通过蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功率。在具体工程当中，离网状态下的光储 微电网的运行费用大部分是用于电池的置换，建立电池寿命函数，转化为每次调度的费用， 量化微电网的运行费用。在其中一个实施例中，通过如下公式实现：
[0056] 以优化电池寿命费用最少化为目标函数：
[0057]
(4)
[0058]其中SOC为蓄电池荷电状态，参数UQ和参数Ul为根据电池的制造商提供的电池寿命 数据(包括电池放电深度和周期衰减)进行拟合得到的参数，dR为额定安培-小时放电速率， Dr为额定放电深度(是一个常数）。
[0059] 在其中一个实施例中，还需要考虑网损因素，这样优化调度后能有效降低微电网 网损，使能源利用最大化，提高系统经济效益。定义网损函数：
[0060]
(5)
[0061 ]其中ri为支路i的电阻，Pi、Qi分别为支路i末端各个时间段内流过的有功功率和无 功功率,V1为支路i末端的节点电压，b为支路数，Iu为开关i的状态变量，0表示打开，1代表闭 合。
[0062] 将网损作为惩罚函数添加到费用上去，定义离网状态下的目标函数：
[0063] F(soc) =deff+Af (6)
[0064] 即通过公式(4)和公式(5)组成公式(6)的目标函数。其中f为网损函数，λ为将网损 函数f转换为费用相关的系数。光储微电网的可控的变量只有蓄电池的出力功率，通过人工 智能算法求解公式(6)的目标函数，能得到优化后的电池 soc值。
[0065]再通过soc值与蓄电池功率的转换函数来计算t至t+At时间段内蓄电池的输出功 率：
[0066] (7)
[0067] SUUt+AtyyLT/iA υμ、」e HiW也荷电状态;SOCt为t时刻的蓄电池荷电状态;Cbat 为蓄电池的容量。通过公式(7)得到优化后的电池功率。如果预测出的下一周期负荷功率大 于内蓄电池的输出功率加光伏发电功率，则需要甩负荷。
[0068] 步骤S150~S170所描述的离网状态下的调度优化，将电池寿命函数转化为每次调 度费用的目标函数，电池充电深度和放电率对电池寿命影响很大，并且上述光储微电网的 经济调度方法调度优化的控制变量只有蓄电池的输出功率，而离网状态下的电能有限，上 述方法考虑网损因素，能有效使电能利用最大化。所以，通过公式的转换，该目标函数十分 适合光储微电网在离网状态下的调度优化。
[0069]同时提供一种离网状态下光储微电网的能量管理系统。
[0070] 一种离网状态下光储微电网的能量管理系统，包括预测模块和经济调度模块。预 测模块包括：
[0071] 光伏及天气数据获取单元，用于获取光伏发电数据及相关的历史天气数据。
[0072] 理论功率计算单元，用于根据历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电 的理论功率。
[0073]光伏数据整理单元，用于将各理论功率与历史上的实际功率进行比较，剔除相对 误差大于第一阈值的实际功率并用相应的理论功率进行代替。
[0074] 光伏功率预测单元，用于根据历史上的实际功率替代后的理论功率以及相应的历 史天气数据，采用预测算法预测光伏发电功率。
[0075] 负荷功率预测单元，用于预测负荷功率。
[0076]经济调度模块包括：
[0077] 负荷判断单元，用于比较光伏发电功率预测值和负荷功率预测值的大小。
[0078] 充电单元，用于在光伏发电功率预测值大于负荷功率预测值时通过光伏对蓄电池 充电。
[0079] 甩负荷单元，用于在光伏发电功率预测值小于负荷功率预测值时，计算蓄电池的 输出功率，在负荷功率预测值大于光伏发电功率预测值与蓄电池的输出功率之和的情况下 甩负荷。其中计算蓄电池的输出功率，是以电池寿命费用最小化、能源使用最大化为目标函 数，考虑网损，计算蓄电池最优荷电状态，再通过蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功 率。
[0080] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实 施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存 在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0081] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来 说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护 范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种离网状态下光储微电网的能量管理方法，包括： 获取光伏发电数据及相关的历史天气数据； 根据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电的理论功率； 将各所述理论功率与历史上的实际功率进行比较，剔除相对误差大于第一阔值的实际 功率并用相应的理论功率替代； 根据历史上的实际功率、替代后的理论功率及相应的天气数据，采用预测算法预测光 伏发电功率； 预测负荷功率； 比较预测的光伏发电功率和负荷功率，若所述光伏发电功率大于负荷功率，则通过光 伏对蓄电池充电;若所述光伏发电功率小于负荷功率，则计算所述蓄电池的输出功率，在负 荷功率大于所述光伏发电功率与蓄电池的输出功率之和的情况下甩负荷； 所述计算蓄电池的输出功率，是W电池寿命费用最小化和能源使用最大化为目标函 数，计算蓄电池最优荷电状态，再通过所述蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功率。