【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风光储微电网管控，具体为一种基于人工智能的风光储微电网管控方法。
技术介绍
1、风光储微电网管控是一项涉及多个
和管理环节的复杂任务，对于保障微电网的稳定运行、优化能源利用效率以及提高供电可靠性具有关键意义，是通过有效的管控，实现风能、光能和储能系统之间的协调配合，最大程度地发挥各自的优势。
2、但是在现有技术中，无法对风光产能进行效率评估，难以在效率合格时对当前电网的产能平衡进行检测，导致风光产能的实际效率无法进行准确检测，进一步降低了管控力度，增加了设备运行的风险。
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，用于解决以上
技术介绍
所提到的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，具体方法如下：
3、步骤一、风光产能分析，对各个时间段进行风光产能分析，以推断各个时间段内风光产能的供应效率是否合格；
4、步骤二、产能平衡分析，根据风光发电的供能状态结合实时供能损耗进行产能平衡，更加准确地评估当前电网效率；
5、步骤三、电网供应管控，根据实时产能平衡分析进行实时电网能源管控。
6、进一步的，步骤一中风光产能分析的具体过程如下：
7、将风光产能的执行时段划分为i个子时段，i为大于1的自然数，获取到执行时段内各个子时段对应风光产能各时刻的产
8、获取到执行时段内各个子时段对应风光产能环境参数浮动时段内产能执行时长与环境参数未浮动时段内产能执行时长的时长比值。
9、进一步的，通过公式获取到风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数；
10、将风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数与效率分析系数阈值进行比较：
11、若风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数超过效率分析系数阈值，则判定风光产能执行时段内风光产能分析不合格，生成产能异常信号；若风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数未超过效率分析系数阈值，则判定风光产能执行时段内风光产能分析合格，生成产能正常信号。
12、进一步的，步骤二中产能平衡分析的具体过程如下：
13、获取到风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数值比，同时获取到风光产能执行时段内风光发电量持续增加时发电量传输损耗值浮动跨度的最大增长速度，并将风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数值比、风光产能执行时段内风光发电量持续增加时发电量传输损耗值浮动跨度的最大增长速度分别与增加跨度数值比阈值和跨度最大增长速度阈值进行比较。
14、进一步的，若风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数值比超过增加跨度数值比阈值，且风光产能执行时段内风光发电量持续增加时发电量传输损耗值浮动跨度的最大增长速度未超过跨度最大增长速度阈值，则生成产能平衡信号并将产能平衡信号发送至管理员终端；
15、若风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数值比未超过增加跨度数值比阈值，或者风光产能执行时段内风光发电量持续增加时发电量传输损耗值浮动跨度的最大增长速度超过跨度最大增长速度阈值，则生成产能非平衡信号并将产能非平衡信号发送至管理员终端。
16、进一步的，步骤三中电网供应管控具体过程如下：
17、获取到风光产能执行时段与电网供应时段的重叠时段内风光产能存储量的往复浮动跨度，同时获取到风光产能执行时段中电网供应不同阶段内风光产能存储量最大偏差量，并将风光产能执行时段与电网供应时段的重叠时段内风光产能存储量的往复浮动跨度、风光产能执行时段中电网供应不同阶段内风光产能存储量最大偏差量分别与往复浮动跨度阈值和最大偏差量阈值进行比较。
18、进一步的，若风光产能执行时段与电网供应时段的重叠时段内风光产能存储量的往复浮动跨度超过往复浮动跨度阈值，或者风光产能执行时段中电网供应不同阶段内风光产能存储量最大偏差量超过最大偏差量阈值，则生成电网供应管控信号并将电网供应管控信号发送至管理员终端；
19、若风光产能执行时段与电网供应时段的重叠时段内风光产能存储量的往复浮动跨度未超过往复浮动跨度阈值，且风光产能执行时段中电网供应不同阶段内风光产能存储量最大偏差量未超过最大偏差量阈值，则生成电网供应持续信号并将电网供应持续信号发送至管理员终端。
20、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
21、是通过对各个时间段进行风光产能分析，以推断各个时间段内风光产能的供应效率是否合格，并对各个时间段环境影响和实际电量产量结合分析，进行供应效率评估，以达到实时监测风光产能的作用，在产能低效时及时进行调控，降低产能投入成本，进而使风光产能与投入成本形成正比，根据风光发电的供能状态结合实时供能损耗进行产能平衡，更加准确地评估当前电网效率，通过实时产能平衡分析进一步对风光发电进行效率评估，避免当前时间段内产能满足需求但是投入成本持续增加，无法保证风光发电的高效性，根据实时产能平衡分析进行实时电网能源管控，避免电网能源供应不合理，通过电网供应管控保证电网能源控制的高效性，防止电网能源调控不合理造成电网负载过于极端，造成电网运转低效。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，具体方法如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，步骤一中风光产能分析的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，通过公式获取到风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，步骤二中产能平衡分析的具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，若风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数值比超过增加跨度数值比阈值，且风光产能执行时段内风光发电量持续增加时发电量传输损耗值浮动跨度的最大增长速度未超过跨度最大增长速度阈值，则生成产能平衡信号并将产能平衡信号发送至管理员终端；
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，步骤三中电网供应管控具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，具体方法如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，步骤一中风光产能分析的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，通过公式获取到风光产能执行时段内各个子时段的效率分析系数；
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，步骤二中产能平衡分析的具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的风光储微电网管控方法，其特征在于，若风光产能执行时段内任一时刻对应风光发电量增加跨度与发电量传输损耗增加跨度的数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李想，杨天意，周波，李峰，潘洪山，贾红旗，程金金，孙军，廖全全，
申请(专利权)人：临涣焦化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。