【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及可再生能源的存储，尤其涉及风电场群优化储能的管理装置、微电网系统。
技术介绍
1、在风电场群消纳水平优化储能的背景下，核心挑战在于如何有效管理风电的不稳定性和不可预测性。由于风能受气象条件影响较大，风电场的电力产出波动显著，这给电网的稳定运行带来挑战。因此，需要发展高效的储能解决方案和先进的管理策略来平滑风电的波动，确保电网的可靠供电。这涉及到对风电产出进行精确预测、优化储能系统的运用，以及整合风电与其他能源，实现更高效和可持续的能源管理。
2、在风电场群消纳水平的管理方面，现有技术(公开号为：cn107204632b的中国专利技术专利)存在几个核心问题：
3、对风电产出和负荷需求的预测可能不够精确，导致电网运行效率低下。这是由于缺乏先进的数据分析和预测技术；在储能管理上往往缺乏灵活性，无法有效地优化充放电时机和量级，从而影响整体能源效率；未能充分利用风电与其他能源的互补性，导致能源供应不够稳定和灵活；由于缺乏智能数据处理和分析能力，现有技术难以适应环境变化，依赖传统能源较多。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供风电场群优化储能的管理装置、微电网系统，通过集成先进的风电预测技术和动态储能管理，优化了风电场群的能源消纳，实现了风电与其他能源的有效整合，通过智能调度策略保证了电网的稳定性和高效运行，本专利技术还增强了对环境变化的适应能力，减少了对传统高碳能源的依赖，推动了可持续能源发展，提高了能源利用效率，同时保障了电
2、一种风电场群优化储能的管理方法，包括以下步骤：
3、收集气象数据、电网运行数据和用户行为数据，生成综合数据集，并基于综合数据集通过预训练好的机器学习模型预测风电产出和负荷需求，输出风电产出预测数据和负荷需求预测数据；
4、基于风电产出预测数据和负荷需求预测数据，分析储能系统状态，制定储能调度策略，所述储能调度决策用于优化储能系统的充放电时机和量级；
5、基于风电产出预测数据和负荷需求预测数据与其他能源数据，设计微电网系统，确定风电在微电网系统中与其他能源的比例关系，分配风电和其他能源在电网中的使用，微电网系统用于优化储能系统的充放电策略，使所述充放电策略与风电及其他能源的供应进行配合。
6、优选的，通过将收集到的数据进行数据清洗、归一化及整合后，生成综合数据集；其中，
7、所述天气数据包括：风速、风向、气温、湿度及太阳辐射；
8、所述电网运行数据包括：电力供需状态、负荷曲线、电网频率、电压水平及输电线路状态；以及
9、所述用户行为数据包括：用户的用电量、用电习惯及需求波动。
10、优选的，所述机器学习模型通过将历史的综合数据集作为训练样本，并选择风速、风向及气温作为特征，通过历史的综合数据集和选定的特征完成机器学习模型的训练；机器学习模型通过发现数据中的隐含模式和关联，并用这些学习到的模式来预测风电产出和负荷需求。
11、优选的，所述储能调度策略的制定包括：
12、分析储能系统的当前电量、充放电速率和效率；
13、基于风电产出预测数据和负荷需求预测数据，确定供需差异；
14、若风电产出高于负荷需求时，计划增加储能系统充电；或
15、若风电产出低于负荷需求时，规划储能系统放电。
16、优选的，所述储能调度策略包括：
17、根据风电产出预测数据和负荷需求预测数据，确定风电对于储能系统的最佳充电和放电时机；
18、评估在不同情况下储能系统应存储或释放的电量，保持电网的平衡；
19、根据实时数据和气象数据，调整储能系统的充放电策略；
20、其中所述实时数据包括：电网的实时负荷数据、风电和其他能源的实时产出数据，以及储能系统的当前状态。
21、优选的，所述设计微电网系统包括：
22、根据风电的波动性和其他能源的稳定性，为风电和其他能源在微电网中确定角色；
23、设计微电网的布局，确保各能源间有效连接和协调；
24、根据所有能源产出和需求的预测，规划风电产出低的时段储能系统的充放电策略；
25、根据实际运行数据，优化微电网的能源分配和储能使用；
26、建立混合型微电网，并进行实时监控和调整。
27、优选的，所述根据所有能源产出和需求的预测，规划风电产出低的时段储能系统的充放电策略包括：
28、评估所有能源的产出预测以及电网的负荷需求预测；
29、确定风电产出低的时段的能源缺口，基于能源缺口的规模，调整储能系统的充放电策略；
30、执行所述储能调度决策；
31、根据实时数据和气象数据，调整储能系统的充放电策略。
32、优选的，所述微电网系统用于优化储能系统的充放电策略包括：
