(5)设计基于网格计算的能量管理系统大数据挖掘与处理方法，主要包括以下步 骤：
[0080] S16 :如图4所示，设计网格计算数据挖掘体系结构：
[0081] 本发明中网格计算的体系结构采用Web服务资源框架（WSRF)，设计的网格计算体 系结构自底向上依次为基础资源层、网格中间件层、核心服务层及用户接口层，此外注册中 心用于元数据的存放。
[0082] 基础资源层中，数据Web服务资源按照WSRF的5个规范实现一系列接口，在 Service-Group接口组中实现数据源的访问接口，可以通过该接口访问数据源。计算Web 服务资源代表计算资源，可以是一个超级计算机或是一个由很多高性能工作站组成的集群 这样的物理计算资源，也可以是由分布的几个超级计算机和集群组成的逻辑计算资源。通 过在Service-Group接口组中实现一个任务接受接口，通过它来接受远程提交的任务。算 法Web服务资源将各种数据挖掘算法封装在一个web服务资源内，各种算法程序可以通 Service-Group这个接口组来访问。
[0083] 网格中间件层可通过网格中间件工具GlobusToolkit4进行实现。核心服务层 则是数据挖掘具体的任务与应用。用户接口层提供友好的用户交互界面。
[0084] S17 :设计数据挖掘流程，包括以下步骤：
[0085] S17-1 :用户向数据挖掘服务提出挖掘请求；
[0086] S17-2:数据挖掘服务到注册中心查找当前可用的算法、数据和计算Web服务资 源；
[0087]S17-3:将找到的Web服务资源的相关信息返回给用户，用户选择合适的算法、数 据和计算Web服务资源；
[0088] S17-4 :数据挖掘服务根据用户的选择和注册中心内相关Web服务资源的信息，寻 址相应的数据、算法和计算Web服务资源，提出服务请求。相应的Web服务资源创建实例， 同时将每个Web服务资源实例的地址发送给其它Web服务资源实例；
[0089] S17-5:算法Web服务资源实例将局部算法程序包提交到各个数据Web服务资源实 例上执行，全局算法发送到计算Web服务资源实例上执行；
[0090] S17-6 :两个数据Web服务资源实例运用本地计算资源进行本地局部挖掘，将局部 挖掘结果发送到计算Web服务资源实例。随后计算Web服务资源实例按照全局算法对各个 局部结果进行分析合成，得到最终的结果；
[0091] S17-7 :计算Web服务资源实例把最后的结果发送给数据挖掘服务；
[0092] S17-8 :数据挖掘服务将结果返回给用户。
[0093] 至此，本发明提出的能量管理系统体系结构设计完毕。
[0094] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种高渗透分布式光伏的分层储能能量管理系统的体系结构，其特征在于：所述体 系结构包括：硬件层、支撑平台层、建模分析层、应用功能层、及人机界面层； 所述硬件层包括各种逻辑控制器及各类传感器； 所述支撑平台层括操作系统、数据库管理、网络通信及安全管理，完成系统基本功能； 所述建模分析层完成负荷及光伏出力预测模型、储能充放电控制、光伏并网控制、区域 电网状态估计、灵敏度分析、风险评估分析； 所述应用功能层为能量管理系统的具体实施模块； 所述人机界面层为能量管理系统呈现在用户侧的表现形式。2. 如权利要求1所述的体系结构，其特征在于，所述应用功能层包括图形监控模块、系 统安全评定模块、能量优化调度模块、保护管理模块，告警简报模块，报表功能模块。3. 如权利要求1或2所述的体系结构，其特征在于，所述体系结构中涉及到的数据处理 和计算环节通过分布式的网格计算平台进行。4. 如权利要求3所述的体系结构，其特征在于，所述网格计算平台由基础资源层、网格 中间件层、核心服务层和用户接口层组成。