2. 根据权利要求1所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所述历 史天气数据包括气溫和太阳福射强度。3. 根据权利要求2所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所述根 据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电的理论功率的步骤采用如下方 式进行计算： Ps = 1000riSG[ 1-0.005(Tmod巧5)]; 其中Ps是光伏阵列的输出功率，n是光伏阵列的光电转换效率，S是光伏阵列的总面积，G 是光伏阵列接收到的太阳福射强度，TmDd是光伏阵列的太阳能板的工作溫度。4. 根据权利要求3所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所述 Tmnd通过如下公式计算： Tmod = Tamd+30*G/1000; 其中Tamd为环境溫度。5. 根据权利要求1所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所述W 电池寿命费用最小化和能源使用最大化为目标函数，计算蓄电池最优荷电状态的步骤是通 过如下公式进行计算：其中SOC为所述蓄电M何电;IX念，麥数UO W麥数Ui刃化化电M的制造商提供的电池放电 深度和周期衰减进行拟合得到的参数，dR为额定安培-小时放电速率，Dr为额定放电深度，是 一个常数。6. 根据权利要求5所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，还包括 为所述目标函数引入网损的步骤， F(SOC) =deff+入 f ; 其中f为网损函数，A为将所述f转换为费用相关的系数，且其中ri为支路i的电阻，Pi、化分别为支路i末端各个时间段内流过的有功功率和无功功 率，Vi为支路i末端的节点电压，b为支路数，ki为开关i的状态变量，O表示打开，1代表闭合。7. 根据权利要求5或6所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所 述通过所述蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的输出功率的步骤是通过如下公式进行计算：其中SOCt+At为t+At时刻的畜电泄何电状态；SOCt刃t町刻的蓄电池荷电状态;Pbat-t为t 至t+At时间段内蓄电池功率;Cbat为蓄电池的容量。8. 根据权利要求1所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，所述第 一阔值的取值范围为0.3~0.5。。9. 根据权利要求1所述的离网状态下光储微电网的能量管理方法，其特征在于，述采用 预测算法预测光伏发电功率的步骤和所述预测负荷功率的步骤，均是采用支持向量机的方 式进行预测。10. -种离网状态下光储微电网的能量管理系统，包括预测模块和经济调度模块，其特 征在于，所述预测模块包括： 光伏及天气数据获取单元，用于获取光伏发电数据及相关的历史天气数据； 理论功率计算单元，用于根据所述历史天气数据和光伏发电数据计算历史上光伏发电 的理论功率； 光伏数据整理单元，用于将各所述理论功率与历史上的实际功率进行比较，剔除相对 误差大于第一阔值的实际功率并用相应的理论功率替代； 光伏功率预测单元，用于根据历史上的实际功率、替代后的理论功率及相应的天气数 据，采用预测算法预测光伏发电功率； 负荷功率预测单元，用于预测负荷功率； 所述经济调度模块包括： 负荷判断单元，用于比较光伏发电功率预测值和负荷功率预测值的大小； 充电单元，用于在所述光伏发电功率预测值大于负荷功率预测值时通过光伏对蓄电池 充电； 甩负荷单元，用于在所述光伏发电功率预测值小于负荷功率预测值时，计算所述蓄电 池的输出功率，在负荷功率预测值大于所述光伏发电功率预测值与蓄电池的输出功率之和 的情况下甩负荷;所述计算蓄电池的输出功率，是W电池寿命费用最小化和能源使用最大 化为目标函数，计算蓄电池最优荷电状态，再通过所述蓄电池最优荷电状态计算蓄电池的 输出功率。
【文档编号】H02J3/38GK105914769SQ201610288913
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年5月3日
【发明人】陈智慧, 朱梅梅, 张涛, 于玮, 徐海波
【申请人】易事特集团股份有限公司