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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理领域,具体为用于一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法。
技术介绍
1、随着智慧城市建设的不断推进,智慧园区已成为未来城市发展的重要方向。作为现代城市发展的重要组成部分,工业园区在能源利用方面面临着越来越多的挑战。为了更好地管理能源,提高园区能源的效率,降低能源消耗,园区能源管理系统应运而生。智慧能源管理系统作为新一代的能源管理体系,依托于高度发展的信息技术和物联网技术,在工业领域,通过对生产设备的能耗监测和管理,可以显著提高生产过程的能源使用效率,降低生产成本。工业园区能源调控一般采用能源收集再利用,即对电、热、气设备产生的余能进行再利用。
2、公开号cn 115907190 a公开了一种园区能源多类型储能设备协调运行优化系统,包括:数据收集模块、协议适配模块、模型生成模块、智能优化模块。该专利技术通过数据的动态转化以及分析不同设备中综合能源的调度,实现了各个设备之间的信息交互,提高了数据的交换速度;通过神经网络预测模型对能源的使用进行预测,提高能源的使用效率,提高了多园区综合能源系统的综合收益以及能源的利用率。该园区能源多类型储能设备协调运行优化系统,针对园区内设备能源消耗进行优化,并能对未来能源利用率进行预测,但整个园区范围内还需考虑各生产设备产生的余能转换和利用情况,产能设备及余能回收得到的多余能源在重新供给至能够利用的生产设备过程中,若跨度较远,则会存在不必要的能耗,不能实现产能及余能利用最大化。
3、为此,我们提出一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法。
< ...【技术保护点】
1.一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S1所述余能回收设备包括热电转换装置、热交换器和冷凝器,所述热电转换装置及热交换器用于余热回收,所述冷凝器用于余冷回收。
3.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S2所述微网的分区依据为工业园区内产能设备、余能回收设备、生产用能设备组群及储能设备的地理位置、能耗需求、功能用途。
4.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S2所述产能设备包含光伏发电设备、风力发电设备、燃气锅炉、热泵。
5.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S2所述储能设备包含储能电池、热储能系统、冷储能系统。
6.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S2所述生产用能设备组群包含除湿除尘设备组、冷源设备组、空调机组、智能照明设
7.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S3所述微网内实时数据包含实时环境数据、设备用能数据、设备余能数据。
8.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S4所述初步处理包含数据清洗、数据归一化、初步的数据分析和本地决策,所述预处理包含数据清洗、数据标准化及格式统一。
9.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S5所述数字孪生模型包括各微网的虚拟模型、园区的能源流动模型和环境模型。
10.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤S5所述工业园区能源管理平台与步骤S6所述微网内能源管理系统间进行数据共享,所述微网内能源管理系统将对应微网内的余能数据与储能数据实时传输至工业园区能源管理平,所述工业园区能源管理平台根据全局余能数据与储能数据进行综合分析和优化。
...【技术特征摘要】
1.一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤s1所述余能回收设备包括热电转换装置、热交换器和冷凝器,所述热电转换装置及热交换器用于余热回收,所述冷凝器用于余冷回收。
3.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤s2所述微网的分区依据为工业园区内产能设备、余能回收设备、生产用能设备组群及储能设备的地理位置、能耗需求、功能用途。
4.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤s2所述产能设备包含光伏发电设备、风力发电设备、燃气锅炉、热泵。
5.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤s2所述储能设备包含储能电池、热储能系统、冷储能系统。
6.根据权利要求1所述的一种基于微网的工业园区余能回收能源调控方法,其特征在于,步骤s2所述生产用能设备组群包含除湿除尘设备组、冷源...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨宏强,吴伟,江宝玉,田鹏,
申请(专利权)人:深圳市森辉智能自控技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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