【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网，尤其涉及一种微电网智慧能源管理方法和系统。
技术介绍
1、cn104899790a公开了一种微电网中储能系统能量管理方法，在建立微电网数学模型时，根据其中风力发电系统的物理特性建立风力发电系统模型，根据储能系统出力特性建立储能系统模型，根据微电网运行的电力供需平衡特性建立微电网运行约束条件，将所建立的微电网数学模型应用到微电网的建设中。由于所建立的储能系统模型可以真实的模拟微电网的能量管理过程，从而有效降低微电网运行时的经济损失。
2、cn102609793a公开了一种基于多尺度规划与调度耦合的微电网能量优化管理方法。目的是提供的方法应具能满足微电网在多尺度时间和空间上的精细化的能量优化管理需求的特点。技术方案是：基于多尺度规划与调度耦合的微电网能量优化管理方法，其中包括：1）提出基于微电网用户为粒度的微电网负荷感知预测方法，实现微电网的细粒度负荷预测；2）提出“大尺度”时空优化的方法；“大尺度”时空优化，是根据细粒度负荷预测结果，将含有的分布式发电源和储热/储能装置视为虚拟电厂，对微电网未来短期的微电网内的发电规划进行集中式的优化计算；优化问题为同时满足微电网优化运行和微电网用户用电与功能平衡的双重受限条件；3）提出“小尺度”时空优化的方法。
3、根据相关技术，微电网虽然在较小的范围内可实现供需平衡以及精细能量管理，但如果消耗电量过多，且存储电量不足，则需额外的能源来补充，而相关技术未能确定额外补能需求，也无法在需要额外补充能源时及时补充，造成断电的风险。
4、公开于本
技术实现思路
1、本专利技术提供一种微电网智慧能源管理方法和系统，解决了难以确定额外补能需求，从而造成断电风险的技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种微电网智慧能源管理方法,包括：
3、在当前控制周期的各个时刻，获取各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量；
4、根据各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，确定当前控制周期的各个时刻之间的电能损耗，其中，第i个时刻与第i+1个时刻之间的电能损耗根据公式来确定,其中，为第j个发电设备在第i个时刻的发电功率，为第j个发电设备在第i+1个时刻的发电功率，m为发电设备的数量，为第k个用电设备在第i个时刻的用电功率，为第k个用电设备在第i+1个时刻的用电功率，n为用电设备的数量，为各个时刻之间的间隔时长，为储能设备在第i+1个时刻的蓄电量，为储能设备在第i个时刻的蓄电量，j≤m，k≤n，且i、j、k、m和n均为正整数；
5、根据所述电能损耗、各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，获得电能损耗关系函数；
6、根据所述当前控制周期的起始时刻和终止时刻、当前控制周期的各个时刻的各个发电设备的发电功率，以及训练后的发电功率预测模型，获得下一个控制周期内各个发电设备在各个时刻的预测发电功率；
7、根据所述当前控制周期的起始时刻和终止时刻、当前控制周期的各个时刻的各个用电设备的用电功率，以及训练后的用电功率预测模型，获得下一个控制周期内各个用电设备在各个时刻的预测用电功率；
8、根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述储能设备在当前控制周期的结束时刻的蓄电量，确定储能设备在下一个控制周期内的各个时刻的预测蓄电量；
9、根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述预测蓄电量，确定所述储能设备的补能需求信息；
10、根据所述补能需求信息，生成补能提示信息。
11、根据本专利技术的第二方面，提供一种微电网智慧能源管理系统，所述系统包括：
12、功率和蓄电量模块，用于在当前控制周期的各个时刻，获取各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量；
13、电能损耗模块，用于根据各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，确定当前控制周期的各个时刻之间的电能损耗，其中，第i个时刻与第i+1个时刻之间的电能损耗根据公式来确定,其中，为第j个发电设备在第i个时刻的发电功率，为第j个发电设备在第i+1个时刻的发电功率，m为发电设备的数量，为第k个用电设备在第i个时刻的用电功率，为第k个用电设备在第i+1个时刻的用电功率，n为用电设备的数量，为各个时刻之间的间隔时长，为储能设备在第i+1个时刻的蓄电量，为储能设备在第i个时刻的蓄电量，j≤m，k≤n，且i、j、k、m和n均为正整数；
14、电能损耗关系函数模块，用于根据所述电能损耗、各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，获得电能损耗关系函数；
15、预测发电功率模块，用于根据所述当前控制周期的起始时刻和终止时刻、当前控制周期的各个时刻的各个发电设备的发电功率，以及训练后的发电功率预测模型，获得下一个控制周期内各个发电设备在各个时刻的预测发电功率；
16、预测用电功率模块，用于根据所述当前控制周期的起始时刻和终止时刻、当前控制周期的各个时刻的各个用电设备的用电功率，以及训练后的用电功率预测模型，获得下一个控制周期内各个用电设备在各个时刻的预测用电功率；
