一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法及系统，包括：建立建筑光伏发电功率预测模型；建立供电情况预测模型；建立建筑负荷需求预测模型；以建筑能源系统项目周期内投资和运行成本最小为目标，对接入建筑能源系统的储能设备容量进行规划；基于用户的个性化定制信息，转到步骤二或步骤三或步骤四进行模型调整；生成项目期内规划方案，包括逐年投资成本和收益。本发明专利技术能够协助用户进行投资规划和收益预测，保证用电需求的同时追求收益最大化，并兼顾用户的个性化需求，有利于用户光伏建筑能源系统的推广和应用。光伏建筑能源系统的推广和应用。光伏建筑能源系统的推广和应用。

【技术实现步骤摘要】
一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法及系统


[0001]本专利技术属于光伏建筑
，涉及一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法及系统。

技术介绍

[0002]分布式光伏发电系统以用户侧自发自用、多余电力上网的运行方式充分利用太阳能资源，能减少石能源消费，节约用户能源成本。根据测算，2025年我国分布式光伏技术可开发潜力为14.9亿千瓦，其中住房屋顶光伏和工矿厂房占到技术可开发总潜力的89％，将是实现“双碳”目标的重要支撑。然而，由于单个用户级建筑光伏项目投资小，位置分散，相关运营商为这类项目推广较少，导致很多潜在用户缺乏了解光伏建筑能源系统的有效途径。
[0003]在光伏建筑能源系统中，负荷相对较小，光伏出力的不稳定对能源供应影响较大。为光伏建筑能源系统配备蓄电池可以平滑光伏出力波动，电价峰平谷期价差较大时还能实现低谷储能高峰售电获利，并且可以在停电时为建筑能源系统提供不间断电源。但蓄电池成本较高，且充放电次数会影响电池寿命。目前，工程运行中蓄电池容量的选择通常按经验值或当地电网政策，仍然缺少对光伏建筑能源系统进行精细规划的方法。
[0004]因此，如何提供一种面向家庭用户的光伏建筑能源精细规划方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出了一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法及系统，解决现有技术中的技术问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]本专利技术公开了一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，包括以下步骤：
[0008]S1：基于用户所在地区的历史气象数据和历史光伏发电功率记录数据，建立建筑光伏发电功率预测模型，获得设定时间尺度下的建筑光伏发电功率逐时段预测数据；
[0009]S2：基于用户所在地区的电价信息、电能供应数据、历史停电数据，并结合停电发生时段，建立供电情况预测模型，获得设定时间尺度下的预测电价；
[0010]S3：基于用户历史的用电设备使用记录数据，结合用户用能习惯数据，建立建筑负荷需求预测模型，获得设定时间尺度下的建筑负荷需求逐时段预测数据；
[0011]S4：根据设定时间尺度下的建筑光伏发电功率逐时段预测数据、建筑负荷需求逐时段预测数据以及预测电价，以建筑能源系统项目周期内投资和运行成本最小为目标函数，对接入建筑能源系统的蓄电池容量进行初步规划；
[0012]S5：基于用户的个性化设定参数和停电事件风险偏好系数，转到S2对供电情况预测模型进行调整；根据长期规划参数，转到S3对建筑负荷需求预测模型进行调整；根据环保偏好系数，转到S4对目标函数进行调整；基于调整后的供电情况预测模型、建筑负荷需求预
测模型和目标函数对接入建筑能源系统的蓄电池容量的初步规划进行更新优化。
[0013]优选的，所述S1中建筑光伏发电功率预测模型的建立包括：
[0014]S11：根据用户所在地区的太阳辐射实测数据或全球气象数据库数据，对所在地区的历史辐射量数据进行拟合，得到预测的逐时段的辐照度数据W0(t)，t为选取的时段；
