基于边缘计算的源网荷储优化控制系统、方法及存储介质与流程

本发明属于电力协调调度，具体为基于边缘计算的源网荷储优化控制系统、方法及存储介质。

背景技术：

1、当前，在电力协调调度技术领域，如何确保在能源供应安全的情况下，降低对传统能源的依赖，积极稳步推进能源结构优化，进行源网荷储协同控制，实现清洁能源对传统能源的有序替代，是需要关注和解决的问题。自然界中风能、太阳能、潮汐能等清洁能源较为丰富，且对环境危害极小甚至无害，充分利用好清洁能源能有效降低火电造成的环境污染，减少一次能源消耗。

2、针对于源网荷储协同控制，现有的一些协同方法和系统大多都是服务于电力市场的小型企业，其预测能力有限，主要是在电力价格较低时购入，在电力价格较高时卖出，其调控能力比较弱，不适用于电网进行大范围综合性的调节；并且现有的协同方法和系统在购买电力时，经常会出现电力购入过量，或者由于一段时间内电价较高，导致电力购入不足的情况，可能会造成局部区域断电的情况，不能满足对于源网荷储优化控制的实际需求。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于边缘计算的源网荷储优化控制系统、方法及存储介质，能够预测未来时间内负荷侧的用电负荷数据和电源侧的新能源发电设备发电功率，并且进一步对用电负荷数据和新能源发电设备发电功率进行分析，判断其在不同时间段的供求关系，将供求关系和电价进行结合，在保证电力需求的情况下减少电力成本，电力调度效果更好。

3、（二）技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、基于边缘计算的源网荷储优化控制系统，包括数据获取模块、边缘计算模块、汇总规划模块和综合分析模块：

6、数据获取模块，用于获取电源侧发电设备的工作数据、负荷侧的用电负荷数据、储能设备的储能数据以及负荷侧和电源侧的环境数据；

7、边缘计算模块，用于对电源侧发电设备中的新能源发电设备的工作数据和负荷侧的用电负荷数据进行处理，分别预测出新能源发电设备发电功率和负荷侧的用电负荷数据；

8、汇总规划模块，包括状态分析单元、能源调度管理单元和储能管理单元；

9、状态分析单元获取并汇总预测的所有负荷侧的用电负荷数据ydfhz和预测的所有新能源发电设备的发电总功率fdsjz，判断出新能源发电功率与电负荷之间的供求关系以及关系变化的时间节点，并且获取上一日的电价数据djsj；

10、能源调度管理单元获取供求关系以及关系变化的时间节点数据，并根据获取的数据制定调度管理计划；

11、储存管理单元获取调度管理计划，并且按照调度管理计划的内容对储能设备中的电量进行调度管理。

12、优选的，所述电源侧发电设备的工作数据包括光伏发电站的工作数据、风力发电站的工作数据以及灵活发电设备的工作数据，储能设备的储能数据为储能设备的储存电量，灵活发电设备包括小水电机组。

13、优选的，预测出负荷侧的用电负荷数据的计算公式如下：

14、；

15、式中，ydfh为预测出的负荷侧的用电负荷，ydfhc为预测地本年度标准环境下负荷侧的用电负荷，为影响因素对用电负荷的影响比例，α为修正比例；n为影响用电负荷的因素数量，di为第i种影响因素数据与标准环境数据区间的距离，βi为第i种影响因素对应的影响比例。

16、优选的，电源侧的新能源发电设备发电功率包括风力发电功率和光伏发电功率；预测出的风力发电功率的计算公式如下：

17、；

18、式中，flfd为风力发电站的发电功率，m为风力发电站内部风力发电机的数量，v1为风力发电机发动时对应的风速，v2为风力发电机全功率发电时对应的风速，flxsi为第i台风力发电机的风力利用系数，为叶轮覆盖面积，为空气密度；

19、预测出的光伏发电功率的计算公式如下：

20、；

21、式中，k为光伏发电站正常工作的光伏发电设备的数量，gffdb为标准环境下光伏发电设备的额定输出功率，为电池温度与标准环境下温度的差值，为温度差值的影响系数，tyfz为光照幅度值与标准环境的倍数，gffds为光伏发电站发电功率上限。

