优化发电机单元的使用制造技术

一种优化混合发电站中的发电机单元的使用的方法，该方法包括以下步骤：根据一天结束时电池的初始充电状态(SOCi)来预测电池中的初始能量；预测网络在夜间的预期消耗和预期消耗概况，并估计是否有必要在夜间启动发电机单元；确定电池的最终充电状态(SOCf)，该最终充电状态构成用于停止发电机单元的停止准则。电状态构成用于停止发电机单元的停止准则。电状态构成用于停止发电机单元的停止准则。

【技术实现步骤摘要】
优化发电机单元的使用


[0001]本专利技术涉及用于产生电能的混合站点的领域。

技术介绍

[0002]目前，在太阳光线量相当大并且常规电力网络不能在整个地区上访问的某些国家，所谓的“微型电网”(即，小型电力网络)正在开发为由将太阳能转换成电能的独立发电站供电的网络的形式。这样的微型电网因此与传统的电力网络隔离。
[0003]微型电网通常在地区、村庄或小镇中具有几十到几千订户。
[0004]发电站常规地包括多个光伏太阳能电池板、用于存储由太阳能产生的电能的电池、以及用于转换和配送电能的各种电力装备。
[0005]一些这样的发电站被称为“混合的”，因为它们还结合了燃料动力发电机单元。该发电机单元特别是在夜间使用，每当一天结束时电池中的充电不足以满足在夜间微型电网的需要时。
[0006]由于燃料非常昂贵，因此采取措施尽可能多地减少发电机单元所消耗的燃料量自然是有利的。
[0007]已知各种方法，这些方法被阐述以优化混合发电站中的发电机单元的使用。这些方法中的大多数不能使它们的操作适应天气和消耗的变幻。
[0008]专利技术目的
[0009]本专利技术的目的是最小化由混合发电站的发电机单元消耗的燃料量，同时确保在由发电站供电的网络中可用的能量。

