一种能适应多场景的集中式储能变流系统的制作方法

本发明公开了一种储能变流系统，属于电力系统，具体涉及一种能适应多场景的集中式储能变流系统。

背景技术：

1、当前的能源结构仍然以火力发电、抽水储能和核电等为主，其中火力发电占据了最大的份额，然而，尽管风电和光伏在储能技术尚未发展成熟的时期就已经相对成熟，但由于储能技术的滞后，光伏和风电的发展也一直停滞不前。如今，在储能技术的推动下，风电和光伏产业焕发出了新的生机，这一波迅猛的增长将影响超过一半的火力发电的命运。在储能持续增长、火力发电逐步减少的过程中，两者之间将逐渐达到平衡。

2、集中式储能是最早出现的储能形式，也是目前市场占有率最大的储能形式。集中式储能是一种常见的储能技术，它通过集中方式对能源进行存储和释放，以满足不同时间段的需求。集中式储能是指在电力系统中建设大规模的储能设施，通过集中控制和调度的方式来存储和释放能源。其基本原理是利用储能设备将多余的电能储存起来，当电力需求高峰期或可再生能源不足时，再将这些储存的能源释放出来，以实现电力系统的稳定运行和能源的有效利用。

3、但现有技术中的集中式储能变流系统/装置多采用固定式场景使用，商家通过当前场景需求进行设定参数，这样会导致在需要集中式储能变流系统/装置无法适应其他环境场景，在应用于其他环境时，会出现功率分配不均匀，导致储能电池荷电状态电池荷电状态不准确情况；

4、如专利申请号：cn202211713003.0，专利名称：一种利用储能变流器检测电池健康状况的方法及系统中提出储能系统中电池是关键的组件之一。众所周知，随着充放电次数不断增加，蓄电池普遍存在损耗问题，严重时甚至令电池丧失充放电能力。同时，安全在储能系统中一直是重中之重的话题，在这之中，如何能保证实时准确地掌握电池健康状态，就成了储能系统安全稳定运行的必要条，该专利通过获取运行电池阻抗及运行电池soc值；将运行电池阻抗及运行电池soc值存储在储能变流器的存储单元中，所述存储单元具有掉电存储功能；从存储单元中调取运行电池阻抗及运行电池soc值；基于运行电池soc值，将运行电池阻抗与初始电池阻抗基准值比较，得到电池健康状况；该专利只能通过利用储能变流器检测电池健康状况，并不能根据电池状况进行功率的实时调整与预测，无法解决电池受损的根本问题。

5、如申请号：cn201910170846.2，专利名称：直流微电网并联储能电池荷电状态均衡控制方法及装置中提出采集储能电池组中的每个储能电池的第一工作状态；处理获得储能电池组中的储能电池的第二工作状态；基于每个储能电池的第一工作状态和第二工作状态，采用第一控制策略得到每个储能电池输出端直流变换器输出的电压给定值；基于每个储能电池输出端直流变换器输出的电压给定值，采用第二控制策略调整每个储能电池输出端直流变换器的输出电压。本发明虽然可以进行检测电池荷电状态但是无法进行电池状态实时预测，当功率过大时，无法技术发现电池的状态，严重时会出现电池受损问题。

技术实现思路

1、发明目的：提供一种能适应多场景的集中式储能变流系统，解决上述提到的问题。

2、技术方案：一种能适应多场景的集中式储能变流系统，所述储能变流系统由直流侧储能单元、逆变单元、控制单元、合流单元和通信单元；

3、所述直流侧储能单元用于储存电能，将电网中的交流电转换为直流电，并充电到电池组中，并利用直流开关控制电池组与逆变单元的连接和断开；

4、所述逆变单元用于将直流电转换为交流电，采用全桥式或半桥式，利用逆变控制器负责控制逆变器桥的开关管，使其按照一定的pwm模式进行开关，从而实现对输出电压、电流和频率参数的控制，并输出变压器用于将输出电压调整到所需的电压等级；

5、所述控制单元用于控制逆变单元的输出功率，以满足负载需求，且控制单元用于控制储能变流系统与电网的连接和断开，以保证电网的稳定性和安全性，此外用于对直流侧储能单元中电池组的充放电过程进行管理和控制；