5. 如权利要求4所述的体系结构，其特征在于，所述基础资源层实现对所述体系结构 应用的区域配电网中计算资源的集中管理并计算性能构建计算资源池；所述网格中间件层 负责计算资源与计算需求之间的动态链接；所述核心服务层完成用户管理、资源分配任务； 所述用户接口层实现与所述分层储能能量管理系统间的接口设计。6. 如权利要求1所述的体系结构，其特征在于，所述负荷预测基于神经网络预测算法 和灰色模型算法在预测速度、外推性能、容错能力以及预测误差等四个方面的参数区别，建 立基于参数性能的加权模型，实现预测精度和速度的提高；所述光伏出力预测基于光伏电 池的基本数学模型，采用基于最大功率跟踪（MPPT)算法，导入地区气象预测模型，形成所 述光伏出力预测模型；所述储能充放电控制基于蓄电池的数学模型，结合DC/DC模块及DC/ AC模块的控制技术，基于蓄电池的荷电状态（SOC)，形成合理的并网控制策略；所述光伏并 网控制基于光伏电池的数学模型，结合DC/DC模块及DC/AC模块的控制技术，形成合理的 并网控制策略；所述区域电网状态估计根据采集到的数据以及电网拓扑分析结果，进行基 于混合量测的配电网状态估计，求取配电网状态变量，为其他分析控制模块提供基础；所述 灵敏度分析以储能装置单位容量及储能装置类型为基本分析参数，分析参数变化时，对分 层储能系统频率和电压水平的灵敏度，并根据灵敏度和响应速度对分布式储能进行聚类分 析，从而实现储能装置的有序控制；所述风险评估分析，进行所述区域配电网系统中引起随 机性故障的因素的量化，建立能表征系统风险的量化指标并进行计算、分析，并结合灵敏度 分析结果，为危险情况的预防控制提供快速的指导。7. 如权利要求2所述的体系结构，其特征在于，所述图形监控模块采用基于面向对象 的建模技术，实现对分层储能系统主接线、设备元件库的图形化处理，并建立图形处理环 境，使分层储能能量管理系统能适用于不同的区域配电网结构；所述系统安全评定模块通 过状态估计模型综合灵敏度分析和风险分析结果，建立评估模型库，并提供关于配电网系 统网络分析的一系列安全评定方式，实现配电网系统控制预决策，以提高系统安全性；所述 能量优化调度模炔基于负荷预测信息、光伏发电预测信息，综合考虑区域电网中上级调度 的需求，对集中储能、分布式储能、光伏发电形成合理的调度控制策略，保证系统能量处于 最优状态；所述保护管理模块实现对分层储能系统中线路、光伏阵列、蓄电池单元、母线等 元件的运行状态、故障信息、事故范围等参数的集中管理与配置，实现了系统保护功能的集 中控制，大幅提高系统中所有设备运行的可靠性；所述告警简报模炔基于分层储能系统中 所有故障告警信息，形成系统总体运行状态图，并对未来运行状态进行预测，实现对故障位 置、影响范围、危害程度的分层、分区控制；所述报表功能模炔基于计算资源池中的数据库 资源，完成所述分层储能能量管理系统中运行数据的收集、传输、存储，并根据运行管理需 要，形成相应的数据报表。
【专利摘要】本发明公开了一种基于网格计算的高渗透分布式光伏分层储能能量管理体系结构，属于光伏-储能联合系统技术领域；现有技术中，如何高效率地实现大数据的处理及挖掘是亟需解决的问题；本发明的储能能量管理系统体系结构，能够有效实现高渗透分布式光伏分层储能系统的能量管理，同时高效率地实现功能模块间的聚合以及层次间的数据互动。
【IPC分类】G06Q10/06, G06Q50/06, H04L29/08
【公开号】CN105243476
【申请号】CN201510621250
【发明人】叶畅, 郭宝甫, 孙芊, 周宁, 冯光, 王鹏, 程晓晓, 徐军, 雷琪, 苗世洪
【申请人】华中科技大学, 许继集团有限公司, 国网河南省电力公司电力科学研究院, 国家电网公司
【公开日】2016年1月13日
【申请日】2015年9月25日