一种用于光伏声屏障的储能优化方法及系统与流程

文档序号:37632822发布日期:2024-04-18 17:46阅读:6来源:国知局
一种用于光伏声屏障的储能优化方法及系统与流程

本发明涉及储能优化,更具体地说,涉及一种用于光伏声屏障的储能优化方法及系统。


背景技术:

1、光伏声屏障是一种集光伏发电和噪音隔离功能于一体的创新结构。它通过将光伏电池板整合到声屏障结构中,既能够发挥清洁能源的发电功能,又能有效减少周围环境中的噪音污染。在光伏声屏障系统中,储能电池的作用是存储过剩的太阳能电力以供稍后使用,并提供发电系统的稳定性和可靠性。

2、然而,由于环境数据的不断变化,储能电池的最大充放电功率可能会受到限制,导致无法满足系统的充放电需求。例如,高温环境下储能电池的最大充放电功率可能会受到限制,以防止过度热量积聚导致电池性能下降甚至损坏。同样,低温环境下电池的充放电速率也可能受到限制,因为低温会降低电池的电导率和反应速率。

3、因此,为了确保光伏声屏障系统的稳定性和可靠性,需要根据不同环境数据下储能电池的最大充放电功率进行动态调整,并通过合理的能量管理策略来确保储能电池的充放电需求得到满足,同时不损害电池的性能和寿命。


技术实现思路

1、为解决上述技术问题,本发明提出了一种用于光伏声屏障的储能优化方法及系统,通过分析环境数据确定不同环境下储能电池较为适宜的充放电功率,在尽可能不损害电池的性能和寿命的情况下满足供电需求。

2、为实现上述目的,本发明第一方面提供一种用于光伏声屏障的储能优化方法,包括:

3、获取目标时段内光伏声屏障的光伏发电预测功率和目标电网的预测负荷功率,以及光伏声屏障配置的储能组件的环境预测数据,将光伏发电预测功率与预测负荷功率进行比较;

4、若光伏发电预测功率大于预测负荷功率,基于光伏发电预测功率和预测负荷功率确定目标储能功率,将环境预测数据输入到第一环境分析模型中,生成储能组件的储能预测功率,根据目标储能功率和储能预测功率确定第一储能控制方案;

5、其中,根据目标储能功率和储能预测功率确定第一储能控制方案包括:

6、判断储能预测功率是否大于或等于目标储能功率,若是则控制储能组件以目标储能功率对光伏声屏障产生的电能进行存储,否则控制储能组件以储能预测功率对光伏声屏障产生的电能进行存储,并通过电池保护设备件进行储能分流。

7、优选地,在将光伏发电预测功率与预测负荷功率进行比较的过程中,还包括:

8、若光伏发电预测功率小于预测负荷功率,基于光伏发电预测功率和预测负荷功率确定目标供电功率,将环境预测数据输入到第二环境分析模型中,生成储能组件的放电预测功率,根据目标供电功率和放电预测功率确定第二储能控制方案;

9、其中,根据目标供电功率和放电预测功率确定第二储能控制方案,包括:

10、判断放电预测功率是否大于或等于目标供电功率,若是则控制储能组件以目标供电功率对目标电网进行供电,否则控制储能组件以放电预测功率对目标电网进行供电,并通过供电补充设备对目标电网进行供电补充。

11、优选地,对于第一环境分析模型和第二环境分析模型,还包括:

12、获取储能组件的历史工作数据,历史工作数据包括储能组件中多个储能设备的工作参数数据和储能组件所处环境的环境监测数据,基于工作状态对历史工作数据进行分类,构建得到充电数据集合和放电数据集合;

13、提取出充电数据集合中的多组充电功率数据和每组充电功率数据对应的设备温度数据和环境监测数据,构建第一样本集,以第一样本集中的设备温度数据和环境监测数据作为第一环境分析模型的输入,以第一样本集中的充电功率数据作为训练目标,训练得到第一环境分析模型;

14、提取出放电数据集合中的多组放电功率数据和每组放电功率数据对应的设备温度数据和环境监测数据,构建第二样本集,以第二样本集中的设备温度数据和环境监测数据作为第二环境分析模型的输入,以第二样本集中的放电功率数据作为训练目标,训练得到第二环境分析模型。

