综合能源储能控制方法技术

本发明专利技术提供一种综合能源储能控制方法

【技术实现步骤摘要】
综合能源储能控制方法、计算机装置、计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及能源管理与调度
，具体是涉及一种综合能源储能控制方法
、
计算机装置
、
计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]随着新能源汽车的不断推广，电动汽车保有量不断增加，电动汽车的电池的发展带动了综合能源装置的建立
。
[0003]城市
、
园区
、
大型小区等地方都安装有综合能源装置，大量的综合能源装置的储能设备需要进行充放电，而当前大部分综合能源装置的储能设备进行充放电都是独立的，没有进行互联互通，只是固定该设置好充放电时间和功率，控制不够智能化
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的第一目的是提供一种控制效率高的综合能源储能控制方法
。
[0005]本专利技术的第二目的是提供另一种综合能源储能控制方法
。
[0006]本专利技术的第三目的是提供实现上述综合能源储能控制方法的计算机装置
。
[0007]本专利技术的第四目的是提供一种包括上述综合能源储能控制方法的计算机可读存储介质
。
[0008]为了实现上述的第一目的，本专利技术提供的一种综合能源储能控制方法，应用于云端，其中，包括以下步骤：从边缘端获取至少一个综合能源装置的发电设备的发电信息数据
、
负载设备的负载用能数据
、
储能设备的储能信息数据；根据发电预测算法与发电信息数据确定发电预测模型；根据负荷预测算法与负载用能数据确定负荷预测模型；根据发电预测模型确定发电预测数据，根据负荷预测模型确定负荷预测数据；根据发电预测数据
、
负荷预测数据
、
储能信息数据确定储能调控模型；储能调控模型用于控制储能设备进行充电或放电；将储能调控模型发送至边缘端
。
[0009]由上述方案可见，本专利技术通过获取边缘端采集综合能源装置的各项相关数据确定发电预测模型和负荷预测模型，再根据发电预测模型和负荷预测模型确定储能调控模型，由储能调控模型控制储能设备进行充电或放电
。
本专利技术可以基于历史数据调控未来储能设备的充电或放电状态，从而充分利用储能设备的能源，改善储能和负载之间不联通的情况，并实现预设区域内不同综合能源装置的储能设备之间的联动，提高储能控制效率
。
[0010]进一步的方案是，负荷预测算法采用
prophet
时间序列法
。
[0011]进一步的方案是，发电预测算法采用神经网络算法
。
[0012]进一步的方案是，根据发电预测数据
、
负荷预测数据
、
储能信息数据
、
电价确定储能调控模型
。
[0013]由此可见，储能调控模型还能够根据实时电价进行储能控制
。
[0014]进一步的方案是，从边缘端获取储能信息数据后，根据储能信息数据确定安全范围，根据安全范围确定安全检测模型；将安全检测模型发送至边缘端
。
[0015]由此可见，可以保证储能调控的安全进行，延长储能设备使用年限，提高储能设备的经济效益
。
[0016]为了实现上述的第二目的，本专利技术提供的一种综合能源储能控制方法，应用于边缘端，其中，包括以下步骤：获取发电设备的发电信息数据
、
负载设备的负载用能数据，储能设备的储能信息数据；将发电信息数据
、
负载用能数据
、
储能信息数据发送至云端；从云端获取储能调控模型；运行储能调控模型，根据所述储能调控模型输出的充电指令执行对所述储能设备的充电操作，根据所述储能调控模型输出的放电指令执行对所述储能设备的放电操作
。
[0017]由上述方案可见，本专利技术通过将采集到的综合能源装置的各项数据发送至云端，从云端获取相应的储能调控模型，从而执行云端的储能调控模型实现预设区域内的储能设备的调控
。
由于该储能调控模型直接来源于云端并可直接执行，减少执行端的调控压力，提高储能控制的效率
。
[0018]进一步的方案是，运行储能调控模型时，判断是否接收到云端的充放电指令，如是，根据云端的充放电指令控制储能设备的充电或放电，再继续根据储能调控模型控制储能设备的充电或放电
