【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏电力，具体为一种智能经济的离网型光储微网系统。
技术介绍
1、在西北农村地区，由于地广人稀和土地资源的无序开发，尤其是远离居民区的偏远山区种植与养殖项目的增加，传统的供电方式面临巨大挑战，这些区域的种养殖业分散，加之远离主要居住区，使得通过常规配电网延伸覆盖变得既不经济也不高效，尤其考虑到投资回报率低且设备短期内可能废弃的问题，在此背景下，探索一种智能经济的离网型光储微网系统成为迫切需求，这种系统能有效衔接大电网、配电网和微电网，实现集中式与分布式能源系统的互补，以较低的成本和较快的速度解决偏远地区的供电难题。
2、当前，尽管离网型光储微网系统展现出巨大的应用潜力，但现有技术在实际部署中仍面临不少挑战，首先，由于太阳能资源受地理位置、季节、天气的因素影响较大，光伏系统的出力存在显著的间歇性和不确定性，传统的控制系统往往难以精确预测光伏出力的变化，导致系统调度不够灵活，无法充分匹配用户负荷需求，从而降低了能源利用效率，其次，储能技术虽能在一定程度上缓解光伏发电的波动性，但高昂的成本、有限的循环寿命和能量密度限制了其在微网系统中的广泛应用，此外，缺乏有效的智能管理手段使得系统对环境变化和用户需求的响应迟缓，系统稳定性和可靠性有待提升。
3、在现有技术中，离网光储微网系统在智能化管理方面不足，缺乏高效的智能监测和预测技术，使得系统难以根据实时的环境参数和历史数据准确预测光伏出力，影响了能源分配的前瞻性和合理性，另一方面，现有的动态负荷管理策略较为简单，缺乏对用户行为模式的深入理解，不能精确调整
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种智能经济的离网型光储微网系统，它能够通过集成高精度的环境监测与先进的预测算法，系统能够实时响应环境变化，精准预测未来光伏出力，并采用深度强化学习的多目标优化调度策略，最大化能源产出和利用效率，确保系统在各种复杂环境条件下都能保持高效稳定运行。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
3、智能监测与预测：系统集成高精度气象传感器和先进的数据分析算法，实时监测光照强度、温度、风速环境参数，并结合历史数据，精准预测未来一段时间内的光伏出力，为能源分配提供决策依据；
4、动态负荷管理：采用机器学习技术，预测系统负荷变化趋势，自动调整储能设备充放电策略和光伏输出功率，确保供需平衡，减少不必要的能源浪费；
5、多目标优化调度：综合考虑经济效益、系统稳定性、资源利用率的开发多目标优化模型，利用智能学习算法，实现光伏阵列的最佳倾角调节、储能系统的最优充放电策略及负载的智能分配，最大化系统整体效益；
6、故障诊断与自愈控制：系统集成智能故障检测与诊断，实时监测系统状态，快速定位并隔离故障，同时启动备用方案和自愈机制，保障不间断供电；
7、用户交互与能源管理：构建基于区块链的能源管理平台，实现用户间和与主电网的能量管理，鼓励用户参与能源管理，优化资源配置。
8、更进一步地，所述智能监测与预测具体步骤：
9、(1)环境参数实时监测：系统通过安装在光储微网现场的高精度气象传感器，包括光敏电阻、温度传感器、风速计，持续收集光照强度、环境温度、风速的关键参数；
10、(2)数据预处理：收集到的数据经过清洗和预处理，去除异常值，平滑噪声，确保数据质量，应用时间序列分析技术处理时间相关的连续数据，提取有用特征；
11、(3)历史数据分析：利用历史气象数据和光伏输出数据建立数据库，分析历史数据中的模式和趋势，识别光照强度、温度与光伏输出之间的非线性关系；
12、(4)模型训练：选择时间序列预测模型，输入预处理后的数据进行训练，学习环境参数与光伏出力之间的非线性关系，从而预测未来的光伏出力；
13、(5)未来出力预测：应用训练好的模型，输入当前及未来预测的环境参数，预测下一段时间内的光伏阵列出力，进行多次预测并取平均值和使用置信区间来增加预测的准确性。
14、更进一步地，所述智能监测与预测通过时间序列分析方法用于分析和预测随时间变化的数据序列的模式，帮助识别数据中的趋势、季节性、周期性和随机波动的特征，揭示光照强度、温度的环境参数与光伏出力之间随时间变化的关系，从而提高未来出力预测的准确性，构建时间序列预测模型，使用历史数据对模型进行训练，学习时间序列中的模式和规律，其算法公式为：f(t+1)是预测值，x(i)是时间序列的第i期的实际值，n是平均的个数，根据实时收集的环境参数和特征，使用训练好的模型进行预测，预测结果包括未来一段时间内的光伏出力、负荷需求，使用均方误差评估预测结果的准确性，根据评估结果调整模型参数，以优化预测性能。
