【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及绿电储能调度，尤其涉及基于人工智能的绿电储能调配系统。
技术介绍
1、在全球气候变化加剧、能源危机日益凸显的背景下，绿色能源的开发与利用已成为社会发展的核心议题。风能、光伏等绿色能源因其清洁、可再生、低碳的属性而备受青睐。然而，这些绿色能源源天生具有波动性、随机性和反调峰特性，给电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。当前，电力系统正面临着如何高效消纳大规模绿色能源、实现多种能源互补的机遇与挑战。
2、为了应对这些挑战，储能技术在电力系统中的应用日益广泛。储能系统能够在绿色能源供给充足时存储多余电能，并在需求高峰或绿色能源供给不足时释放电能，从而平抑绿色能源的波动性，提高电网的稳定性和可靠性。同时，储能系统还能够提供调频、调压等辅助服务，进一步增强电网的运行质量。
3、近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在电力系统中的应用也日益广泛。通过数据分析、模型预测以及优化控制等先进技术手段，人工智能技术能够显著提升电力系统对不同类型电源的消纳和协调能力。在绿色能源领域，人工智能的首要角色在于能源的管理与优化。借助智能监测和分析工具，ai能够精准预测能源需求的峰谷时段，从而灵活调整能源供应，确保最大限度地利用可再生能源，减少对传统能源的依赖。
4、然而，现有的绿电储能调配系统往往缺乏对多源数据的综合分析和决策能力，难以在复杂多变的电网环境中实现真正的智能化调度和优化控制。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了基于人工智能的绿电储能调配系统
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术提供了基于人工智能的绿电储能调配系统，包括：
3、电力传输配送网络，用于实现电力的传输和配送，包括外部电力引入设备、电力切换和融合设备、电网配送设备和用户接入设备；
4、绿电和储能设施，包括用于生成清洁电能的绿电设施和用于存储和释放能量的储能设施；
5、管理和决策平台，包括：
6、电网管理系统，用于采集电力设备信息并执行调度决策；
7、用户管理系统，用于采集用户信息并进行交互；
8、辅助决策系统，用于处理人工智能平台的建议并生成决策指令；
9、人工智能平台，用于收集和分析电网运行数据、外部环境数据，通过大模型生成优化和调整建议，并将建议发送给辅助决策系统；
10、其中，电力切换和融合设备将外部电力引入设备、储能设施、绿电设施和电网配送设备连接起来。
11、在上述技术方案的基础上，优选的，人工智能平台还用于：
12、根据电力供需情况，动态调整储能设施的充放电策略；预测绿电供给和用户用电量变化；提供绿电和储能设施的容量和布局建议；进行储能电池管理；分析电网异常并提出故障解决方案。
13、在上述技术方案的基础上，优选的，在无绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台通过以下公式计算储能吸收容量c和储能放电容量g：
14、
15、
16、式中，ε为电能转化效率；为电能传输效率；s为电力供给能力；st为一定时间内供给的总电量；d(t)为电力使用量；τ为储能转化效率；t1,t2,t3,t4,t5,t6为时间节点，单位为小时；
17、人工智能平台根据上述计算结果，调控储能设施的充放电周期。
18、在上述技术方案的基础上，优选的，在有绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台根据以下公式调整储能吸收容量c'和储能放电容量g'：
19、
20、
21、式中，g(t)为绿电供给量；θ为绿能转化为电能的效率；t'1,t'2,t'3,t'4,t'5,t'6为考虑绿电供给后的时间节点，单位为小时；
22、人工智能平台根据上述计算结果，优化调控储能设施的充放电策略，以最大化绿电利用效率。
23、在上述技术方案的基础上，优选的，人工智能平台在进行储能电池管理时，包括储能电池容量设计、优化能量平衡与充放电策略、实施温度管理与热安全控制。
24、在上述技术方案的基础上，优选的，人工智能平台在进行储能电池容量设计时，考虑以下因素：
25、满足事故放电初期冲击放电电流；
26、满足事故全停电状态下持续放电容量要求；
27、不同阶段的负荷电流；
28、储能释放部分和事故冲击部分的可靠性系数；
29、各计算阶段的容量换算系数。
30、在上述技术方案的基础上，优选的，为满足储能放电末期叠加事故放电初期冲击放电电流容量要求，初期1min冲击蓄电池10h或5h放电率计算容量按下式计算：
31、
32、式中，ccho为初期1min冲击蓄电池10h或5h放电率计算容量；为储能释放部分可靠性系数；it为储能释放部分t小时的放电电流；kc为储能释放部分容量换算系数；为事故冲击部分可靠性系数；icho为事故初期1min冲击放电电流；kcho为事故初期1min冲击负荷的容量换算系数。
