本发明专利技术公开了一种大容量储能设备，涉及配电网技术领域。本发明专利技术包括电化学储能模块、压缩空气储能模块和控制模块，电化学储能模块利用低峰时段的电力来进行化学反应并存储在超级电容器中，且其与太阳能光伏发电设备相配合，将太阳能光伏发电设备收集的太阳能存储在超级电容器中；压缩空气储能模块利用低峰时段的电力来压缩空气并存储在储气库中。本发明专利技术能够提供大容量、长周期的储能能力，放能时，保障大容量储能设备高质量、高效率并网运行，切实提升电力系统调节能力、保证电能质量、促进清洁能源消纳、保障电网运行安全稳定，解决了现有的储能设备与配电网的协同性不够理想，储放能时，容易对配电网产生不利影响的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网，特别是涉及一种大容量储能设备。
技术介绍
1、配电网储能设备是一种用于调节和稳定电网电压、提高供电可靠性和质量的设备。随着可再生能源的广泛应用，如太阳能、风能等，电网负荷的变化越来越剧烈，这对传统的电网调度和控制方式提出了新的挑战。为了解决这一问题，储能设备应运而生，它可以在电网中储存多余的能量，在需要时释放出来，从而平衡电网负荷，提高电网的稳定性。
2、储能设备通常采用电池、超级电容器、飞轮储能、压缩空气储能等方式进行储存能量。这些设备的工作原理是在电网负荷较低时，利用多余的电能将储能设备充满；当电网负荷增加时，储能设备将储存的能量释放到电网中，以维持电网电压的稳定。这样既节省了能源消耗，又降低了对传统能源的需求。
3、但现有的储能设备在实际使用中仍存在以下弊端：
4、1.现有的储能设备与配电网的协同性不够理想，储能设备难以根据配电网的实际需求自动调整储存和释放能量，可再生能源与储能设备的配合不够；
5、2.现有的储能设备在储放能时，容易对配电网产生不利影响，配电网的稳定性和可靠性均不够理想。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种大容量储能设备，能够提供大容量、长周期的储能能力，放能时，保障大容量储能设备高质量、高效率并网运行，切实提升电力系统调节能力、保证电能质量、促进清洁能源消纳、保障电网运行安全稳定，解决了现有的储能设备与配电网的协同性不够理想，储放能时，容易对配电网产生不利影响的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术为一种大容量储能设备，包括电化学储能模块、压缩空气储能模块和控制模块，电化学储能模块利用低峰时段的电力来进行化学反应并存储在超级电容器中，且其与太阳能光伏发电设备相配合，将太阳能光伏发电设备收集的太阳能存储在超级电容器中；压缩空气储能模块利用低峰时段的电力来压缩空气并存储在储气库中，且其与风力发电设备相配合，将风力发电设备所产生的电力转化为压缩空气储存在储气库中；控制模块用于控制电化学储能模块和压缩空气储能模块的储放能以及能源的调度，控制模块通过网络与配电网远程控制中心连接，控制模块包括储能控制单元、智能调度单元、调度优化单元和故障监测单元。
4、智能调度单元用于分配调度电化学储能模块和压缩空气储能模块的能源至配电网，建立接入电网模型，智能调度单元包括负荷预测组件、电网影响预测组件和调度组件；负荷预测组件基于区域的历史负荷数据、实时负荷数据、外部环境数据和用户用电行为数据，结合区域电网物理特征，对区域未来一段时间内的负荷变化和可再生能源的波动进行预测；电网影响预测组件包括对电力系统调峰的影响预测、对电能质量的影响预测、对新能源消纳的影响预测以及对系统短路容量和暂态稳定性的影响预测，基于区域的历史负荷数据、实时负荷数据、外部环境数据和用户用电行为数据，结合区域电网物理特征，对调度后的配电网状态进行预测。
5、进一步地，储能控制单元用于控制电化学储能模块和压缩空气储能模块的储放能，分别建立大容量电化学储能模型和大容量压缩空气储能模型；大容量电化学储能模型用于分配太阳能和配电网原有电力的储存，优先长时间储存配电网原有电力，优先使用太阳能；大容量压缩空气储能模型用于分配风能和配电网原有电力的储存优先长时间储存配电网原有电力，优先使用风能。
6、进一步地，调度组件基于负荷预测组件的预测数据、电网影响预测组件的预测数据以及储能控制单元的储能状况，制定电化学储能模块和压缩空气储能模块的储放能策略。
7、进一步地，调度优化单元用于优化智能调度单元的接入电网模型，并在配电网运行过程中动态优化；调度优化单元基于区域的历史负荷数据、实时负荷数据、外部环境数据和用户用电行为数据，结合区域电网物理特征，建立大容量调度优化模型，以调度组件的储放能策略作为学习对象，配合配电网负荷和可再生能源供给情况，不断进行学习和调整，优化接入电网时，对电力系统调峰、电能质量、新能源消纳、系统短路容量、暂态稳定性影响。
8、进一步地，故障监测单元用于监测电化学储能模块、压缩空气储能模块和控制模块本身的运行安全性；故障监测单元包括数据采集组件、故障处理组件和故障预警组件。