15、更进一步地，所述时间序列预测模型通过均方误差mse用于量化预测值与实际值之间的差异程度，使用独立的测试数据集来评估模型的预测性能，计算预测值与实际值之间的mse，直观地了解模型的预测误差大小，其算法公式为：yi是实际观测值，是模型估计值，n是观测值的数量，根据mse的评估结果，对模型进行参数调整和选择新的模型结构，以优化预测性能。
16、更进一步地，所述动态负荷管理具体步骤：
17、(1)负荷数据收集：系统通过智能电表和传感器收集实时负荷数据，包括各种负载的功率消耗、用电模式信息；
18、(2)负荷预测：基于历史负荷数据、环境因素以及用户行为模式，采用机器学习技术，来预测未来一段时间内的负荷变化趋势；
19、(3)策略制定：根据负荷预测结果，结合当前的光伏出力和储能状态，制定储能设备的充放电策略和光伏输出功率的分配策略；
20、(4)策略执行：自动调整光伏阵列的运行状态、储能设备的充放电功率以及负荷的分配，确保系统供需平衡，并优化能源的使用效率；
21、(5)实时监控与调整：系统实时监控负荷变化、光伏出力和储能状态，根据实时数据对策略进行微调，以适应环境变化和用户需求的波动。
22、更进一步地，所述动态负荷管理通过机器学习技术中的支持向量机svm收集历史负荷数据，包括历史用电量、用电模式，学习历史负荷数据与环境因素之间的关系，即：f(x)＝sign(ω·x+b)，x表示输入样本的特征向量，ω表示超平面的法向量，b表示超平面的截距，计算预测值，得到预测的未来一段时间内的电力负荷值，根据负荷预测结果，结合当前的光伏出力和储能状态，制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述智能监测与预测具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述智能监测与预测通过时间序列分析方法用于分析和预测随时间变化的数据序列的模式，帮助识别数据中的趋势、季节性、周期性和随机波动的特征，揭示光照强度、温度的环境参数与光伏出力之间随时间变化的关系，从而提高未来出力预测的准确性，构建时间序列预测模型，使用历史数据对模型进行训练，学习时间序列中的模式和规律，其算法公式为：F(T+1)是预测值，X(i)是时间序列的第i期的实际值，N是平均的个数，根据实时收集的环境参数和特征，使用训练好的模型进行预测，预测结果包括未来一段时间内的光伏出力、负荷需求，使用均方误差评估预测结果的准确性，根据评估结果调整模型参数，以优化预测性能。
4.根据权利要求3所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述时间序列预测模型通过均方误差MSE用于量化预测值与实际值之间的差异
5.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述动态负荷管理具体步骤：
6.根据权利要求5所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述动态负荷管理通过机器学习技术中的支持向量机SVM收集历史负荷数据，包括历史用电量、用电模式，学习历史负荷数据与环境因素之间的关系，即：f(x)＝sign(ω·x+b)，x表示输入样本的特征向量，ω表示超平面的法向量，b表示超平面的截距，计算预测值得到预测的未来一段时间内的电力负荷值，根据负荷预测结果，结合当前的光伏出力和储能状态，制定储能设备的充放电策略和光伏输出功率的分配策略，通过系统自动调整光伏阵列的运行状态、储能设备的充放电功率以及负荷的分配，确保供需平衡，优化能源的使用效率。
7.根据权利要求6所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述多目标优化调度具体步骤：