。
[0019]由此可见，方便云端主动通过充放电指令实时调整储能设备的充放电
。
[0020]进一步的方案是，在将发电信息数据
、
负载用能数据
、
储能信息数据发送至云端后，从云端获取安全检测模型；运行安全检测模型
。
[0021]由此可见，可以保证储能调控的安全进行
。
[0022]为了实现上述的第三目的，本专利技术提供的一种计算机装置，包括处理器与存储器，其中：存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的综合能源储能控制方法或实现上述的综合能源储能控制方法
。
[0023]为了实现上述的第四目的，本专利技术提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：计算机程序被处理器执行时实现上述的综合能源储能控制方法或实现上述的综合能源储能控制方法
。
附图说明
[0024]图1是本专利技术综合能源储能控制方法实施例中综合能源储能控制系统的系统框架图
。
[0025]图2是本专利技术综合能源储能控制方法实施例中边缘端执行的流程图
。
[0026]图3是本专利技术综合能源储能控制方法实施例中云端执行的流程图
。
[0027]以下结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明
。
具体实施方式
[0028]本专利技术的综合能源储能控制方法通过边缘端采集发电设备
、
负载设备
、
储能设备的相关数据，并将采集到的相关数据发送到云端，云端根据接收到的相关数据建立储能调控模型，边缘端根据从云端接收到的储能调控模型进行储能设备的充电与放电的控制
。
本专利技术还提供实现上述综合能源储能控制方法的计算机装置及计算机可读存储介质
。
[0029]综合能源储能控制方法实施例：
[0030]参见图1，实现本实施例的综合能源储能控制系统包括云端1与一个或者多个边缘端2，云端1连接边缘端2，通过无线通信的方式进行数据传输
。
[0031]在一个预设的区域范围内，可设置一个边缘端2，边缘端2与该预设的区域范围内的至少一个综合能源装置连接，边缘端2用于采集并发送综合能源装置的发电设备的发电信息数据
、
负载设备的负载用能数据
、
储能设备的储能信息数据至云端1，以及控制储能设备的充电或放电
。
综合能源装置包括发电设备与储能设备，当负载设备接入时，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种综合能源储能控制方法，应用于云端，其特征在于，包括以下步骤：从边缘端获取至少一个综合能源装置的发电设备的发电信息数据
、
负载设备的负载用能数据
、
储能设备的储能信息数据；根据发电预测算法与所述发电信息数据确定发电预测模型；根据负荷预测算法与所述负载用能数据确定负荷预测模型；根据所述发电预测模型确定发电预测数据，根据所述负荷预测模型确定负荷预测数据；根据所述发电预测数据
、
所述负荷预测数据
、
所述储能信息数据确定储能调控模型；所述储能调控模型用于控制所述储能设备进行充电或放电；将所述储能调控模型发送至所述边缘端
。2.
如权利要求1所述的综合能源储能控制方法，其特征在于：所述负荷预测算法为
prophet
时间序列法
。3.
如权利要求1所述的综合能源储能控制方法，其特征在于：所述发电预测算法采用神经网络算法
。4.
如权利要求1所述的综合能源储能控制方法，其特征在于：根据所述发电预测数据
、
所述负荷预测数据
、
所述储能信息数据
、
电价确定所述储能调控模型
。5.
如权利要求1至4任一项所述的综合能源储能控制方法，其特征在于：从所述边缘端获取所述储能信息数据后，根据所述储能信息数据确定安全范围，根据所述安全范围确定安全检测模型；将所述安全检测模型发送至所述边缘端
。6.
一种综合能源储能控制方法，应用于边缘端，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈勇，夏季，林武星，董中凯，刘洋，
申请(专利权)人：远光能源互联网产业发展横琴有限公司，
类型：发明
国别省市：