一种基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法与流程

本发明涉及虚拟电厂，尤其涉及一种基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法。

背景技术：

1、传统的虚拟电厂是分层可拓性的云管边端架构，该架构由云端管控平台、网络管道系统、边端集群服务器和灵活性资源组成。传统虚拟电厂与电网交互的运行步骤包括：1)虚拟电厂控制中心将灵活性资源响应能力上传至电力系统；2)电网向虚拟电厂下发调控信号；3)虚拟电厂分解调度指令并下达至各灵活性资源。现有技术需要将大量的数据传输和计算任务部署在云端，存在大量数据需要与虚拟电厂边端进行实时交互的场景，造成了数据量大和高并发的问题，同时对虚拟电厂云端与边端交互所需通信技术要求和资金投入有较高的要求。因此，将部分云端计算部署至边端，并减少虚拟电厂云端和边端交互的数据量是必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法，以解决上述技术问题。

2、本发明提供了一种基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法，包括如下步骤：

3、步骤1：将边缘计算模块部署在卡片式计算机内，所述边缘计算模块包括资源识别分析模块、核心参数生成模块、聚合算法模块、典型资源数据库、实时监测数据库、需求优化分解模块；

4、步骤2：将边缘侧分布式资源的相关数据与卡片式计算机连接，供资源识别算法模块采集和识别资源组合的相关数据；

5、步骤3：将步骤2中的数据通过资源识别算法进行识别，将资源组合分解成不同的资源大类、资源类型；

6、步骤4：将步骤3识别出的各种资源类型按照所属资源特性设置每个资源的资源特性标签，并与相应的虚拟电厂服务类型相关联；

7、步骤5：通过调用内置的典型资源数据库，结合实时监测数据库数据，通过核心参数生成模块，按照资源类型对应的核心参数体系，得到各分布式资源的核心参数；

8、步骤6：将边缘用户侧资源组合，按照步骤3形成的各个资源的资源类型、步骤5得到的各分布式资源的核心参数，通过聚合算法得到该边缘侧的虚拟电厂对外特性参数；所述虚拟电厂对外特性参数，包括以下指标：调节曲线、最大上调能力、最大下调能力、调节速率、调节精度、响应持续时间、响应时延；

9、步骤7：当接收到虚拟电厂管控系统的调节需求时，将调节需求通过所述需求优化分解模块的调节指令分解程序，得到边缘侧每个资源的调节指令，并把边缘侧每个资源的调节指令下发到各个资源。

10、进一步地，所述各分布式资源的核心参数包括：

11、分布式光伏和分布式风电的核心参数为额定出力、预测出力曲线、历史出力曲线；分布式储能的核心参数为充放电状态、额定功率、额定容量、荷电状态上下限、充放电响应时间及效率；分布式水电的核心参数为额定出力、水库库容、出力爬坡上下限；冷热电三联供的核心参数为额定出力、出力爬坡上下限、最小开机/停机时间；电动汽车的核心参数为充放电状态、充放电功率、可调用容量、充放电响应时间及效率；铁塔基站的核心参数为充放电状态、额定功率、额定容量、历史运行曲线、最小备用容量、充放电响应时间及效率；数据中心的核心参数为可平移容量、可平移时间、不间断储能荷电状态上下限及最小备用容量；工业园区的核心参数为可平移容量、可平移时间；商业楼宇和居民负荷的核心参数为可中断/平移容量、可中断/平移时间。

12、借由上述方案，通过基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法，具有如下技术效果：

13、1)通过该专利边缘计算的设计，可以提高虚拟电厂分布式资源的本地数据处理能力，突破传统虚拟电厂以云端计算为主的现状，减轻云端计算压力、提高调节指令派发速度，降低通信能力依存度，提高边缘侧虚拟电厂体系运行可靠性。

14、2)该设计主要依托于边缘侧布置的卡片式计算机。与单片机、plc相比，卡片式计算机算力大、存储容量大，可以支持在边缘侧自动识别资源类型、特性和核心参数，并能够聚合形成虚拟电厂对外特性，能够在保护用户隐私的同时更好的服务虚拟电厂管控系统等复杂计算。

15、3)卡片式计算机体积小、自带操作系统、自带io引脚、可用于直接控制底层硬件、可直接与上层应用交互、并可以编译开源程序，有利于灵活和快速部署边缘计算程序和数据库。

16、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

技术特征：

1.一种基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于卡片机的虚拟电厂边缘计算设计方法，其特征在于，所述各分布式资源的核心参数包括：

技术总结
本发明涉及一种基于卡片式计算机的虚拟电厂边缘计算方法，将虚拟电厂边缘计算模块部署到卡片式计算机内，发挥其算力较强、存储容量较大的优点；通过资源识别算法辨别边缘侧用户资源组合内资源的类型，并设置每个资源的特性标签，并与相对应的虚拟电厂服务类型相关联；通过结合内置典型资源数据库和实时监测数据，得到各资源的核心参数；通过聚合算法得出该边缘侧资源的虚拟电厂对外特性参数；接收虚拟电厂管控系统的调节需求，并将需求优化细分为该边缘侧每个资源的调节指令。本发明解决了虚拟电厂云端与边端交互时数据量大、高并发问题，避免了大量原始数据的传输；同时，还减轻了云端服务器的运行负载和通信相关投入。

技术研发人员：李同辉,吕训邦,焦洋,曹蕃,宋寅,郭婷婷,马康
受保护的技术使用者：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13