8.根据权利要求7所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述多目标优化调度通过深度强化学习DQN控制系统实现自动调整光伏阵列的倾角、储能系统的充放电策略和负载分配，根据系统的实时反馈和性能评估，调整DQN算法的参数，以优化系统的整体性能，其算法运用为：系统状态st，包括光伏出力、储能状态、负荷需求、外部环境参数的多维特征，这些特征被输入到DQN的神经网络中以进行状态表示，动作at包括光伏阵列的倾角调节、储能系统的充放电策略、负载的智能分配，这些动作构成了一个离散和连续的动作空间，在多目标优化调度中，奖励函数需要反映多个目标，包括经济效益、系统稳定性和资源利用率，其中每个维度对应一个优化目标，一个维度表示经济效益，另一个维度表示系统电压和波动范围稳定性，其算法公式为：Q(st,at)表示在状态s下采取动作at的预期回报，st+1是下一个状态，基于DQN学习的Q值，系统生成多目标优化策略，在多个目标之间进行权衡，以找到满足所有目标要求的均衡解，策略生成通过选择具有最高综合Q值的动作来实现，根据系统的实时反馈和性能评估，进一步调整DQN算法的参数和奖励函数，以优化系统的整体性能。
9.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述故障诊断与自愈控制具体步骤：
10.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述故障诊断与自愈控制在状态监测和故障检测中，利用阈值判断方法来检测是否出现故障，设置一个和多个阈值来判断系统是否处于正常状态和出现故障，设置一个光伏板输出功率的阈值，实际输出功率低于该阈值，则认为光伏板出现故障，对检测到的故障，系统根据故障的类型和程度，采取相应的自愈措施，包括重新启动设备、切换到备用电源、调整工作参数，在此过程中，阈值判断以确保系统的恢复操作在安全的范围内进行。
...【技术特征摘要】
1.一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述智能监测与预测具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述智能监测与预测通过时间序列分析方法用于分析和预测随时间变化的数据序列的模式，帮助识别数据中的趋势、季节性、周期性和随机波动的特征，揭示光照强度、温度的环境参数与光伏出力之间随时间变化的关系，从而提高未来出力预测的准确性，构建时间序列预测模型，使用历史数据对模型进行训练，学习时间序列中的模式和规律，其算法公式为：f(t+1)是预测值，x(i)是时间序列的第i期的实际值，n是平均的个数，根据实时收集的环境参数和特征，使用训练好的模型进行预测，预测结果包括未来一段时间内的光伏出力、负荷需求，使用均方误差评估预测结果的准确性，根据评估结果调整模型参数，以优化预测性能。
4.根据权利要求3所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述时间序列预测模型通过均方误差mse用于量化预测值与实际值之间的差异程度，使用独立的测试数据集来评估模型的预测性能，计算预测值与实际值之间的mse，直观地了解模型的预测误差大小，其算法公式为：yi是实际观测值，是模型估计值，n是观测值的数量，根据mse的评估结果，对模型进行参数调整和选择新的模型结构，以优化预测性能。
5.根据权利要求1所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述动态负荷管理具体步骤：
6.根据权利要求5所述的一种智能经济的离网型光储微网系统，其特征在于，所述动态负荷管理通过机器学习技术中的支持向量机svm收集历史负荷数据，包括历史用电量、用电模式，学习历史负荷数据与环境因素之间的关系，即：f(x)＝sign(ω·x+b)，x表示输入样本的特征向量，ω表示超平面的法向量，b表示超平面的截距，计算预测值得到预测的未来一段时间内的电力负荷值，根据负荷预测结果，结合当前的光伏出力和储能状态，制定储能设备的充放电策略和光伏输出功率的分配策略...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛世金，苏醒，郝国捷，徐清，张福，魏立保，雷志敏，陈充，吴昕悦，张兆旭，刘叶林，王晓丰，张思群，王敏艳，李菁华，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司白银供电公司，
类型：发明
国别省市：
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