本發明專利技術涉及能源管控技術領域，尤其涉及一種風光電儲能柔性協調優化方法及系統，包括通過對風光發電設備的運行狀態進行預測，提高能源供應的穩定性；通過分析儲能設備的充放電需求，并制定儲能充放電策略，提高儲能設備的利用率，可以有效平衡電網供需；通過對儲能設備充放電過程進行精細化控制，動態調整儲能充放電策略，優化儲能設備的充放電功率，降低能耗成本；通過對儲能設備性能進行評估，創建故障判定機制，及時發現潛在故障，避免故障擴大化，可以根據故障等級和類型制定精準的維護策略，提高維修效率。本發明專利技術用于解決現有方案中智能電網管理的能源管控和調度優化不足的技術問題。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及能源管控，尤其涉及一種風光電儲能柔性協調優化方法及系統。
技術介紹
1、能源管控技術是指通過對能源使用過程中的監測、控制和管理，實現節能減排、提高能源利用效率的一種技術，涵蓋了從能源的生產、分配、轉換等各環節進行計劃、協調和控制的一系列管理活動，對于推動能源可持續發展和應對能源挑戰具有重要意義。
2、然而，在能源管控領域，尤其在智能電網管理中，仍面臨著多重挑戰，具體如下：能源具有不穩定性，由于風能、太陽能等可再生能源發電設備受自然條件影響大，導致能源供應存在不穩定性；系統并網困難，可再生能源發電設備在并網時，可能會由于電網需求的變化和發電設備輸出的不穩定性導致并網困難；能源協調管理和儲能優化調度不足，對于可再生能源發電設備、儲能設備和電網之間的協調管理和儲能優化調度不足，導致能源利用效率低，無法充分利用儲能設備的潛力來平衡電網供需；故障發現和處理不及時，當前智能電網管理的設備故障可能難以及時發現和處理，影響電力供應的連續性和安全性。為此,本專利技術提出了一種風光電儲能柔性協調優化方法及系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決
技術介紹
中的問題，而提出的一種風光電儲能柔性協調優化方法及系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
3、一種風光電儲能柔性協調優化方法，包括：
4、步驟一、利用預測算法對風光發電設備的運行狀態進行預測，并將實時監測風光發電設備的實際輸出情況與預測結果進行比對；
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p>5、步驟二、根據風光發電設備的運行狀態預測結果，分析儲能設備的充放電需求，并制定儲能充放電策略；6、步驟三、對儲能設備充放電過程進行精細化控制，動態調整儲能充放電策略；
7、步驟四、對儲能設備性能進行評估，創建故障判定機制，并采取措施進行應對和處理。
8、需要說明的是，本專利技術實施例中一種風光電儲能柔性協調優化方法及系統的應用對象可以為能源管控領域的智能電網管理，具體的可以為通過高精度傳感器、物聯網技術以及預測算法對氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據進行深度分析，實時監測風光發電設備的實際輸出情況并與預測結果進行比對，及時發現并預警潛在的能源供應不足或過剩問題；根據風光發電設備的預測運行狀態數據，結合電網需求，動態分析儲能設備的充放電需求，并制定精細化的儲能充放電策略；通過對儲能設備充放電過程的精細化控制，動態調整儲能充放電策略，實現儲能系統的高效運行；同時，對儲能設備性能進行評估，創建故障判定機制，及時采取措施應對和處理低性能或故障儲能設備，提高了整個風光電儲能系統的穩定性和可靠性，有利于優化資源配置和減少故障發生，進一步提升了智能電網管理的智能化水平和運營效率。
9、進一步的，利用預測算法對風光發電設備的運行狀態進行預測，并將實時監測風光發電設備的實際輸出情況與預測結果進行比對的過程包括：
10、利用高精度傳感器和物聯網技術采集氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據；其中，氣象數據包括風速、風向、光照強度以及溫度，風光發電設備的運行狀態數據包括風能發電設備的發電功率和太陽能發電設備的發電功率；可理解的是，高精度傳感器是一種能夠測量和轉換物理量（如溫度、壓力、光照、風速等）為可處理和傳輸的信號的設備；在氣象數據采集和風光發電設備監控中，會用到以下幾類高精度傳感器：風速風向傳感器，包含一個或多個旋轉的葉片或超聲波裝置，可以測量風的速度和方向；光照強度傳感器，用于測量光線的強度和光照水平；溫度傳感器，使用熱敏電阻、熱電偶或集成溫度傳感器等元件來測量環境的溫度；物聯網是指通過網絡連接各種物理設備（如傳感器、執行器、智能設備等），實現設備之間的數據交換和智能化控制的技術，例如將高精度傳感器采集到的數據，通過有線或無線方式傳輸到數據收集中心或云平臺；
11、將采集到的氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據按照時間序列的形式進行存儲，并定義分別為氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據；其中，表示時間戳；
