本发明涉及电储能，尤其涉及一种用于风电储能的控制协调方法及系统。
背景技术：
1、在当前的可再生能源领域，风电作为一种清洁、可持续的能源，受到了广泛关注和快速发展，然而，风电发电的间歇性和不可预测性给电网的稳定运行带来了挑战。传统的风电系统往往依赖于相对简单的控制策略，难以有效应对风速变化和电网需求波动。此外，风电储能技术在能量捕获效率和存储管理方面仍存在优化空间，因此，如何有效整合风能发电与电网需求，提高能源利用效率，成为了一个亟待解决的问题。
2、现有的风电储能技术主要关注于提高存储容量和延长能量释放时间，但对于如何智能地管理储能设备与风电发电的协调工作，研究相对较少，许多系统缺乏有效的数据分析和预测机制，无法实时响应电网需求的变化，同时，现有的控制策略往往无法充分利用实时环境数据，导致风力发电机在不利气象条件下效率低下，无法最大化能量的捕获和利用。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了一种用于风电储能的控制协调方法及系统。
2、一种用于风电储能的控制协调方法，包括以下步骤：
3、s1：收集风速数据和电网需求数据；
4、s2：根据收集的数据，预测短期内的风能供给和电网需求；
5、s3：设定能量储存目标，基于预测结果优化储能设备的充放电策略；
6、s4：实时监控风力发电单元的运行状态，调整控制参数以匹配电网需求和风能供给；
7、s5：引入自适应环境响应机制，该风力发电单元能够基于实时环境变化（如温度、湿度、大气压）自动调整风力发电机的运行参数（如叶片角度、转速），从而优化能量捕获效率并减少风速低下时的能源损耗。
8、s6与s1和s2关联：通过收集的环境数据，系统能更准确地预测和适应即将发生的环境变化。
9、s6与s3和s4关联：自适应系统的输入有助于更有效地设定储能目标和调整发电系统的运行状态。
10、s6与s5关联：机器学习算法可以进一步利用自适应系统提供的数据，优化整体能效管理。
11、这种方法不仅提高了风力发电的可靠性和效率，而且还通过减少对极端环境条件的敏感性，降低了系统维护成本和复杂性。
12、s1具体包括：
13、s11，风速数据收集：
14、使用风速传感器，安装于风力发电单元的不同位置，以捕捉风速在不同高度和方向上的变化；
15、利用远程传感技术，实时将风速数据传输至中央控制系统，确保数据的即时性和准确性；
16、s12，电网需求数据收集：
17、通过与电网运营商的协同工作，实时接入电网的需求和负载数据；
18、结合实时监控和历史数据分析，优化对电网需求的响应策略，以更精确地匹配电网负载需求。
19、上述描述了如何通过先进的技术手段收集关键的风速和电网需求数据，风速数据的收集侧重于精确性和多维度的信息获取，而电网需求数据的收集则更注重于数据的实时性和预测性分析，这些数据的准确和全面收集是实现整个发明中控制协调方法的基础。
20、s2具体包括：
21、s21，风能供给预测：
22、使用时间序列分析的机器学习模型预测风速，处理和预测具有时间依赖性的序列数据，训练模型时，输入变量包括过去的风速数据、时间、气象条件，模型输出为短期内的风速预测；
23、使用公式:进行风能发电量估算，其中是风能发电量，是空气密度，是风轮的横截面积，是风速，进而结合时间序列分析模型预测的风速数据来计算预期的发电量，使用历史气象数据和季节性因素来调整和优化风速预测模型；
24、s22，电网需求预测：
25、应用回归分析来识别电网负载与时间、天气条件、工业活动因素之间的关系，使用自回归移动平均模型处理和预测电网负载数据，收集电网运营商的负载调度计划和历史负载数据，结合自回归移动平均模型进行预测，增强对电网需求变化的理解，将节假日、特殊事件和季节变化因素纳入预测模型，调整预测算法以考虑以上因素对电网需求的影响。
26、以上阐述了如何结合先进的数据分析技术和机器学习算法，从风速和电网数据中提取有价值的信息，以预测风能供给和电网需求。这种预测方法不仅增强了对未来条件的预见性，而且提升了整个风电储能系统的调节能力和效率。
27、s3具体包括：
28、s31，能量储存目标设定：
29、根据风能供给预测和电网需求预测，确定可用于储存的最大和最小能量阈值，考虑电网的稳定性和储能设备的长期健康，设定安全的储存目标，使用动态优化算法来调整储存目标，以适应不断变化的风能供给和电网需求；
30、s32，储能设备充放电策略优化：
31、开发基于预测结果的自适应充放电控制策略，以最大化能量利用效率和电网稳定性，同时实时调整充放电策略，根据电网负载和储能水平动态优化充放电过程，结合风能供给和电网需求的实时数据，实现储能设备在高需求时段的优先放电和低需求时段的优先充电。
32、动态优化算法包括：
33、目标函数：最大化，其中，是在给定时间段内储能设备的净能量输出，是在时间由风能发电预计生成的能量，是在时间的电网需求是优化的总时间周期；
34、约束条件包括：
