【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力電子與能源管理，特別涉及一種儲能變流器的控制方法。
技術介紹
1、儲能變流器作為連接儲能電池系統與電網或負載的關鍵設備，負責將電池中的直流電能轉換為交流電能輸出，或反之，實現能量的雙向流動。傳統的儲能變流器控制方法大多基于固定的控制策略，如pq控制(有功功率和無功功率控制)、v/f控制(電壓和頻率控制)等，這些方法在應對復雜多變的電網環境和負載需求時，往往存在效率不高、響應速度慢、穩定性差等問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種儲能變流器的控制方法，用來解決
技術介紹
中提出的問題，方便推廣。
2、為了達到上述專利技術目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、一種儲能變流器的控制方法，其主要包括以下步驟：
4、步驟一：引入智能控制算法；
5、步驟二：實時數據分析與預測；
6、步驟三：自適應調整機制；
7、步驟四：能源管理優化。
8、進一步的，所述引入智能控制算法包括以下組件：
9、組件一：基礎控制算法，所述基礎控制算法包括pwm調制算法、電壓和頻率控制算法和充放電控制算法，所述pwm調制算法用于控制儲能變流器中開關器件的開通和關斷，從而調節輸出電壓和電流，通過調整pwm的調制比和頻率，可以實現對儲能變流器輸出特性的精確控制，所述電壓和頻率控制算法根據電網的電壓和頻率要求，調整儲能變流器的輸出電壓和頻率，以確保與電網的匹配，能夠實時監測電網狀態，并快速響應電網波動
10、組件二：機器學習算法，所述機器學習算法包括深度神經網絡和強化學習，所述深度神經網絡對儲能變流器的歷史運行數據進行學習和訓練，建立預測模型，能夠預測儲能變流器在不同工況下的最優控制參數，所述強化學習讓儲能變流器在與電網和負載的交互過程中不斷學習和優化控制策略，根據實時反饋的獎勵或懲罰信號，調整控制參數，以實現長期最優的控制效果；
11、組件三：實時數據分析與預測算法，所述實時數據分析與預測算法包括時間序列分析和機器學習預測模型，所述時間序列分析對儲能變流器的運行數據進行處理和分析，提取關鍵特征，通過分析數據的趨勢和周期性，預測未來一段時間內的電網狀態和負載需求，所述機器學習預測模型基于歷史數據和實時數據，訓練機器學習預測模型，用于預測儲能變流器未來的輸出特性和控制需求；
12、組件四：自適應調整機制，所述自適應調整機制包括動態調整控制參數和持續學習與優化，所述動態調整控制參數根據實時監測到的電網與負載狀態，自動調整儲能變流器的控制參數，在電網異常或負載突變時，迅速切換至備用控制策略，確保儲能系統的穩定運行，所述持續學習與優化通過不斷收集新的運行數據，對智能控制算法進行持續學習和優化，使儲能變流器始終保持在最優工作狀態，提高整體性能。
13、進一步的，所述實時數據分析與預測包括以下步驟：
14、步驟一：實時數據收集與處理，所述實時數據收集與處理從儲能變流器及其相關系統中實時收集運行數據，包括電壓、電流、功率和溫度，并對收集到的數據進行清洗和預處理，去除噪聲和異常值，將數據轉換為適合分析的格式；
15、步驟二：實時數據分析，所述實時數據分析包括狀態監測、性能評估和模式識別，所述狀態監測實時監測儲能變流器的運行狀態，及時發現儲能變流器可能存在的故障或異常情況，所述性能評估根據實時數據，評估儲能變流器的性能表現，通過與標準值或歷史數據的對比，判斷儲能變流器是否處于最佳工作狀態，所述模式識別利用機器學習算法，從實時數據中識別出儲能變流器的運行模式或特征，用于后續的控制策略優化或故障診斷；
16、步驟三：實時數據預測，所述實時數據預測包括趨勢預測、需求預測和異常預測，所述趨勢預測基于時間序列分析技術，預測儲能變流器未來一段時間內的運行趨勢，有助于提前發現可能的故障或性能下降情況，以便及時采取措施進行干預，所述需求預測根據電網需求和負載變化，預測儲能變流器未來的輸出需求，有助于優化儲能變流器的充放電策略，提高能量利用效率，所述異常預測利用機器學習算法，對實時數據進行異常檢測，一旦檢測到異常，立即觸發報警機制，以便及時采取措施進行處理；
17、步驟四：實時反饋與控制，所述實時反饋與控制包括控制策略調整和故障預警與處理，所述控制策略調整根據實時數據分析與預測的結果，動態調整儲能變流器的控制策略，所述故障預警與處理當實時數據分析與預測發現儲能變流器存在故障或異常情況時，立即觸發預警機制，根據預警信息，采取相應的處理措施。
18、進一步的，所述自適應調整機制包括以下步驟：
19、步驟一：自適應參數調整，所述自適應參數調整包括控制參數動態調整和工作模式切換，所述控制參數動態調整根據實時監測到的電網電壓、電流、頻率以及儲能系統的狀態，動態調整儲能變流器的控制參數，旨在優化儲能變流器的輸出特性和性能，同時確保與電網的匹配和穩定運行，所述工作模式切換在電網異常或負載突變情況下，自適應調整機制能夠迅速切換儲能變流器的工作模式，有助于確保儲能系統在異常情況下的穩定運行，并防止可能的損壞或故障；
20、步驟二：自適應控制策略優化，所述自適應控制策略優化包括學習與優化和預測性調整，所述學習與優化通過持續收集和分析儲能變流器的運行數據，不斷學習和優化其控制策略，所述預測性調整利用實時數據分析與預測技術，自適應調整機制能夠預測儲能變流器未來的輸出需求和電網狀態，基于預測結果，提前調整儲能變流器的控制策略，以優化其輸出特性和性能表現；
21、步驟三：自適應故障診斷與預警，所述自適應故障診斷與預警包括故障檢測與識別和故障預警與處理，所述故障檢測與識別通過實時監測儲能變流器的運行數據，能夠及時發現并識別可能的故障或異常情況，所述故障預警與處理一旦檢測到故障或異常情況，自適應調整機制立即觸發預警機制，并向系統管理員或操作人員發出警報；
22、步驟四：自適應能源管理，所述自適應能源管理包括能源分配與調度和協同控制，所述能源分配與調度根據電網需求和儲能系統的狀態，智能地分配和調度能源，包括在電網峰谷時段調整儲能變流器的充放電策略，以平衡電網負載并降低電網損耗，所述協同控制與智能電網和分布式能源系統進行協同控制，實現區域能源的優化配置和調度，有助于提高能源利用效率，促進能源的可持續發展和利用。
23、進一步的，所述能源管理優化包括以下步驟：
24、步驟一：能源負荷預測與調度優化，所述能源負荷預測與調度優化包括智能預測和調度優化，所述智能預測對預設區域的用戶側預設時間區間的能源負荷進行智能預測，生成用電負荷、用氣負荷、用冷負荷和用熱負荷，構建能源需求矩陣，預測結果用于指導后續的能源調度和分配，確保供需平衡，所述調度優化根據能源需求矩陣，結合供氣機組、發電機組和供本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種儲能變流器的控制方法，其主要包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述引入智能控制算法包括以下組件：
3.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述實時數據分析與預測包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述自適應調整機制包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述能源管理優化包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種儲能變流器的控制方法，其主要包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述引入智能控制算法包括以下組件：
3.根據權利要求1所述的一種儲能變流器的控制方法，其特征在于，所述實時...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王鴻雁，
申請(專利權)人：上海六電電氣有限公司，
類型：發明
國別省市：
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