6、所述合流单元用于将多个直流侧储能单元连接在一起，形成一个整体的储能系统；能够对储能单元进行集中管理和监控，确保储能系统的稳定运行；

7、所述通信单元用于控制单元与上位机进行通信、监控和远程控制，实现储能变流系统的远程监控和控制。

8、在进一步的实施例中，所述直流侧储能单元由电池组、充电器、直流开关和直流滤波电容器组成；所述电池组内设有电池荷电状态检测模块、电池荷电状态分阶段估算模块和电池荷电状态实时预测模块。

9、在进一步的实施例中，所述电池荷电状态检测模块根据历史以及当前的电池电压、电流信号，通过算法对电池等效电路模型中的各个参数进行实时辨识，并及时更新算法中各个方程所对应的系数矩阵和噪声矩阵，从而得到当前电池的荷电状态值。

10、在进一步的实施例中，所述电池荷电状态分阶段估算模块采用bp神经网络模型和门控循环单元循环神经网络gru-rnn模型对不同阶段的电池荷电状态进行训练验证和估算，bp神经网络按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成，网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。

11、在进一步的实施例中，所述电池荷电状态实时预测模块采集电池工作的电压和电流，并利用含遗忘因子的递推最小二乘法辨识所述电池荷电状态检测模块中的电池等效电路模型的参数，同时获取上次停机时的电池荷电状态值将电池模型表达式进行离散化处理，调用sr-ukf算法对电池荷电状态进行预测。

12、在进一步的实施例中，所述电池荷电状态检测模块中等效电路模型由欧姆内阻及串联的rc环节组成。

13、在进一步的实施例中，所述直流侧储能单元设有若干个、且与所述合流单元并联，所述合流单元通过所述逆变单元与所述控制单元连接；

14、所述合流单元内设有电池功率检测模块和功率分配模块，所述电池功率检测模块进行每个所述直流侧储能单元中电池的功率检测并进行上报记录，所述功率分配模块根据所述控制单元指令并结合所述电池功率检测模块的检测结果进行功率分配。

15、在进一步的实施例中，所述功率分配模块包括单元优化层和子系统优化层；

16、所述单元优化层为考虑直流侧储能单元的能量效率的单目标优化层；

17、所述子系统优化层为考虑直流侧储能单元的能量效率和电池荷电状态均衡的多目标优化层。

18、在进一步的实施例中，当功率指令下发至功率协调器时，首先以直流侧储能单元电池荷电状态为依据，将直流侧储能单元进行充电/放电优先级分区，根据分区数量定义优化模型参数，求得单元层最终分配结果；所述子系统优化层以直流侧储能单元能耗模型和电池荷电状态均衡度为目标，引入单元层优化结果为约束条件建立多目标优化模型，求解得到各子系统的功率分配结果。

19、在进一步的实施例中，所述控制单元包括：

20、并网模式，按照上层调度下发的功率指令实现直流侧储能单元电池组和电网之间的双向能量转换；在电网负荷低谷期给蓄电池组充电，在电网负荷高峰期回馈电网；

21、离网/孤网模式，在满足设定要求的情况下，与主电网脱开，给本地的部分负荷提供满足电网电能质量要求的交流电能。

22、有益效果：本发明公开了一种储能变流系统，属于电力系统技术领域，具体涉及一种能适应多场景的集中式储能变流系统，由直流侧储能单元、逆变单元、控制单元、合流单元和通信单元组成；本发明具有以下优点：

23、1.直流侧储能单元中电池荷电状态检测模块、电池荷电状态分阶段估算模块和电池荷电状态实时预测模块进行蓄电池的状态检测、估算和实时预测，从而可以更好的掌握蓄电池的各类信息；

24、2.在合流单元中设置电池功率检测模块和功率分配模块，电池功率检测模块进行每个所述直流侧储能单元中电池的功率检测并进行上报记录，功率分配模块根据所述控制单元指令并结合所述电池功率检测模块的检测结果进行功率分配，从而可以更好控制每块蓄电池的功率，实现均衡功率分配，更好的保护储能电池。