35、储能设备容量限制，对于每个时间，储能设备的能量水平必须在最小和最大储存容量之间：；
36、充放电速率限制，储能设备的充电速率和放电速率不能超过其最大能力：；
37、能量平衡:在每个时间点,储能设备的能量变化等于充电量减去放电量：；计算如下：
38、收集预测的风能供给和电网需求数据；
39、设定储能设备的容量限制和和充放电速率限制；
40、使用线性规划算法求解目标函数和约束条件，以确定每个时间段的最优充放电策略和，根据优化结果调整储能设备的充放电操作，以最大化能量利用效率并满足电网需求。
41、s4具体包括：
42、s41，实时监控单元的建立：配置高精度传感器和监控设备，实时收集风力发电单元的关键运行数据，包括发电量、叶片转速、风速和方向，实施数据传输技术，确保运行数据实时传输至中央控制系统；
43、s42，控制参数的动态调整：实时调整风力发电单元的控制参数，包括叶片角度、转速和电力输出；
44、s43，利用预测模型预测短期内的风能供给和电网需求，结合实时监控数据，动态调整控制参数以最大化能源捕获和电网稳定性；
45、s44，在电网需求高峰时，优化控制参数以增加电力输出；在低需求时段，调整参数以降低运行强度，延长设备寿命；
46、上述描述了如何通过实时监控和数据处理技术，实现对风力发电单元的控制参数的动态调整，这种方法不仅提高了风电系统对环境变化的适应性，还增强了电网需求与风能供给之间的匹配效率，从而优化整个风电储能系统的性能和可靠性。
47、s5中的自适应环境响应机制的具体包括：
48、s51，环境参数实时监测：配置多种环境传感器，实时监测风力发电单元周边的环境参数，包括温度、湿度和大气压，将环境数据实时传输至中央控制系统，进行快速分析和响应；
49、s52，风力发电机运行参数自动调整：通过一个基于环境数据的自适应控制算法，实时调整风力发电机的运行参数，包括叶片角度和转速，根据环境数据的变化，调整叶片角度和转速，以最大化能量捕获效率，在风速较低的条件下，优化叶片角度和转速的调整，以减少能源损耗并提高低风速条件下的发电效率；
50、上述结合先进的控制算法，实现风力发电机运行参数的自动和优化调整，不仅提高了风电系统在多变环境条件下的适应性和效率，还增强了系统在低风速条件下的性能，从而有效地优化了整个风电储能系统的能量捕获效率和可靠性。
51、自适应控制算法包括：
52、数据输入与处理，环境数据:，其中表示环境参数；数据标准化:，其中和分别是的平均值和标准差；
53、神经网络模型，网络结构：多层前馈神经网络,具有输入层、若干隐藏层和输出层；激活函数：隐藏层使用激活函数，输出层使用线性激活函数；
54、参数预测，预测运行参数:，其中是风力发电机的运行参数；网络输出:,其中表示神经网络模型；
55、优化策略，损失函数：使用均方误差，其中是目标运行参数；优化算法：应用梯度下降法更新网络权重和偏差，即和，其中是学习率。
56、一种用于风电储能的控制协调系统，该系统包括：
57、数据收集单元：包括用于收集风速、温度、湿度、大气压环境参数的传感器，还包括实时接收电网需求数据的接口。
58、数据处理与预测单元：包括内置处理器，用于执行数据预处理和标准化，还包括用于预测风能供给和电网需求的机器学习模型；
59、能量储存目标设定与优化单元：实现动态优化算法，用于设定能量储存目标和优化储能设备的充放电策略；
60、实时监控与控制调整单元：实现风力发电单元运行状态的实时监控功能，包含用于基于实时监控数据调整风力发电机运行参数的控制算法；
61、自适应环境响应机制：集成环境参数监测数据与神经网络模型，实现风力发电机运行参数的自动调整；
62、用户界面与通信单元：提供用户界面，用于显示系统状态和允许用户手动输入控制指令，配备通信用于与外部系统通信。
63、该系统通过整合高级数据处理、预测模型、动态优化算法和自适应控制机制，实现了对风力发电和储能设备的有效协调。该系统不仅提升了风电储能的效率和可靠性，而且优化了电网的稳定性和风能的利用率，满足了现代电网和可再生能源领域对智能化、高效化的需求。
64、本发明的有益效果：
65、本发明通过实时收集和分析风速、温度、湿度等环境参数，以及电网需求数据，系统能够更精确地预测风能供给和电网需求，结合高级的机器学习模型和动态优化算法，该方法能够实时调整储能设备的充放电策略，以最大化能量的捕获和利用，这不仅提高了风能的捕获效率，还确保了电网的稳定供应，从而实现了对风能资源的高效管理和利用。
66、本发明通过引入自适应环境响应机制，极大地增强了风电系统在多变环境条件下的适应性和可靠性，这一机制允许风力发电单元根据实时环境变化自动调整运行参数，如叶片角度和转速，优化能量捕获效率，尤其在风速较低的情况下减少能源损耗，此外，通过实时监控风力发电单元的运行状态，并动态调整控制参数以匹配电网需求，系统能够更灵活地响应环境和市场的变化，确保了整个系统的高效运行和长期稳定性。