[0015]S12：根据建筑可铺设光伏面积，确定光伏装机容量P，根据建筑屋面角度选取组件固定的倾斜角度O和用户所在地区的太阳辐照度数据W0(t)预测逐时段倾斜面辐照度数据W(t)；
[0016]S13：收集所在地区同类型分布式光伏工程地理位置和已投运数据；对于距离用户建筑为L
i
的分布式光伏工程，根据已投运光伏工程的倾斜面平均年辐射量、光伏装机容量、光伏年实际发电量，计算当前光伏工程的发电综合效率K
i
：
[0017][0018]式中，i是分布式光伏工程的编号；P
i
是已投运光伏工程的年总发电量；P
i0
是光伏装机容量；W
i
是已投运光伏工程的年倾斜面辐射量；
[0019]S14：根据选定的n个已投运光伏工程的发电综合效率计算用户建筑的光伏工程的综合效率系数K：
[0020][0021]S15：根据综合效率系数K、光伏装机容量P和预测逐时段倾斜面辐照度数据W(t)，计算光伏发电系统的发电量P(pv,t):
[0022][0023]优选的，所述S2中建立供电情况预测模型包括：
[0024]每发生一次停电事件，则该停电事件时间段内的电价增加原电价的设定倍数ε：
[0025]C(grid,t)＝C0(grid,t)+ε
×
C0(grid,t)
[0026]式中，C0(grid,t)是原有分时电价；ε是停电事件时间段电价倍数。
[0027]优选的，所述S3中用户历史的用电设备使用记录数据包括：历史建筑电器用电负荷和电动汽车行驶里程的记录数据；其中，
[0028]建筑电器用电负荷包括获取用户用电电量信息和电器信息，所述用户用电电量信息包括逐时电量数据和/或月度电量账单；
[0029]将电动汽车的行驶里程转化为耗电量，作为电价谷期的建筑负荷加入建筑电器用电负荷；
[0030]所述用户用能习惯数据包括用户对电器的应用设定数据；
[0031]根据建筑电器用电负荷和用户用能习惯将建筑电器用电负荷分为可平移负荷和不可平移负荷，将平均日光伏发电量与不可平移负荷相减得到逐时电量富余与欠缺量，进行可平移负荷的调度，并汇总不可平移负荷和调度后的可平移负荷，生成调度后的建筑负荷需求逐时段预测数据。
[0032]优选的，S4中采用单目标优化方法对建筑内储电设备进行规划，所述目标函数为：
[0033][0034]式中，C
pv
是光伏项目在项目周期内投资和维护运行成本；
[0035]是单位蓄电池在项目周期内的投资成本；
[0036]α是投资的蓄电池组数；Δt是电价峰平谷期每一期时段的时间间隔；
[0037]Y是项目周期的年数；
[0038]T是一年内时段总数；
[0039]P(bt,t)是蓄电池组在第t时段内的充放电功率，当蓄电池充电时，P(bt,t)>0，而当蓄电池放电时，P(bt,t)<0；
[0040]C(bt,t)是蓄电池组的维护成本和电量衰减成本之和的单价；
[0041]P(ev,t)是电动汽车在第t时段内的充放电功率，当电动汽车充电时，P(ev,t)>0，而当电动汽车放电时，P(ev,t)<0；
[0042]C(ev,t)是电动汽车的电量衰减成本单价；
[0043]P(grid,t)是第t时段建筑与外部电网之间的交换功率，当建筑从外部电网购电时，P(grid,t)＞0，而建筑向外部电网售电时，P(grid,t)＜0；
[0044]C(grid,t)是第t时段建筑与外部电网之间的成本或收益单价。
[0045]优选的，所述目标函数C满足下列约束条件：
[0046](1)功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于用户所在地区的历史气象数据和历史光伏发电功率记录数据，建立建筑光伏发电功率预测模型，获得设定时间尺度下的建筑光伏发电功率逐时段预测数据；S2：基于用户所在地区的电价信息、电能供应数据、历史停电数据，并结合停电发生时段，建立供电情况预测模型，获得设定时间尺度下的预测电价；S3：基于用户历史的用电设备使用记录数据，结合用户用能习惯数据，建立建筑负荷需求预测模型，获得设定时间尺度下的建筑负荷需求逐时段预测数据；S4：根据设定时间尺度下的建筑光伏发电功率逐时段预测数据、建筑负荷需求逐时段预测数据以及预测电价，以建筑能源系统项目周期内投资和运行成本最小为目标函数，对接入建筑能源系统的蓄电池容量进行初步规划；S5：基于用户的个性化设定参数和停电事件风险偏好系数，转到S2对供电情况预测模型进行调整；根据长期规划参数，转到S3对建筑负荷需求预测模型进行调整；根据环保偏好系数，转到S4对目标函数进行调整；基于调整后的供电情况预测模型、建筑负荷需求预测模型和目标函数对接入建筑能源系统的蓄电池容量的初步规划进行更新优化。