一种源网荷储系统的控制优化方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114156951A(43)申请公布日2022.03.08(21)申请号202210123395.9(22)申请日2022.02.10(71)申请人西安思安云创科技有限公司地址710000陕西省西安市高新区细柳街办天谷七路996号国家数字出版基地D栋3楼G120(72)发明人乔匡华邢至珏景晨英邢敬创(74)专利代理机构西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙)61257代理人李明全(51)Int.Cl.H02J3/46(2006.01)H02J3/14(2006.01)H02J3/32(2006.01)H02J15/00(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图5页(54)发明名称一种源网荷储系统的控制优化方法和装置(57)摘要本发明公开了一种源网荷储系统的控制优化方法和装置，获取待控制优化日的天气状态和第一温度，结合天气状态、第一温度和历史用电负荷预测待控制优化日的用电负荷；获取待控制优化日的日期、光照强度和第二温度，并根据日期、光照强度和第二温度预测待控制优化日的光伏发电量；根据待控制优化日的用电负荷和光伏发电量、以及余热储热发电系统的预测余热发电量，计算待控制优化日的非消纳补偿时间段；在非消纳补偿时间段内，以源网荷储系统的运行成本最小化为目标构建目标函数并求解，得到非消纳补偿时间段内的余热发电量、储能电池的充放电状态和柔性负荷用电量；本发明可以优化电力系统的调度问题，提升经济效益，避免能源浪费。CN114156951ACN114156951A权利要求书1/2页1.一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，所述源网荷储系统中的供电系统包括光伏发电系统、余热储热发电系统和储能电池系统，所述源网荷储系统中包括柔性负荷；所述控制优化方法具体包括以下步骤：获取待控制优化日的天气状态和第一温度，结合所述天气状态、第一温度和历史用电负荷预测所述待控制优化日的用电负荷；获取待控制优化日的日期、光照强度和第二温度，并根据所述日期、光照强度和第二温度预测所述待控制优化日的光伏发电量；根据所述待控制优化日的用电负荷和光伏发电量、以及所述余热储热发电系统的预测余热发电量，计算所述待控制优化日的非消纳补偿时间段；在所述非消纳补偿时间段内，以所述源网荷储系统的运行成本最小化为目标构建目标函数并求解，得到所述非消纳补偿时间段内的余热发电量、储能电池的充放电状态和所述柔性负荷用电量。2.如权利要求1所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，所述目标函数为：，其中，为所述源网荷储系统的运行成本，为所述非消纳补偿时间段，为所述非消纳补偿时间段内的时刻，，为t时刻的光伏发电成本，为t时刻余热储热发电成本，为t时刻的储能成本，为t时刻所述源网荷储系统的网损成本，为t时刻柔性负荷补偿成本；所述目标函数的约束条件包括功率平衡约束、储能系统约束、余热储热发电系统约束和电价约束。3.如权利要求1或2所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，结合所述天气状态、第一温度和历史用电负荷预测所述待控制优化日的用电负荷包括：以所述天气状态、第一温度和历史用电负荷为输入信息，采用BP神经网络模型预测所述待控制优化日的用电负荷。4.如权利要求3所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，结合所述天气状态、第一温度和历史用电负荷预测所述待控制优化日的用电负荷还包括：对所述天气状态、第一温度和历史用电负荷进行采样，得到多个采样点数据集；将多个所述采样点数据集输入到所述BP神经网络模型中，获取所述BP神经网络模型输出的若干个时间点的用电负荷信息；合并若干个时间点的所述用电负荷信息，得到所述待控制优化日的用电负荷。5.如权利要求4所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，根据所述日期、光照强度和第二温度预测所述待控制优化日的光伏发电量包括：根据所述日期确定所述待控制优化日的所属季节；根据所属季节选择对应的光伏发电预测模型；以所述光照强度和第二温度为输入信息，通过所述光伏发电模型预测所述待控制优化2CN114156951A权利要求书2/2页日的光伏发电量。6.如权利要求5所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，所述光伏发电预测模型基于支持向量机回归算法构建。7.如权利要求4或5或6所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，计算所述待控制优化日的非消纳补偿时间段包括：根据所述光伏发电量和所述预测余热发电量计算总发电量；以所述总发电量为被减数、所述用电负荷为减数计算差值；选择所述差值小于等于零的时间段，作为所述非消纳补偿时间段。8.如权利要求2所述的一种源网荷储系统的控制优化方法，其特征在于，采用粒子群算法对所述目标函数进行求解。9.一种源网荷储系统的控制优化装置，其特