【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统。
技术介绍
1、分布式电源是一种将电力发电设备分散布置在用户或负荷附近的电力系统，以满足当地的电能需求。具体来说，分布式电源通常接入35kv及以下电压等级的电网，以就地消纳为主，包括太阳能、天然气、生物质能、风能、水能、氢能、地热能、海洋能等多种能源类型。这些电源装置多为小型模块式，功率范围从数千瓦至50mw不等，由电力部门、电力用户或第三方所有，用以满足电力系统和用户特定的要求。
2、在当前可再生能源快速发展的背景下，风力发电和光伏发电作为两大主流技术，在环境资源优越的地区得到了广泛应用。这些清洁能源发电设备不仅有效补给了当地用电需求，显著减轻了传统电网的供电压力，还为实现全球节能减排目标贡献了重要力量。然而，随着可再生能源发电规模的持续扩大，一个不容忽视的问题逐渐显现：发电设备在生产、存储及远距离输电过程中均存在显著的电能损耗。
3、为了最大限度地减少这一过程中的能源浪费，实现绿色能源的高效利用，科学合理的规划布局显得尤为重要。具体而言，需要通过精细化的能源管理系统，对可再生能源发电能力与区域用电需求进行精准匹配。这包括但不限于对风速、光照强度等自然条件的实时监测与预测，以动态调整发电设备的运行策略；同时，利用智能电网技术，优化电力传输与分配网络，确保电力在最短距离内、以最低损耗输送至用户端。
4、此外，鼓励和支持本地消纳也是关键一环。通过政策引导和市场机制，促进可再生能源发电项目与周边用电负荷的直接对接，如工业园区、商业区及居民社区
5、综上所述，通过综合运用先进的预测技术、智能电网解决方案以及灵活的能源管理机制，我们有望实现可再生能源发电量与区域用电量的精准匹配，从而在保障能源安全供应的同时，推动经济社会向更加绿色、低碳、可持续的方向发展。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：包括：
3、数据收集模块，数据收集模块用于获取区域内一段时间区间的电能消耗量，以及该段时间区间该区域内的环境因子数据和所需装载的硬件参数数据，其中，环境因子数据包括但不限于风能密度、光照强度、光照时间；
4、硬件参数数据包括但不限于所需建造的风力发电机组的风轮效率和所需建造的光伏发电板的光能转化效率；
5、资源潜力计算模块，其通过接口与数据收集模块对接，该模块通过使用数据收集模块收集的环境因子数据和硬件参数数据计算在该区域的该时间区间下的风力发电量和光伏发电量，其中，具体的计算方式分为如下步骤；
6、a＝t1×b×c×s光伏板
7、其中，a为光伏发电量，t1为该时间区间的光照时长，b为平均光照强度，c为光伏板效率，s光伏板为光伏板的面积，其中t1、b和c为数据收集模块收集的数据，以常数项k1进行替换，此时将s光伏板作为变量，得到一个如下的用于表述s光伏板和光伏发电量a关联性的线性方程：
8、a＝k1×s光伏板
9、然后，在该段时间区间中，将风速划分为不同的风速区间，对于每个风速区间，以如下的方式计算该风速区间内的风力发电机组的发电量：
10、d＝e×(0.5×f×g×v3)×t2×s发电机组数
11、其中，d为风力发电量，e为风轮效率，0.5为空气动能常数系数，f为风能密度，g为风轮面积，v为风速，t2为每个风速区间的时间，然后对该段时间中所有风速区间的发电量进行累加，得到该段时间中的总风力发电量d总，此时将s发电机组数作为变量，并以常数k2替换e×(0.5×f×g×v3)×t2，得到一个如下的用于表述s发电机组数与风力发电量d关联性的线性方程：
12、d＝k2×s发电机组数；
13、最佳值计算模块，通过算法对进行最佳值计算，对风能发电机组的数量和光伏发电板的面积进行优化，以使得该区域的分布式电源发电量能够充分对该区域的用电量形成供给。
14、优选地，所述最佳值计算模块的具体计算方式分为如下步骤：
15、步骤一：定义一个目标函数u，该目标函数u用于表示光伏发电量和风力发电量与平均用电量之间的差异，具体的方程通过如下公式进行表示：
16、
17、其中，a为光伏发电量，d总为风能的发电总量，x为该区域该段时间区间的电能消耗量，为设定阈值；
18、步骤二：通过算法计算关于目标函数u的方程，计算查找使得目标函数u的值最小化的光伏板面积和风力发电机组数量。
19、优选地，所述步骤二中的算法包括但不限于迭代法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法。
20、优选地，所述数据收集模块包括但不限于风速传感器、光照传感器，且数据收集模块还通过接口与电网系统进行对接，用于通过电网系统获取区域的用电信息。
21、优选地所述数据收集模块通过使用数据质量分析工具对数据的完整性、一致性、准确性和可靠性进行验证，其中数据质量分析工具包括但不限于dataprofi l er、greatexpectat ions和opendq，并且在所述数据收据模块对数据进行收集时，使用apache kafka对数据进行实时检测，确保数据质量。
22、与现有技术相比，本专利技术具备以下有益效果：
23、1、本专利技术中，通过收集区域内的电能消耗量和环境因子数据，以及光伏板的面积和风力发电机组数量与光伏发电量和风能发电量之间的关联性，设定目标函数，并通过算法计算若要使得目标函数值最小化，所需架设的光伏板面积和风力发电机组数量，通过合理规划，得到该区域中所需架设的光伏板的面积和风力发电机组数，从而使得该区域在规划建设可再生能源的发电站后，能够通过可再生能源发电站实现完全的供电，减缓电网压力，且能够达到节能减排的目的。
24、2、本专利技术中，通过对风力发电机组数量和光伏发电板面积的合理规划，使该可再生能源的发电站所产生电力能够基本被该区域用电设备给基本消纳，减少了能源存储和长距离传输的损耗，从而进一步提高了能源的利用率。
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1.智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述最佳值计算模块的具体计算方式分为如下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述步骤二中的算法包括但不限于迭代法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法。
4.根据权利要求3所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述数据收集模块包括但不限于风速传感器、光照传感器，且数据收集模块还通过接口与电网系统进行对接，用于通过电网系统获取区域的用电信息。
5.根据权利要求4所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述数据收集模块通过使用数据质量分析工具对数据的完整性、一致性、准确性和可靠性进行验证，其中数据质量分析工具包括但不限于DataProfiler、Great Expectations和OpenDQ，并且在所述数据收据模块对数据进行收集时，使用Apache Kafka对数据进行实时检测，确保数据质量。>...
【技术特征摘要】
1.智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述最佳值计算模块的具体计算方式分为如下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述步骤二中的算法包括但不限于迭代法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法。
4.根据权利要求3所述的智能储能布局规划与电网承载力协同优化系统，其特征在于：所述数据收集模块包括但不限于风...
【专利技术属性】
技术研发人员：车远宏，方景辉，李春，邬成锋，范明，陈磊，朱晶亮，魏阳，许超，肖涛，徐杰，何国羽，胡广林，郑雪健，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，
类型：发明
国别省市：
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