2.根据权利要求1所述的面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，其特征在于，所述S1中建筑光伏发电功率预测模型的建立包括：S11：根据用户所在地区的太阳辐射实测数据或全球气象数据库数据，对所在地区的历史辐射量数据进行拟合，得到预测的逐时段的辐照度数据W0(t)，t为选取的时段；S12：根据建筑可铺设光伏面积，确定光伏装机容量P，根据建筑屋面角度选取组件固定的倾斜角度O和用户所在地区的太阳辐照度数据W0(t)预测逐时段倾斜面辐照度数据W(t)；S13：收集所在地区同类型分布式光伏工程地理位置和已投运数据；对于距离用户建筑为L
i
的分布式光伏工程，根据已投运光伏工程的倾斜面年辐射量、光伏装机容量、光伏年实际发电量，计算当前光伏工程的发电综合效率K
i
：式中，i是分布式光伏工程的编号；P
i
是已投运光伏工程的的年总发电量；P
i0
是光伏装机容量；W
i
是已投运光伏工程的年倾斜面辐射量总量；S14：根据选定的n个已投运光伏工程的发电综合效率计算用户建筑的光伏工程的综合效率系数K：S15：根据综合效率系数K、光伏装机容量P和预测逐时段倾斜面辐照度数据W(t)，计算光伏发电系统的发电量P(pv,t):3.根据权利要求1所述的面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，其特征在于，所述S2中建立供电情况预测模型包括：每发生一次停电事件，则该停电事件时间段内的电价增加原电价的设定倍数ε：
C(grid,t)＝C0(grid,t)+ε
×
C0(grid,t)式中，C0(grid,t)是原有分时电价；ε是停电事件时间段电价倍数。4.根据权利要求1所述的面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，其特征在于，所述S3中用户历史的用电设备使用记录数据包括：历史建筑电器用电负荷和电动汽车行驶里程的记录数据；其中，建筑电器用电负荷包括获取用户用电电量信息和电器信息，所述用户用电电量信息包括逐时电量数据和/或月度电量账单；将电动汽车的行驶里程转化为耗电量，作为电价谷期的建筑负荷加入建筑电器用电负荷；所述用户用能习惯数据包括用户对电器的应用设定数据；根据建筑电器用电负荷和用户用能习惯将建筑电器用电负荷分为可平移负荷和不可平移负荷，将平均日光伏发电量与不可平移负荷相减得到逐时电量富余与欠缺量，进行可平移负荷的调度，并汇总不可平移负荷和调度后的可平移负荷，生成调度后的建筑负荷需求逐时段预测数据。5.根据权利要求1所述的面向家庭用户的光伏建筑能源规划方法，其特征在于，S4中采用单目标优化方法对建筑内储电设备进行规划，所述目标函数为：式中，C
pv
是光伏项目在项目周期内投资和维护运行成本；是单位蓄电池在项目周期内的投资成本；α是投资的蓄电池组数；Δt是电价峰平谷期每一期时段的时间间隔；Y是项目周期的年数；T是一年内时段总数；P(bt,t)是蓄电池组在第t时段内的充放电功率，当蓄电池充电时，P(bt,t)>0，而当蓄电池放电时，P(bt,t)<0；C(bt,t)是蓄电池组的维护成本和电量衰减成本之和的单价；P(ev,t)是电动汽车在第t时段内的充放电功率，当电动汽车充电时，P(ev,t)>0，而当电动汽车放电时，P(ev,t)<0；C(ev,t)是电动汽车的电量衰减成本...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢方静，李兆瑜，郭幸，林海，张渊晟，曾鸣，王晶晶，廖艳芬，马晓茜，谭福太，陈庆文，
申请(专利权)人：广州汇锦能效科技有限公司，
类型：发明
国别省市：