【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，特别是涉及一种源网荷储的协同控制方法及系统。
技术介绍
1、源网荷储的协同控制是一种新兴的能源系统调度和管理方法，旨在实现可再生能源、电力网和储能系统的协同运行和优化。随着可再生能源的快速发展和普及，电力系统中的可再生能源发电量逐渐增加，但其间断性和波动性给电力系统的稳定性和可靠性带来了新的挑战。同时，储能技术的快速发展为电力系统提供了灵活性和可调度性，使得储能设备成为平衡可再生能源供需、调节电力系统频率和应对电力系统故障的重要手段。
2、传统的电网系统调控方法主要采取“源随荷动”的模式，无法对未来负荷端的用电量需求进行预测，当负荷端的用电量需求突然增高时，一旦电源侧发电能力不足，就会出现供需不平衡以致严重影响电网的安全运行，并且传统的方法仅仅是通过算法求解给出一些控制策略，但不能实现控制与设备的联动，无法根据其给出的控制策略对每一个具体的设备进行精确的协同控制。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种源网荷储的协同控制方法及系统，包括：
2、获取电力网络系统的实时运行数据，对所述实时运行数据进行分析得到当前的发电机设备供电量和储能设备可用电量；
3、获取电力网络系统的历史运行数据，并根据所述历史运行数据构建预测模型，对未来负荷端的用电量需求进行预测，得到未来用电量需求预测结果；
4、判断所述发电机设备供电量和储能设备可用电量与所述未来用电量需求预测结果之间的关系，并根据判断结果制定电力网
5、根据所述协同控制策略对发电机设备和储能设备进行协同控制。
6、进一步的，所述获取电力网络系统的实时运行数据，对所述实时运行数据进行分析得到发电机设备的供电量和储能设备的可用电量，包括：
7、获取电力网络系统的实时运行数据，并对获取到的所述实时运行数据进行处理和清洗；
8、从处理后的所述实时运行数据中提取出发电机输出功率数据，并对所述发电机输出功率数据进行累加，得到发电机设备的供电量；
9、从处理后的所述实时运行数据中提取出储能设备的充放电状态和容量信息，并根据所述充放电状态和容量信息计算出当前的储能设备可用电量。
10、进一步的，所述获取电力网络系统的历史运行数据，并根据所述历史运行数据构建预测模型，对未来负荷端的用电量需求进行预测，得到未来用电量需求预测结果，包括：
11、获取电力网络系统的历史运行数据，并对获取到的所述历史运行数据进行预处理，所述历史运行数据包括过去的负荷需求数据、天气数据和经济数据；
12、对负荷需求数据、天气数据和经济数据预处理后进行分析，选取与负荷需求相关的时间特征、天气特征和经济特征，并提取时间特征数据、天气特征数据和经济特征数据；
13、将所述时间特征数据、天气特征数据和经济特征数据整理为特征数据集，根据特征数据集构建预测模型，并通过所述历史运行数据对所述预测模型进行训练；
14、使用训练好的所述预测模型对未来负荷端的用电量需求进行预测，得到未来一段时间内的未来用电量需求预测结果。
15、进一步的，所述判断所述发电机设备供电量和储能设备可用电量与所述未来用电量需求预测结果之间的关系，并根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
16、获取所述发电机设备供电量a、储能设备可用电量b和未来用电量需求预测结果，所述未来用电量需求预测结果包括最低需求用电量c和最高需求用电量d；
17、计算所述发电机设备供电量a与储能设备可用电量b的总和电量e，并判断所述发电机设备供电量a、最低需求用电量c、总和电量e和最高需求用电量d之间的关系；
18、若a＜c，则分别判断所述总和电量e与所述最低需求用电量c和最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略；
19、若c≤a≤d，则分别判断所述总和电量e与所述最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略；
20、若a＞d，则将所述发电机设备供电量a超出所述最高需求用电量d的电量部分存入到储能设备中。
21、进一步的，所述若a＜c，则分别判断所述总和电量e与所述最低需求用电量c和最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
22、若e＜c，则计算所述总和电量e与所述最低需求用电量c之间的差值f，基于所述差值f的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d；
23、若c≤e≤d，则计算所述总和电量e与所述最高需求用电量d的差值g，基于所述差值g的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d；
24、若e＞d，则分别计算所述发电机设备供电量a与最高需求用电量d的差值h，基于所述差值h的大小控制发电机设备的出力，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d。
25、进一步的，所述基于所述差值f的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d，具体为：
26、设定多个预设差值区间f1－fn，且每个预设差值区间对应设置有预设条件矩阵an(xn，yn)，其中，xn为第n个发电机设备的出力，yn为第n个储能设备的充放电功率的；
27、判断所述差值f位于的预设差值区间fn，选择与预设差值区间对应的条件矩阵an(xn，yn)作为发电机设备的出力和储能设备的充放电功率；
28、所述基于所述差值g的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d，具体为：
29、设定多个预设差值区间g1－gn，且每个预设差值区间对应设置有预设条件矩阵bn(pn，qn)，其中，pn为第n个发电机设备的出力，qn为第n个储能设备的充放电功率的；
30、判断所述差值g位于的预设差值区间gn，选择与预设差值区间对应的条件矩阵bn(pn，qn)作为发电机设备的出力和储能设备的充放电功率。
31、进一步的，所述若c≤a≤d，则分别判断所述总和电量e与所述最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
32、若c≤e≤d，则计算所述总和电量e与所述最高需求用电量d的差值i，基于所述差值i的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d；
33、若e＞d，则计算所述发电机设备供电量a与最高需求用电量d的差值j，基于所述差值j的大小控制发电机设备的出力，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d。
34、进一步的，所述基于所述差值i的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述获取电力网络系统的实时运行数据，对所述实时运行数据进行分析得到发电机设备的供电量和储能设备的可用电量，包括：
3.根据权利要求2所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述获取电力网络系统的历史运行数据，并根据所述历史运行数据构建预测模型，对未来负荷端的用电量需求进行预测，得到未来用电量需求预测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述判断所述发电机设备供电量和储能设备可用电量与所述未来用电量需求预测结果之间的关系，并根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
5.根据权利要求4所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述若a＜c，则分别判断所述总和电量e与所述最低需求用电量c和最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
6.根据权利要求5所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述基于所述差值f的大小
7.根据权利要求4所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述若c≤a≤d，则分别判断所述总和电量e与所述最高需求用电量d之间的关系，根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
8.根据权利要求7所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述基于所述差值i的大小协同控制发电机设备的出力和储能设备的充放电功率，直到所述总和电量e达到所述最高需求用电量d，具体为：
9.一种源网荷储的协同控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述获取电力网络系统的实时运行数据，对所述实时运行数据进行分析得到发电机设备的供电量和储能设备的可用电量，包括：
3.根据权利要求2所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述获取电力网络系统的历史运行数据，并根据所述历史运行数据构建预测模型，对未来负荷端的用电量需求进行预测，得到未来用电量需求预测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述判断所述发电机设备供电量和储能设备可用电量与所述未来用电量需求预测结果之间的关系，并根据判断结果制定电力网络系统的协同控制策略，包括：
5.根据权利要求4所述的一种源网荷储的协同控制方法，其特征在于，所述若a＜c，则分别判断所述总...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚红宾，董慧斌，赵虎，刘溢鹏，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司河北清洁能源分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。