22、优选的，所有新能源发电设备的发电总功率fdsjz的计算公式如下：

23、；

24、式中，a为光伏发电站的数量，gffdi为第i个光伏发电站的发电功率，b为风力发电站的数量，flfdi为第i个风力发电站的发电功率；

25、判断出新能源发电功率与电负荷之间的供求关系以及关系变化的时间节点的步骤如下：

26、绘制出预测的负荷侧的用电负荷数据与时间的曲线图，以及预测的所有新能源发电设备的发电总功率与时间的曲线图；

27、将两组曲线图合并，寻找曲线相交点，曲线相交点即关系变化的时间节点。

28、优选的，能源调度管理单元根据获取的数据制定调度管理计划的步骤如下：

29、当存在t1时间段内，fdsjz≥ydfhz，储能设备储电，计算出此时储能设备中还需要储存的电量，计算公式如下：

30、；

31、式中，ccdl为储能设备中还需要储存的电量，cnrl为储能设备的容量，cnrls为储能设备的剩余的电量，为上一日电价均值，为上一日t1时间段的电价均值；

32、比对储能设备中还需要储存的电量ccdl与灵活发电设备在t1时间段内的发电量大小；

33、若，式中lhfdmin为灵活发电设备的最低发电功率，此时调整灵活发电设备的发电功率为；

34、若，此时不做任何调整；

35、当存在t1时间段内，fdsjz＜ydfhz，且，此时不做任何调整；

36、当t1时间段内，存在，储能设备工作，此时进行如下比对；

37、；

38、此时，调整灵活发电设备的发电功率，调整后灵活发电设备发电功率的计算公式如下：

39、；

40、当t1时间段内，存在，且比对结果如下：

41、；

42、此时，灵活发电设备的发电功率不调整。

43、优选的，还包括综合分析模块，将实际发电功率与预测的新能源发电设备发电功率比对，将实际用电负荷与预测的用电负荷进行比对，判断是否符合设定的标准，不在标准范围时调整边缘计算模块。

44、优选的，综合分析模块计算调整比例的步骤如下：

45、计算实际发电功率与预测的新能源发电设备发电功率时，单独计算预测风力发电功率与实际风力发电功率的差值平均值u1和预测光伏发电功率与实际光伏发电功率的差值平均值u2，计算实际用电负荷与预测的用电负荷的差值平均值u3；

46、判断差值平均值是否符合设定的阈值范围[0,u]；

47、当差值平均值均符合阈值范围时，不做调整；

48、当，上调flxsi，上调的比例为；

49、当，上调，上调的比例为；

50、当，调整α和β，下调的比例为；

51、其中，β为影响因素对应的影响比例，为基础调整系数，取0-3。

52、本发明还提供了基于边缘计算的源网荷储优化控制方法，使用上述基于边缘计算的源网荷储优化控制系统，包括如下步骤：

53、获取电源侧发电设备的工作数据、负荷侧的用电负荷数据、储能设备的储能数据以及负荷侧和电源侧的环境数据；

54、对电源侧发电设备中的新能源发电设备的工作数据和负荷侧的用电负荷数据进行处理，分别预测出新能源发电设备发电功率和负荷侧的用电负荷数据；

55、获取并汇总预测的所有负荷侧的用电负荷数据ydfhz和预测的所有新能源发电设备的发电总功率fdsjz，判断出新能源发电功率与电负荷之间的供求关系以及关系变化的时间节点，并且获取上一日的电价数据djsj；

56、获取供求关系以及关系变化的时间节点数据，并根据获取的数据制定调度管理计划；

57、获取调度管理计划，并且按照调度管理计划的内容对储能设备中的电量进行调度管理。

58、本发明还提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现基于边缘计算的源网荷储优化控制方法的步骤。

59、（三）有益效果

60、本发明具备以下有益效果：

61、本发明能够预测未来时间内负荷侧的用电负荷数据和电源侧的新能源发电设备发电功率，并且进一步对用电负荷数据和新能源发电设备发电功率进行分析，判断其在不同时间段的供求关系，将供求关系和电价进行结合，在保证电力需求的情况下减少电力成本，电力调度效果更好，有效解决了现有电力需求与电力价格无法兼顾的缺陷，整体使用效果好，具有良好的使用前景。

62、本发明系统在正常使用时，将传统能源发电量维持在低点，在用电高峰期新能源供电不足时，优先采用储能设备供电，将传统能源变化为后备能源，充分的利用新能源发电的电量，降低对传统能源的依赖，能够有效的节约资源，而且能够保证电力的供应量，有效解决了现有系统在用电高峰期为了保证电力运行而采用放弃使用新能源供电，完全采用传统能源的缺陷。