9、进一步地，数据采集组件基于传感器实时储能设备的运行状态，通过温度传感器监测设备的温度，通过电压和电流传感器监测设备的电压和电流，通过振动传感器监测设备的振动情况，通过声音传感器监测设备的噪音情况，通过各状态监测传感器监测设备的运行模式、容量和充放电状态；故障处理组件基于数据采集组件采集到的数据，通过数字信号处理技术分析处理储能设备的运行状态，得到故障区域、类型，及时隔离并处理；故障预警组件数据采集组件采集到的数据，通过数字信号处理技术分析处理储能设备的运行状态，对运行状态进行评估，得到潜在故障区域、类型，及时预警并处理。
10、本专利技术具有以下有益效果：
11、1、本专利技术通过设置电化学储能模块、压缩空气储能模块、控制模块、太阳能光伏发电设备和风力发电设备，使得该储能设备能够提供大容量、长周期的储能能力，在需求高峰时释放储存的能量，平衡电网负载，同时也可以储存太阳能和风能等不稳定可再生能源的电力。
12、2、本专利技术通过设置智能调度单元和调度优化单元，基于负荷预测组件的预测数据、电网影响预测组件的预测数据以及储能控制单元的储能状况，制定电化学储能模块和压缩空气储能模块的储放能策略，指导大容量储能优化接入电网最需要的节点，保障大容量储能设备高质量、高效率并网运行，切实提升电力系统调节能力、保证电能质量、促进清洁能源消纳、保障电网运行安全稳定。
13、3、本专利技术通过设置故障监测单元，使得该储能设备的运行安全性更好，能实时对电化学储能模块、压缩空气储能模块和控制模块进行监测，故障及潜在故障能及时排出。
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【技术保护点】
1.一种大容量储能设备，包括电化学储能模块(1)、压缩空气储能模块(2)和控制模块(3)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述储能控制单元(31)用于控制所述电化学储能模块(1)和所述压缩空气储能模块(2)的储放能，分别建立大容量电化学储能模型和大容量压缩空气储能模型；
3.根据权利要求1所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述调度组件(323)基于所述负荷预测组件(321)的预测数据、所述电网影响预测组件(322)的预测数据以及所述储能控制单元(31)的储能状况，制定所述电化学储能模块(1)和所述压缩空气储能模块(2)的储放能策略。
4.根据权利要求3所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述调度优化单元(33)用于优化所述智能调度单元(32)的接入电网模型，并在配电网运行过程中动态优化；
5.根据权利要求1所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述故障监测单元(34)用于监测所述电化学储能模块(1)、所述压缩空气储能模块(2)和所述控制模块(3)本身的运行安全性；
6.根据权利要求5所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述数据采集组件(341)基于传感器实时储能设备的运行状态，通过温度传感器监测设备的温度，通过电压和电流传感器监测设备的电压和电流，通过振动传感器监测设备的振动情况，通过声音传感器监测设备的噪音情况，通过各状态监测传感器监测设备的运行模式、容量和充放电状态；
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【技术特征摘要】
1.一种大容量储能设备，包括电化学储能模块(1)、压缩空气储能模块(2)和控制模块(3)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述储能控制单元(31)用于控制所述电化学储能模块(1)和所述压缩空气储能模块(2)的储放能，分别建立大容量电化学储能模型和大容量压缩空气储能模型；
3.根据权利要求1所述的一种大容量储能设备，其特征在于，所述调度组件(323)基于所述负荷预测组件(321)的预测数据、所述电网影响预测组件(322)的预测数据以及所述储能控制单元(31)的储能状况，制定所述电化学储能模块(1)和所述压缩空气储能模块(2)的储放能策略。
4.根据权利要求3所述的一种大...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彦兵，肖承仟，李晓航，贾子昊，张姝，季炎炎，赵宇丹，刘延增，刘亚娟，甄晓亚，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司平顶山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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