【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源，具体为一种新能源发电厂输出功率智能调配方法及系统。
技术介绍
1、随着全球对可再生能源的需求不断增加，新能源发电厂的建设和发展越来越受到关注，太阳能和风能作为两种主要的可再生能源，具有清洁、无污染、可再生等优点，但其发电功率受到环境因素的影响较大，具有间歇性和不稳定性，为了提高新能源发电厂的可靠性和稳定性，通常需要配备储能设备，以存储多余的能量并在需要时释放。
2、然而，现有的新能源发电厂输出功率调配方法往往存在以下问题：缺乏智能性，传统的功率调配方法通常是基于固定的规则和经验进行的，无法根据实时的环境变化和设备状态进行自适应调整，容易导致能源的浪费和不稳定供应，降低了系统的效率和可靠性；计算效率低，对于大规模的新能源发电厂，功率调配问题通常非常复杂，需要进行大量的计算和优化，传统的集中式计算方法往往难以满足实时性要求，计算效率低下，影响了系统的响应速度和性能。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种新能源发电厂输出功率智能调配方法及系统，解决了现有技术中功率调配缺乏智能性，导致可靠性以及效率低的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种新能源发电厂输出功率智能调配方法及系统，包括以下步骤：
3、s1.建立新能源发电厂的功率输出和储能容量模型，该模型包括但不限于太阳能发电设备的功率输出函数：
4、ps＝ηs×a×i，其中ηs为太阳能电池效率，a为电池板面积，i为光照强
5、风力发电设备的功率输出函数：
6、pw＝0.5×ρ×arotor×cp×v3，其中ρ为空气密度，arotor为风轮扫掠面积，cp为功率系数，v为风速；
7、储能设备的储能容量函数：
8、es(t)＝es(0)+∫0t(pcharge-pdischarge)dt，表示在任意时刻t的储能容量es(t)与初始储能容量es(0)以及从初始时刻0到时刻t期间的充电功率pcharge和放电功率pdischarge之间的关系；
9、s2.利用分布式计算技术将整个功率调配问题分解为多个子问题，每个子问题分配到不同的计算节点进行处理，各计算节点采集对应区域的新能源发电设备和储能设备的实时数据；
10、s3.基于粒子群优化算法对每个子问题进行求解，在粒子群优化算法中，定义粒子的位置表示新能源发电设备的功率输出值和储能设备的充放电功率值，根据适应度函数评估粒子的优劣，适应度函数以输出功率收益和储能容量收益之和最大化为目标；
11、s4.各计算节点根据粒子群优化算法的速度更新公式和位置更新公式对粒子进行更新操作，速度更新公式为：
12、vij(t+1)＝w×vij(t)+c1×r1×(pbestij-xij(t))+c2×r2×(gbestj-xij(t))位置更新公式为：
13、xij(t+1)＝xij(t)+vij(t+1)
14、其中i表示粒子编号，j表示维度，w为惯性权重，c1和c2为学习因子，r1和c2为随机数，pbest为个体最优位置，gbest为全局最优位置；
15、s5.各个计算节点将本地优化结果进行汇总，通过通信网络传递到中心节点进行综合评估，得到全局最优的功率输出和储能容量调配方案；
16、s6.根据全局最优调配方案，对新能源发电厂的各发电设备和储能设备生成控制指令，实现输出功率和储能容量处于变量收益最大化的智能调配。
17、优选的，在建立功率模型时，充分考虑发电设备的效率曲线、环境因素以及设备老化因素对功率输出的影响。
18、优选的，分布式计算技术中各计算节点之间通过高速数据总线进行数据交换，确保数据的实时性和准确性。
19、优选的，粒子群优化算法中，根据不同的新能源发电设备和储能设备的特性，对粒子的维度进行动态调整。
20、优选的，一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，包括分布式数据采集单元，用于采集新能源发电厂中各发电设备和储能设备的运行数据；
21、分布式计算单元，包含多个计算节点，用于执行基于粒子群优化算法的功率调配子问题求解；
22、中心控制单元，用于汇总各计算节点的优化结果并进行综合评估，得到全局最优调配方案；
23、控制指令生成与执行单元，用于根据全局最优调配方案生成控制指令并对各设备进行控制。
24、优选的，所述分布式数据采集单元中的传感器包括但不限于太阳能辐射传感器、风速传感器、功率传感器和储能容量传感器。
25、优选的，所述分布式计算单元的各计算节点采用高性能处理器，以提高计算效率。
26、优选的，所述中心控制单元与分布式计算单元之间采用高效的通信协议，保证数据传输的稳定性和可靠性。
27、优选的，所述控制指令生成与执行单元与新能源发电厂的设备之间通过工业控制网络进行连接。
28、优选的，系统还包括数据存储单元，用于存储采集到的数据、计算过程中的中间结果和全局最优调配方案信息。
29、本专利技术提供了一种新能源发电厂输出功率智能调配方法及系统。具备以下有益效果：
30、1、本专利技术能够根据实时的环境条件和设备状态，对太阳能、风力发电设备以及储能设备进行精确的功率调配，通过粒子群优化算法，实现了输出功率收益和储能容量收益之和的最大化，有效地提高了新能源发电厂的能源利用效率。
31、2、本专利技术采用分布式计算架构，将功率调配问题分解为多个子问题，分配到不同的计算节点进行处理，分布式架构不仅提高了计算效率，还增强了系统的稳定性和可靠性，即使某个计算节点出现故障，其他节点仍然能够继续工作，保证了系统的正常运行。
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1.一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，在建立功率模型时，充分考虑发电设备的效率曲线、环境因素以及设备老化因素对功率输出的影响。
3.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，分布式计算技术中各计算节点之间通过高速数据总线进行数据交换，确保数据的实时性和准确性。
4.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，粒子群优化算法中，根据不同的新能源发电设备和储能设备的特性，对粒子的维度进行动态调整。
5.一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，使用如权利要求1-4任一项所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，包括
6.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法及系统，其特征在于，所述分布式数据采集单元中的传感器包括但不限于太阳能辐射传感器、风速传感器、功率传感器和储能容量传感器。
7.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智
8.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，其特征在于，所述中心控制单元与分布式计算单元之间采用高效的通信协议，保证数据传输的稳定性和可靠性。
9.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，其特征在于，所述控制指令生成与执行单元与新能源发电厂的设备之间通过工业控制网络进行连接。
10.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，其特征在于，系统还包括数据存储单元，用于存储采集到的数据、计算过程中的中间结果和全局最优调配方案信息。
...【技术特征摘要】
1.一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，在建立功率模型时，充分考虑发电设备的效率曲线、环境因素以及设备老化因素对功率输出的影响。
3.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，分布式计算技术中各计算节点之间通过高速数据总线进行数据交换，确保数据的实时性和准确性。
4.根据权利要求1所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，粒子群优化算法中，根据不同的新能源发电设备和储能设备的特性，对粒子的维度进行动态调整。
5.一种新能源发电厂输出功率智能调配系统，使用如权利要求1-4任一项所述的一种新能源发电厂输出功率智能调配方法，其特征在于，包括
6.根据权利要求5所述的一种新能源发电厂输出功率智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：王书平，张延林，马磊，王俊野，王锐，
申请(专利权)人：国家电投集团河南电力有限公司技术信息中心，
类型：发明
国别省市：
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