12、從數據庫中提取存儲的所有歷史氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據，并整合獲取氣象數據和風光發電設備的運行狀態數據的歷史數據集；其中，表示歷史數據的數量，即截至目前已經采集到的歷史數據總數，歷史數據集隨時間不斷增長，且采集到的新數據會同步添加到歷史數據集中；
13、構建預測函數，使得；其中，表示基于時刻的氣象數據和歷史數據集預測的時刻的風光發電設備的運行狀態數據；
14、獲取實時監測的風光發電設備的運行狀態數據，用于與預測數據進行比對；
15、設置告警閾值，當時，則生成告警提示。
16、進一步的，根據風光發電設備的運行狀態預測結果，分析儲能設備的充放電需求的過程包括：
17、獲取第個風光發電設備在時刻的預測運行狀態數據；其中，為預測的時間步長，表示預測的未來時刻與當前時刻之間的間隔；
18、將時刻的電網需求和電網交互功率分別標記為和；其中，表示風光發電設備的索引，電網交互功率表示儲能設備與電網之間的實際功率交換；
19、結合風光發電設備的預測運行狀態數據、電網需求以及電網交互功率計算儲能設備的充放電需求；其中，具體分析公式如下：
20、，式中，為預設的比例系數，用于調整各項對的影響程度；用于遍歷所有風光發電設備，且；表示風光發電設備的總數；表示第個風光發電設備的權重，用于反映其在儲能設備充放電決策中的重要性，這些權重可能需要根據風光發電設備的容量、可靠性等因素來確定；表示電網交互功率在時刻和時刻之間的變化量，用于反映電網需求的動態變化。
21、進一步的，制定儲能充放電策略的過程包括：
22、定義時刻的儲能設備狀態向量為；其中，表示荷電狀態，分別表示時刻的充電和放電功率；
23、對荷電狀態、充電功率以及放電功率進行限制，使得在允許的范圍內變化，具體包括：
24、，式中，分別表示荷電狀態的最小值和最大值，分別表示充電和放電功率的最大值；
25、根據儲能設備充放電需求和儲能設備狀態向量制定儲能充放電策略，使得，用于輸出下一時刻的儲能設備狀態向量；
26、可理解的是，儲能充放電策略是一個映射函數，將每一時刻的儲能設備充放電需求和儲能設備狀態映射到儲能設備的充放電功率上，通過引入映射函數更新儲能設備狀態向量。
27、進一步的，對儲能設備充放電過程進行精細化控制，動態調整儲能充放電策略的過程包括：
28、使用目標函數最小化儲能所需的能耗成本：
29、，式中，表示儲能所需的總能耗成本；表示時刻充電功率對應的充電單位成本；表示時刻放電功率對應的放電單位成本，此處放電單位成本是一個損失系數，表示放電過程中的能量損失；表示總時刻；可理解的是，由于儲能過程在時刻已經處于某種狀態（例如存在一定的荷電狀態），因此考慮從該初始狀態開始的整個時間段內的能耗成本；
30、在每一時刻，根據實時本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟一中，利用預測算法對風光發電設備的運行狀態進行預測，并將實時監測風光發電設備的實際輸出情況與預測結果進行比對的過程包括：
3.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟二中，根據風光發電設備的運行狀態預測結果，分析儲能設備的充放電需求的過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟二中，制定儲能充放電策略的過程包括：
5.根據權利要求4所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟三中，對儲能設備充放電過程進行精細化控制，動態調整儲能充放電策略的過程包括：
6.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟四中，對儲能設備性能進行評估的過程包括：
7.根據權利要求6所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟四中，創建故障判定機制，并采取措施進行應對和處理的過程包括：
8.一種風光電儲能柔性協調優化系統，其特征在于，應用于如權利要求1-7中任意一項所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，系統包括：
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【技術特征摘要】
1.一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟一中，利用預測算法對風光發電設備的運行狀態進行預測，并將實時監測風光發電設備的實際輸出情況與預測結果進行比對的過程包括：
3.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟二中，根據風光發電設備的運行狀態預測結果，分析儲能設備的充放電需求的過程包括：
4.根據權利要求1所述的一種風光電儲能柔性協調優化方法，其特征在于：所述步驟二中，制定儲能充放電策略的過程包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：陳雷，鄭煦，
申請(專利權)人：北京南天智聯信息科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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