33、在上述技术方案的基础上，优选的，为满足储能放电中期叠加事故全停电状态下持续放电容量要求，不包括初期1min冲击放电电流，各阶段计算容量按下式计算：
34、第1阶段计算容量：
35、
36、第n阶段计算容量，n≥2：
37、
38、式中，cc1为蓄电池10h或5h放电率第1阶段事故电流的计算容量；ccn为蓄电池10h或5h放电率第n阶段事故电流的计算容量；itm为储能释放部分tm小时的放电电流；i1～in为各阶段的负荷电流；kc1～kcn为各计算阶段中相应放电时间的容量换算系数；kk为可靠性系数；
39、随机负荷计算容量：
40、
41、式中，cr为随机负荷计算容量；ir为随机负荷电流；kcr为随机冲击负荷的容量换算系数；
42、将cr叠加在cc2～ccn中最大的阶段上，与cc1比较，取较大值，叠加即为蓄电池事故电流计算容量。
43、在上述技术方案的基础上，优选的，人工智能平台在进行能量平衡与充放电策略优化时，采用以下能量平衡方程来建模：
44、e(t)＝e(t-tp)+ηch·pch(t)·δt-ηdispdis(t)·δt-ploss(t)·δt
45、式中，e(t)为t时刻的电池剩余能量，e(t-tp)为上一时刻的电池剩余能量，ηch和ηdis分别为充电和放电效率，pch(t)和pdis(t)分别为t时刻的充电和放电功率，δt为时间步长，ploss(t)为t时刻的电池内部损失功率；
46、基于能量平衡方程，结合实时电网负载、绿电供给预测和电价信息，动态调整充放电功率pch(t本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台还用于：
3.如权利要求2所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，在无绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台通过以下公式计算储能吸收容量C和储能放电容量G：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，在有绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台根据以下公式调整储能吸收容量C'和储能放电容量G'：
5.如权利要求2所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台在进行储能电池管理时，包括储能电池容量设计、优化能量平衡与充放电策略、实施温度管理与热安全控制。
6.如权利要求5所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台在进行储能电池容量设计时，考虑以下因素：
7.如权利要求6所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，为满足储能放电末期叠加事故放电初期冲击放电电流容量要求，初期1min冲击蓄电池10h或5h放电率
8.如权利要求7所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，为满足储能放电中期叠加事故全停电状态下持续放电容量要求，不包括初期1min冲击放电电流，各阶段计算容量按下式计算：
9.如权利要求5所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台在进行能量平衡与充放电策略优化时，采用以下能量平衡方程来建模：
10.如权利要求5所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台在进行温度管理与热安全控制时：
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台还用于：
3.如权利要求2所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，在无绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台通过以下公式计算储能吸收容量c和储能放电容量g：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，在有绿色能源供给的储能环境下，人工智能平台根据以下公式调整储能吸收容量c'和储能放电容量g'：
5.如权利要求2所述的基于人工智能的绿电储能调配系统，其特征在于，人工智能平台在进行储能电池管理时，包括储能电池容量设计、优化能量平衡与充放电策略、实施温度管理与热安全控制。
6.如权利要求5所述的基于人工智能的绿电储能...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖凯文，熊飞，胡建英，姚娟，
申请(专利权)人：湖北邮电规划设计有限公司，
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。