一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法技术

本申请属于电数字数据处理技术领域，提供了一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，包括：将微电网历史和当前数据分别进行离散处理，得到历史转移状态和当前转移状态，基于历史转移状态获得转移概率矩阵；基于转移概率矩阵，根据当前转移状态，获得电功率期望值；计算分布式电网中网络节点和边路的基本属性，构建分布式电网能源网络；基于分布式电网能源网络，构建余电分配和电能补充的电力调度策略；将电力调度策略加入现有的分布式能源管理系统中，完成分布式智能电网的能源互联网平台架构

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法


[0001]本申请涉及电数字数据处理
，尤其涉及一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法
。

技术介绍

[0002]随着新能源技术的发展，城市电网的供电模式逐渐由发电站发电，各单位用电的“发输变配用”模式转变为“源
‑
网
‑
荷
‑
储”分布式能源电网模式
。
在这个模式中，电力系统有主电网和微电网构成，微电网利用新能源发电装置，遵循“就近收集，就近存储，就近使用”的方式进行自我循环用电，将多余的电量上传至主电网，达到绿色节能环保的目的
。
[0003]新的分布式电网当中，多采用新能源发电装置发电，而新能源发电装置的电量供应不稳定，如果不加以调度就会成为“垃圾电”，造成能源浪费，降低设备寿命
。
传统的解决方法是在微电网系统中安装蓄电池组，就近存储多余电量，当多余电量无法存储时才上传电网，尽管如此依旧可能造成主网的电能供应不稳定
。