技术实现思路

[0010]为了实现这个目的，提供了一种用于优化发电机单元在发电站中的使用的优化方法，该发电站被布置成产生电能并且将其递送给网络并且除了该发电机单元之外还包括太阳能电池板和电池两者，该优化方法包括以下步骤：
[0011]·
根据电池在一天结束时的初始充电状态，预测电池在当天之后的夜间将能够递送给网络的初始能量量；
[0012]·
预测在夜间预期用于该网络的预期消耗和预期消耗概况两者，根据该初始能量量和该预期消耗来估计在夜间是否有必要启动该发电机单元；
[0013]·
如果启动将是必要的，则根据该初始能量量、该预期消耗、以及该预期消耗概况来估计用于启动该发电机单元的启动时间以及用于运行该发电机单元的最小运行时间长度，最小运行时间长度足以使得该发电机单元既一旦已经配送了整个初始能量量就向该网络递送足够的补充能量以满足该网络的预期消耗，又足以向该电池再充电能量以使得该电池能够在该发电机单元已经停止之后满足该预期消耗；
[0014]·
根据该再充电能量来确定该电池的该最终充电状态，最终充电状态构成了用于停止该发电机单元的停止准则。
[0015]因此，本专利技术的优化方法做出关于在一天结束时该电池中可供使用的初始能量量以及关于预期消耗和预期消耗概况的预测，并且它利用这些预测以便确定用于在当天后的夜间停止该发电机单元的准则。
[0016]因此，该优化方法根据天气条件、电池特性以及网络订户的消耗来适配停止准则，因此使之有可能以对于最小化燃料消耗有效的方式来优化发电机单元的使用，同时仍然保持能量可用性。当负载的消耗是非确定性的变量时，如当负载是微型电网时，实现本优化方法是特别有利的。
[0017]本专利技术可以鉴于以下对本专利技术的特定非限定性实现的描述而被更好地理解。
附图说明
[0018]参考附图，在附图中：
[0019][图1]图1示出了实现本专利技术的优化方法的农村电气化架构；
[0020][图2]图2示出了优化方法的各阶段；
[0021][图3]图3示出了用于预测在一天结束时电池中可用的初始能量量的过程的各步骤；
[0022][图4]图4示出用于估计在夜间是否有必要启动发电机单元的过程的各步骤；
[0023][图5]图5示出了用于确定用于停止发电机单元的条件的过程的各步骤。
具体实施方式
[0024]在本说明书中，本专利技术的优化方法是在用于农村电气化的“端到端”解决方案中实现的，该解决方案用于向微型电网2的(一个或多个)订户1供应电力。
[0025]农村电气化架构包括用于监督和配置与微型电网(诸如微型电网2)相关联的能量生产站点的中心“监督和配置”部分3以及包括与微型电网2相关联的能量生产站点的本地“生产和配送”部分4两者。中心部分3因此连接至类似于本地部分4的多个本地部分。
[0026]中心部分3包括客户端数据中心5(由服务器组成)、操作中心6(由用于连接到客户端数据中心5的web客户端组成)和在其中执行本专利技术的处理器单元7。
[0027]处理器单元7包括适合用于处理数据和适合于执行用于执行本专利技术的优化方法的程序的指令的至少一个处理器组件8(或电子和软件系统)。举例而言，处理器模块7因此包括微控制器、处理器或实际上可编程逻辑电路，诸如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。处理器单元7还包括至少一个存储器9，程序被存储在该存储器中。存储器9连接至或并入到处理器组件8中。
[0028]处理器单元7还包括用于与客户端数据中心5进行通信的通信装置。
[0029]本地部分4包括发电站10。
[0030]发电站10包括光伏太阳能电池板12(在此称为“太阳能电池板”)和连接至太阳能电池板12的逆变器，连同电池14和连接至电池14的逆变器。自然有可能具有单个太阳能电池板12和单个电池14。
[0031]发电站10还包括运行昂贵的柴油动力发电机单元15。
[0032]电池14存储由这些太阳能板产生的电能的一部分，具体是为了在夜间向网络2的订户供电。
[0033]发电机单元15尤其在夜间使用，每当一天结束时电池的电量不足以满足网络2的订户在夜间的需要时。
[0034]本地部分4还包括生产控制器17、配送控制器18、集中器19、以及用于测量微型电网2的订户1的电能耗量的仪表20。在该示例中，仪表20通过符合RS485标准的通信与集中器19通信。在该示例中，集中器19通过电力线通信(G3
‑
PLC协议)与配送控制器18通信。
[0035]中心部分3和本地部分4自然可以具有与上述那些不同的架构。例如，本地部分4可以具有分布在微型电网2上的多个集中器，每个集中器有几个仪表。
[0036]在该示例中，中心部分3和本地部分4使用TCP/IP协议通过电信网络21(广域网(WAN))彼此通信。
[0037]中心部分3从每个站点的两个控制器(生产控制器17和配送控制器18)收集数据，并且向每个本地部分4发送技术信息，该信息是配置类型，诸如用于启动和停止发电机单元15的参数。
[0038]本地部分4测量生产站点的装备上和微型电网2内的数据，并且将该数据发送到中心部分3。
[0039]在其中执行本专利技术的处理器单元7因此被布置成经由客户端数据中心5和电信网络21与配送控制器18通信。
[0040]在执行本专利技术时，处理器单元7从客户端数据中心5接收关于电池14的充电和放电的数据、关于发电机单元15的生产的数据和关于微型电网2的用户1的消耗的数据。处理器单元7将关于发电机单元15的使用参数值发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于优化发电机单元(15)在发电站(10)中的使用的优化方法，所述发电站被布置成产生电能并且将其递送给网络(2)，并且除了所述发电机单元之外还包括太阳能电池板(12)和电池(14)两者，所述优化方法包括以下步骤：
·
根据所述电池在一天结束时的初始充电状态(SOCi)，预测所述电池在当天之后的夜间期间将能够递送给所述网络的初始能量量(Ei)；
·
预测在夜间预期用于所述网络的预期消耗和预期消耗概况两者，根据所述初始能量量和所述预期消耗来估计在夜间是否有必要启动所述发电机单元(15)；
·
如果启动将是必要的，则根据所述初始能量量、所述预期消耗、以及所述预期消耗概况来估计用于启动所述发电机单元的启动时间(Td)以及用于运行所述发电机单元的最小运行时间长度(Dm)，所述最小运行时间长度足以使得所述发电机单元既一旦已经配送了整个初始能量量就向所述网络递送足够的补充能量以满足所述网络的预期消耗，又足以向所述电池再充电能量以使得所述电池能够在所述发电机单元已经停止之后满足所述预期消耗；
·
根据所述再充电能量来确定所述电池的最终充电状态(SOCf)，所述最终充电状态构成了用于停止所述发电机单元的停止准则。2.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，预测所述初始能量量包括以下步骤：计算所述初始充电状态(SOCi)和被定义为避免损坏所述电池的最小充电状态(SOCm)之间的充电状态的第一差异(ΔSOC1)，以及使用先前训练的第一机器学习算法来从所述充电状态的第一差异预测所述初始能量量。3.如权利要求2中所述的优化方法，其特征在于，所述第一机器学习算法是回归算法。4.如任一前述权利要求所述的优化方法，其特征在于，预测所述预期消耗和所述预期消耗概况利用第二机器学习算法，所述第二机器学习算法先前已经用包括消耗时间序列的数据库训练。5.如权利要求1到3中任一项所述的优化方法，其特征在于，预测所述预期消耗和所述预期消耗概况包括利用在前一夜测量的消耗和消耗概况。6.如任一前述权利要求所述的优化方法，其特征在于，所述发电机单元(15)的启动时间以如下方式来定义：使得所述启动时间Td比所述电池的当前充电状态达到所述最小充电状态的时间提前时间TS，并且以如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：萨基姆通讯能源及电信联合股份公司，
类型：发明
国别省市：