【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源调度，具体而言，涉及一种综合能源储能系统优化调度方法和系统。
技术介绍
1、随着新能源汽车的发展，为解决新能源汽车出行的充电问题，各种园区内都会规划新能源充电车位，每个新能源充电车位配备一个充电桩，以实现一桩一充的停车及充电需求。
2、常见的电车充电桩具有两种供电方式，市电和太阳能。充电桩连接市电时需要付出更多的用电成本，而充电桩采用太阳能发电更加环保，还能够降低电费，但发电能力和天气相关。
3、现有技术中，太阳能发电所储备的电能较低时，才会切换切换至市电，存在一定的滞后性，若此时遇到停电等情况时，存在储备的电能不足以应急使用的情况，因此应急能力较差，并且充电桩用电较大，充电时间也较集中，因此容易导致储备的电能波动较大，此时直接切换成市电也容易提高用电成本。
技术实现思路
1、本专利技术解决的问题是充电站用电时间集中，导致储备的电能波动较大，应急能力较差。
2、为解决上述问题，本专利技术提供一种综合能源储能系统优化调度方法，所述综合能源储能系统优化调度方法包括：步骤s1：基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线；步骤s2：基于用户习惯和所述未来天气条件，预估园区在照明、空气调节和温度调节的用电效率曲线；步骤s3：实时记录园区充电站中正在工作的充电桩，根据用户对所述充电桩的习惯上电时间预估所述充电桩的剩余上电时间，根据所述充电桩的当前充电功率和对应电车的当前电量预估剩余实际充电时间，根据所述剩余上电时间和所述剩余实际充电
3、采用该技术方案后所达到的技术效果：基于天气条件中的风力、风向、光照强度，光照角度等参数可以有效判断未来一段时间内风力发电和太阳能发电的发电效率，从而反应风力发电和太阳能发电对储能系统的充电能力；基于用户习惯，即用户在不同天气条件下调节室内环境参数的需求，从而反应例如室内的空气调节、温度调节所消耗的电能；获取用户的充电习惯，可以得到用户的电车在剩余上电时间还有多少，在剩余上电时间内分配电车需要的剩余实际充电时间，使各个充电桩的充电时间不会严重重叠，相应的，充电站的用电高峰也能够被相对缓和，避免用电量的峰值过高导致储能系统短时间消耗过多，波动太大，提高应急能力，同时，充电站用电曲线平滑后，也无需短时间内切换市电，一定程度减少了充电站对市电的需求，减少了用电成本。
4、进一步的，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：采集园区的风力发电装置的历史风电数据和对应时刻的历史风力天气条件；根据所述历史风电数据和所述历史风力天气条件构建神经网络预测模型并进行训练，获得训练好的风电功率预测模型，利用所述风电功率预测模型对所述未来天气条件进行处理，预测发电效率曲线。
5、采用该技术方案后所达到的技术效果：基于园区的历史风电数据和历史风力天气条件的关系，可以反映园区内的历史风力发电效率，因此结合未来天气条件中的风向、风速等条件便于换算成当前的风力发电效率，从而判断储能系统通过风能进行充电的效率。
6、进一步的，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：采集园区的太阳能发电装置的历史光电数据和对应时刻的历史光照条件；根据所述历史光电数据和所述历史光照条件构建神经网络预测模型并进行训练，获得训练好的光电功率预测模型，利用所述光电功率预测模型对所述未来天气条件进行处理，预测发电效率曲线。
7、采用该技术方案后所达到的技术效果：基于园区的历史光电数据和历史光照条件的关系，可以反映园区内的历史太阳能发电效率，因此结合未来天气条件中的光照强度、光照角度等条件便于换算成当前的太阳能发电效率，从而判断储能系统通过太阳能进行充电的效率。
8、进一步的，所述基于用户习惯和和所述未来天气条件，预估园区在照明、空气调节和温度调节的用电效率曲线，包括：记录园区的常用房间以及所述常用房间内用户在历史预设时间内的照明、空气调节和温度调节的常用模式；若所述常用模式在所述历史预设时间内的开启比例大于第一预设比例，则根据所述常用模式计算所述用电效率曲线，若所述常用模式在所述历史预设时间内的开启比例小于等于所述第一预设比例，则根据所述未来天气条件确定照明、空气调节和温度调节的开启模式，根据所述开启模式计算所述用电效率曲线。
9、采用该技术方案后所达到的技术效果：当常用模式满足第一预设比例时，视为用户在历史预设时间内一般采用同种模式居多，即在室内采用相同的照明效果，或采用相同的空气调节和温度调节效果，因此仍根据该常用模式可以准确预估用户当前的用电需求；当常用模式不满足第一预设比例时，可以视为用户根据实际天气在调节照明、空气调节和温度调节的开启模式，即根据室外光照强度或根据室内得到光照的角度等条件，调节室内照明效果，或根据室外湿度或室外温度调节室内空气调节弧温度调节的效果，因此需要根据未来天气确认当前的用电效率曲线，其中，未来天气与室内各用电设备的对应关系也可以通过统计的方式确定，即获取历史天气中与未来天气近似的情况，并读取相应的室内各用电设备的开启模式，从而确定用电效率曲线，此处不再赘述。