33、在能源产出高于需求时，对储能系统进行充电；
34、在能源产出低于需求时，从储能系统中释放能量以满足电网的需求；
35、利用实时监测数据来确定充电或放电的最佳时机；
36、根据电网的实时需求与风电及其他能源的变化情况，调整储能系统的充放电策略；
37、其中，所述实时监测数据包括：电网当前负荷数据、负荷需求预测数据、风电实时产出数据、其他能源实时产出数据、储能系统状态、气象数据。
38、一种风电场群优化储能的管理装置，包括：
39、风电产出与需求预测模块，所述风电产出与需求预测模块用于风电产出与需求计算模块收集气象数据、电网运行数据和用户行为数据，生成综合数据集，并基于综合数据集通过预训练好的机器学习模型预测风电产出和负荷需求，输出风电产出预测数据和负荷需求预测数据；
40、储能调度优化模块，所述储能调度优化模块基于风电产出预测数据和负荷需求预测数据，分析储能系统状态，制定储能调度策略，所述储能调度决策用于优化储能系统的充放电时机和量级；
41、储能充放电优化模块，所述储能充放电优化模块基于风电产出预测数据和负荷需求预测数据与其他能源数据，设计微电网系统，确定风电在微电网系统中与其他能源的比例关系，分配风电和其他能源在电网中的使用，微电网系统用于优化储能系统的充放电策略，使所述充放电策略与风电及其他能源的供应进行配合。
42、一种微电网系统，包括：风力涡轮机、太阳能板、储能系统、能源管理装置及配电网络，微电网系统通过能源管理装置将风电与其他能源进行结合；在风电产出不稳定或不足以满足需求时，储能系统用于平衡供需差距；能源管理装置实时监控各能源的产出和电网需求，分配风电与其他能源在电网中的使用，所述微电网系统用于执行所述的风电场群优化储能的管理方法。
43、相比于现有技术，本专利技术的优点及有益效果在于：
44、本专利技术通过精确的风电产出和负荷需求预测，实现了电网运行的高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，通过将收集到的数据进行数据清洗、归一化及整合后，生成综合数据集；其中，
3.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述机器学习模型通过将历史的综合数据集作为训练样本，并选择风速、风向及气温作为特征，通过历史的综合数据集和选定的特征完成机器学习模型的训练；机器学习模型通过发现数据中的隐含模式和关联，并用这些学习到的模式来预测风电产出和负荷需求。
4.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述储能调度策略的制定包括：
5.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述储能调度策略包括：
6.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述设计微电网系统包括：
7.根据权利要求6所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述根据所有能源产出和需求的预测，规划风电产出低的时段储能系统的充放电策略包括：
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1.一种风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，通过将收集到的数据进行数据清洗、归一化及整合后，生成综合数据集；其中，
3.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述机器学习模型通过将历史的综合数据集作为训练样本，并选择风速、风向及气温作为特征，通过历史的综合数据集和选定的特征完成机器学习模型的训练；机器学习模型通过发现数据中的隐含模式和关联，并用这些学习到的模式来预测风电产出和负荷需求。
4.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述储能调度策略的制定包括：
5.根据权利要求1所述的风电场群优化储能的管理方法，其特征在于，所述储能调度策略包括：
6.根据权利要求1所述的风电场群...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭丽，杨京渝，李婉婷，黄银欢，李泽星，曹健，薛乃奇，彭语婧，
申请(专利权)人：湖南城市学院，
类型：发明
国别省市：
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