15、优选地,对于第一环境分析模型和第二环境分析模型,还包括:

16、将环境预测数据和预设安全温度输入到第一环境分析模型中,通过第一环境分析模型分析在环境预测数据和预设安全温度下储能组件的储能预测功率;

17、将环境预测数据和预设安全温度输入到第二环境分析模型中,通过第二环境分析模型分析在环境预测数据和预设安全温度下储能组件的放电预测功率。

18、优选地,对于第一储能控制方案和第二储能控制方案,还包括:

19、获取储能组件中每个储能单元的剩余电能;

20、基于储能预测功率和每个储能单元的储能参考范围确定每个储能单元的第一储能参考时长,选取第一储能参考时长的最小值作为第一目标时长并添加至第一储能控制方案;

21、基于放电预测功率和每个储能单元的储能参考范围确定每个储能单元的第二储能参考时长,选取第二储能参考时长的最小值作为第二目标时长并添加至第二储能控制方案。

22、优选地,第一环境分析模型和第二环境分析模型为循环神经网络模型。

23、本发明第二方面提供一种用于光伏声屏障的储能优化系统,用于执行上述的一种用于光伏声屏障的储能优化方法,包括:

24、数据获取模块,用于获取目标时段内光伏声屏障的光伏发电预测功率和目标电网的预测负荷功率,以及光伏声屏障配置的储能组件的环境预测数据;

25、数据分析模块,用于对光伏发电预测功率与预测负荷功率,将光伏发电预测功率与预测负荷功率进行比较;

26、第一方案生成模块,用于在光伏发电预测功率大于预测负荷功率的情况下,基于光伏发电预测功率和预测负荷功率确定目标储能功率,将环境预测数据输入到第一环境分析模型中,生成储能组件的储能预测功率,根据目标储能功率和储能预测功率确定第一储能控制方案;

27、其中,根据目标储能功率和储能预测功率确定第一储能控制方案包括:

28、判断储能预测功率是否大于或等于目标储能功率,若是则控制储能组件以目标储能功率对光伏声屏障产生的电能进行存储,否则控制储能组件以储能预测功率对光伏声屏障产生的电能进行存储,并通过电池保护设备件进行储能分流;

29、第二方案生成模块,用于在光伏发电预测功率小于预测负荷功率的情况下,基于光伏发电预测功率和预测负荷功率确定目标供电功率,将环境预测数据输入到第二环境分析模型中,生成储能组件的放电预测功率,根据目标供电功率和放电预测功率确定第二储能控制方案;

30、其中,根据目标供电功率和放电预测功率确定第二储能控制方案,包括:

31、判断放电预测功率是否大于或等于目标供电功率,若是则控制储能组件以目标供电功率对目标电网进行供电,否则控制储能组件以放电预测功率对目标电网进行供电,并通过供电补充设备对目标电网进行供电补充。

32、优选地,还包括:

33、方案优化模块,用于对第一储能控制方案和第二储能控制方案进行优化;

34、对第一储能控制方案和第二储能控制方案进行优化,包括:

35、获取储能组件中每个储能单元的剩余电能;

36、基于储能预测功率和每个储能单元的储能参考范围确定每个储能单元的第一储能参考时长,选取第一储能参考时长的最小值作为第一目标时长并添加至第一储能控制方案;

37、基于放电预测功率和每个储能单元的储能参考范围确定每个储能单元的第二储能参考时长,选取第二储能参考时长的最小值作为第二目标时长并添加至第二储能控制方案。

38、本发明具有以下有益效果:

39、本发明通过分析光伏声屏障系统的历史充放电数据,结合深度信息技术,通过环境分析模型确定不同环境数据下储能电池的最大充放电功率,以针对环境数据的变化对储能电池的最大充放电功率进行动态调整,在尽可能地不损害电池的性能和寿命的前提下,确定合理的能量管理策略来确保储能电池的充放电需求得到满足,为光伏声屏障系统的稳定性和可靠性提供保障。

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