10、进一步的，所述根据所述开启模式计算所述用电效率曲线，包括：记录园区的所述常用房间在所述历史预设时间内的使用时长；根据所述使用时长、所述常用房间的采光条件信息，以及未来光照条件，得到所述常用房间用于照明的第一用电效率曲线；根据所述使用时长、以及园区内的未来温度湿度条件，得到所述常用房间用于空气调节和温度调节的第二用电效率曲线；汇总所有所述常用房间的所述第一用电效率曲线和所述第二用电效率曲线，计算所述用电效率曲线。
11、采用该技术方案后所达到的技术效果：根据第一用电效率曲线和第二用电效率曲线，可以得到园区在照明、空气调节和温度调节的用电程度，从而反应园区内受天气影响而会产生波动的生活用电部分，将该部分的用电情况考虑至储能系统放电曲线中，可以减少天气因素带来的误差，提高所述储能系统放电曲线的波动值的有效性。
12、进一步的，所述步骤s3中，所述实时记录园区充电站中正在工作的充电桩之后，所述步骤s3还包括：排除对应电车的当前电量为满电状态的充电桩。
13、采用该技术方案后所达到的技术效果：满电状态的电车对应的充电桩可以保持待机或关机状态，无需放电，因此避免计算该部分充电桩带来的误差。
14、进一步的，所述根据所述充电桩的当前充电功率和对应电车的当前电量预估剩余实际充电时间，根据所述剩余上电时间和所述剩余实际充电时间建立充电桩充电曲线，具体包括：获取所述正在工作的充电桩所具有的充电功率档位数量，对每个所述充电功率档位设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述综合能源储能系统优化调度方法包括：
2.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：
3.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：
4.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于用户习惯和和所述未来天气条件，预估园区在照明、空气调节和温度调节的用电效率曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述根据所述开启模式计算所述用电效率曲线，包括：
6.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述实时记录园区充电站中正在工作的充电桩之后，所述步骤S3还包括：排除对应电车的当前电量为满电状态的充电桩。
7.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述根据所述充电桩的当前充电
8.根据权利要求7所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，对每个正在工作的充电桩，在所述剩余上电时间中分配所述剩余实际充电时间，使所述储能系统放电曲线的波动在预设放电范围内，具体包括：
9.根据权利要求8所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，对每个正在工作的充电桩，在所述剩余上电时间中分配所述剩余实际充电时间，使所述储能系统放电曲线的波动值在预设放电范围内，还包括：
10.一种综合能源储能系统优化调度系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-9任一项所述的综合能源储能系统优化调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述综合能源储能系统优化调度方法包括：
2.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：
3.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于未来天气条件，预估风能以及太阳能的发电效率曲线，具体包括：
4.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述基于用户习惯和和所述未来天气条件，预估园区在照明、空气调节和温度调节的用电效率曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述根据所述开启模式计算所述用电效率曲线，包括：
6.根据权利要求1所述的综合能源储能系统优化调度方法，其特征在于，所述步骤s3中，所述实时记录园区充电站中正在工作的充电桩之后，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王凌云，裴梓翔，官万兵，姚艳，周勋甜，谢宇哲，康家乐，刘玉婷，张帅，张志刚，汪雅静，
申请(专利权)人：宁波市电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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