技术实现思路

[0004]为了解决以上技术问题，本申请提供了一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，用以稳定电力供应
。
[0005]本专利技术提供的一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，所述方法包括：通过电网系统和本地气象站获取微电网历史数据和微电网当前数据；将所述微电网历史数据和微电网当前数据分别进行离散处理，得到历史转移状态和当前转移状态，基于所述历史转移状态获得转移概率矩阵；基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获得电功率期望值；通过所述电功率期望值，计算分布式电网中网络节点和边路的基本属性，构建分布式电网能源网络；基于所述分布式电网能源网络，构建余电分配和电能补充的电力调度策略；将所述电力调度策略加入现有的分布式能源管理系统中，完成分布式智能电网的能源互联网平台架构
。
[0006]在本专利技术的一些实施例中，将所述微电网历史数据和微电网当前数据分别进行离散处理，得到历史转移状态和当前转移状态，基于所述历史转移状态获得转移概率矩阵，包括：将所述微电网历史数据根据是否为节假日以及当天平均温度进行分类；将每类所述微电网历史数据和所述微电网当前数据单独利用马尔可夫链进行离散处理；根据离散处理结果，将所述微电网历史数据和所述微电网当前数据组合获得历史转移状态和当前转移状态；
采用蒙特卡洛模拟统计所述历史转移状态，获得稳态的转移概率矩阵
。
[0007]在本专利技术的一些实施例中，对所述微电网历史数据和所述微电网当前数据进行离散处理，包括：光照强度离散为：极弱光照
、
弱光照
、
一般光照
、
强光照
、
超强光照，对应；风速离散为：低风
、
中风
、
强风
、
超强风，对应；电功率通过功率变化强度离散为：急速下降
、
缓慢下降
、
保持平稳
、
缓慢上升
、
急速上升，对应
。
[0008]在本专利技术的一些实施例中，所述功率变化强度为：；式中，表示功率变化强度，表示上一刻的功率，表示当前的功率
。
[0009]在本专利技术的一些实施例中，基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获得电功率期望值，包括：基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获取当前转移状态的转移概率向量，所述转移概率向量中的每个元素对应下一时刻的转移状态；将所述转移概率向量对应转移状态中的发电功率变化强度提取出来，保持顺序排列得到发电功率变化强度向量；将所述转移概率向量对应转移状态中的用电功率变化强度提取出来，保持顺序排列得到用电功率变化强度向量；根据所述转移概率向量
、
所述发电功率变化强度向量和所述用电功率变化强度向量，获得电功率期望值
。
[0010]在本专利技术的一些实施例中，所述电功率期望值为：所述转移概率向量中的元素
、
发电功率变化强度向量或用电功率变化强度向量与元素对应位置的元素
、
当前的发电功率或用电功率乘积，遍历对应向量中的元素相乘求和得到电功率期望值
。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，分布式电网中网络节点和边路的基本属性包括：微电网节点的功率容量：；
式中，表示用电功率期望值，表示发电功率期望值，表示微电网节点的功率容量；电池组节点的功率容量：；式中，表示该电池组的剩余电容量，表示该电池组的已用电容量，是采样时间间隔，表示电池组的额定充放电功率，表示电池组节点的功率容量；电厂节点的功率容量：将电厂作为一个特殊电池组节点，其功率容量在调电策略中相应变化；非电池组节点之间的边路属性：微电网或电厂节点的边路距离等于对应的输电线路的电能损耗率，边路容量等于对应的输电线路的额定传输功率；电池组节点和其它节点之间的边路属性：电池组节点与微电网节点或电厂节点之间的边路距离为：；式中，表示电能损耗率，表示电池组充放电效率，表示边路距离；边路功率容量等于电池组的功率容量
。
[0012]在本专利技术的一些实施例中，基于所述分布式电网能源网络，构建余电分配的电力调度策略，包括：设所有的电池组节点为充电状态，电厂节点的节点功率容量为正无穷，遍历功率容量为负的节点，遍历每个负容量节点的所有边路，获取边路另一端功率容量大于0且边路距离最小的边路，以其边路距离从大到小将节点进行排序获得余电排序表；以余电排序表的首节点为发送端，计算发送端的新功率容量为：发送端的旧功率容量，边路容量与接收端的旧功率容量取最小值，两者相加得发送端新功率容量；更新节点的功率容量，过程如下：
A.
若，接收端的功率容量更新为：接收端的旧功率容量与发送端的旧功率容量之和；
B.
若，接收端的功率容量更新为：接收端的旧功率容量，边路容量与接收端的旧功率容量取最小值，两者之差得接收端新功率容量
；将发送端功率容量更新为；完成更新后，若发送端功率容量，遍历发送端节点的其它边路，获取边路另一端功率容量大于0且边路距离最小的边路，以其边路距离将该节点在余电排序表中重新排序；重复以上步骤，直到余电排序表中没有任何元素
。
[0013]在本专利技术的一些实施例中，基于所述分布式电网能源网络，构建电能补充的电力调度策略，包括：将在放电调电策略中未执行接收电量任务的电池组节点置为放电状态，电厂节点的功率容量置为负无穷，遍历所有功率容量为正的节点，获取边路另一端功率容量小于0且边路距离最小的边路，以其边路距离从大到小将节点进行排序获得充电排序表；以充电排序表的首节点为接受端，计算接收端的新功率容量为：接收端的旧功率容量，边路容量与发送端的旧功率容量的绝对值取最小值，两者相减得接收端新功率容量；更新节点容量，过程如下：
A.
若，更新发送端的功率容量为：发送端的旧功率容量与接收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，所述方法包括：通过电网系统和本地气象站获取微电网历史数据和微电网当前数据；将所述微电网历史数据和微电网当前数据分别进行离散处理，得到历史转移状态和当前转移状态，基于所述历史转移状态获得转移概率矩阵；基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获得电功率期望值；通过所述电功率期望值，计算分布式电网中网络节点和边路的基本属性，构建分布式电网能源网络；基于所述分布式电网能源网络，构建余电分配和电能补充的电力调度策略；将所述电力调度策略加入现有的分布式能源管理系统中，完成分布式智能电网的能源互联网平台架构
。2.
根据权利要求1所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，将所述微电网历史数据和微电网当前数据分别进行离散处理，得到历史转移状态和当前转移状态，基于所述历史转移状态获得转移概率矩阵，包括：将所述微电网历史数据根据是否为节假日以及当天平均温度进行分类；将每类所述微电网历史数据和所述微电网当前数据单独利用马尔可夫链进行离散处理；根据离散处理结果，将所述微电网历史数据和所述微电网当前数据组合获得历史转移状态和当前转移状态；采用蒙特卡洛模拟统计所述历史转移状态，获得稳态的转移概率矩阵
。3.
根据权利要求2所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，对所述微电网历史数据和所述微电网当前数据进行离散处理，包括：光照强度离散为：极弱光照
、
弱光照
、
一般光照
、
强光照
、
超强光照，对应；风速离散为：低风
、
中风
、
强风
、
超强风，对应；电功率通过功率变化强度离散为：急速下降
、
缓慢下降
、
保持平稳
、
缓慢上升
、
急速上升，对应
。4.
根据权利要求3所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，所述功率变化强度为：；式中，表示功率变化强度，表示上一刻的功率，表示当前的功率
。5.
根据权利要求1所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获得电功率期望值，包括：基于所述转移概率矩阵，根据所述当前转移状态，获取当前转移状态的转移概率向量
，所述转移概率向量中的每个元素对应下一时刻的转移状态；将所述转移概率向量对应转移状态中的发电功率变化强度提取出来，保持顺序排列得到发电功率变化强度向量；将所述转移概率向量对应转移状态中的用电功率变化强度提取出来，保持顺序排列得到用电功率变化强度向量；根据所述转移概率向量
、
所述发电功率变化强度向量和所述用电功率变化强度向量，获得电功率期望值
。6.
根据权利要求5所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，所述电功率期望值为：所述转移概率向量中的元素
、
发电功率变化强度向量或用电功率变化强度向量与元素对应位置的元素
、
当前的发电功率或用电功率乘积，遍历对应向量中的元素相乘求和得到电功率期望值
。7.
根据权利要求1所述的基于分布式智能电网的能源互联网平台架构方法，其特征在于，分布式电...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴睿，左鹏，郭晓磊，
申请(专利权)人：山东浪潮数字能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：