17、预测蓄电量模块，用于根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述储能设备在当前控制周期的结束时刻的蓄电量，确定储能设备在下一个控制周期内的各个时刻的预测蓄电量；
18、补能需求信息模块，用于根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述预测蓄电量，确定所述储能设备的补能需求信息；
19、补能提示信息模块，用于根据所述补能需求信息，生成补能提示信息。
20、根据本专利技术的第三方面，提供一种微电网智慧能源管理设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行所述微电网智慧能源管理方法。
21、根据本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述微电网智慧能源管理方法。
22、技术效果：根据本专利技术，可通过获取各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率以及储能设备的蓄电量，实现对当前控制周期内各个时刻能源情况的实时监测，为能源管理决策提供准确的数据支持。结合电能损耗关系函数和储能设备的蓄电量，可预测储能设备在下一个控制周期内的蓄电量，从而提前预知能源的产需情况，为合理调度和管理能源提供依据，进而可精确判断储能设备的补能需求，制定合理的能源补充策略，提高能源利用效率和系统稳定性。根据补能需求信息，生成补能提示信息，为能源管本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种微电网智慧能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗、各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，获得电能损耗关系函数，包括：
3.根据权利要求2所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述储能设备在当前控制周期的结束时刻的蓄电量，确定储能设备在下一个控制周期内的各个时刻的预测蓄电量，包括：
4.根据权利要求3所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述下一个控制周期的第2个时刻的预测发电功率和当前控制周期的最后一个时刻的发电功率，所述下一个控制周期的第2个时刻的预测用电功率和当前控制周期的最后一个时刻的用电功率，储能设备在当前控制周期的最后一个时刻的蓄电量，以及所述电能损耗关系函数，确定储能设备在下一个控制周期的第2个时刻的预测蓄电量，包括：
5.根据权利要求3所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据各个发电设备下一个控制周期的第t个时刻的预测发电功率以及
6.根据权利要求2所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述预测蓄电量，确定所述储能设备的补能需求信息，包括：
7.根据权利要求6所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述预测蓄电量，确定最小预测补能电量，以及外接能源的需求时刻，包括：
8.根据权利要求6所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述最小预测补能电量、预设的补能功率以及所述外接能源的需求时刻，确定补能开始时刻，包括：
9.一种微电网智慧能源管理系统，其特征在于，包括：
10.一种微电网智慧能源管理设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种微电网智慧能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗、各个发电设备的发电功率、各个用电设备的用电功率、以及储能设备的蓄电量，获得电能损耗关系函数，包括：
3.根据权利要求2所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述电能损耗关系函数、所述预测发电功率、所述预测用电功率和所述储能设备在当前控制周期的结束时刻的蓄电量，确定储能设备在下一个控制周期内的各个时刻的预测蓄电量，包括：
4.根据权利要求3所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据所述下一个控制周期的第2个时刻的预测发电功率和当前控制周期的最后一个时刻的发电功率，所述下一个控制周期的第2个时刻的预测用电功率和当前控制周期的最后一个时刻的用电功率，储能设备在当前控制周期的最后一个时刻的蓄电量，以及所述电能损耗关系函数，确定储能设备在下一个控制周期的第2个时刻的预测蓄电量，包括：
5.根据权利要求3所述的微电网智慧能源管理方法，其特征在于，根据各个发电设备下一个控制周期的第t个时刻的预测发电功率以及第t+1个时刻的预测发电功率，各个用...
【专利技术属性】
技术研发人员：石立国，胡洋，刘继彦，王者龙，钟少伟，朱峰，公维帅，朱晓东，杨咏新，李元付，李延真，王晓泳，关雪琳，刘昱均，田振霄，曹同利，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司青岛供电公司，
类型：发明
国别省市：
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