集装箱式储能系统的控制方法及系统与流程

本发明涉及储能控制，尤其涉及集装箱式储能系统的控制方法及系统。

背景技术：

1、早期的储能系统主要是基于机械能储存，如水泵蓄能、飞轮储能等。这些系统的控制方法相对简单，主要是通过机械装置进行调节，如调节水泵的流量或飞轮的转速。然而，这些系统在能量密度和效率上存在一定的局限性。随着智能电网和可再生能源的普及，储能系统的控制方法进一步发展。智能化控制系统的出现使得储能系统能够更好地与电网集成，实现对能量流动的精确控制。控制方法逐渐向模型预测、优化算法和人工智能等技术方向演进，实现储能系统的最佳化运行。此外，对于不同类型的储能技术，如压缩空气储能、超级电容器等，也出现了针对性的控制方法。然而目前的储能系统控制方法缺乏多尺度耦合，难以准确描述系统的复杂动态特性，同时缺乏针对电池状态的有效控制模型和优化的控制策略，导致系统运行效率低下或电池损坏，进而导致储能系统控制的效率和可靠性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种集装箱式储能系统的控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种集装箱式储能系统的控制方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取储能系统结构数据和储能系统需求数据；基于储能系统结构数据和储能系统需求数据进行感知网络构建，生成传感器智能感知网络；通过传感器智能感知网络进行能量流传输，生成标准传输能量流数据；

4、步骤s2：根据标准传输能量流数据进行系统抽象化分析，生成系统抽象描述数据；基于系统抽象描述数据进行多尺度模型耦合，生成多尺度耦合模型；

5、步骤s3：对电池状态控制模型进行控制策略构建，生成储能控制策略；根据储能控制策略进行状态响应分析，生成系统状态优化响应曲线；通过系统状态优化响应曲线对储能控制策略进行实时云计算监控，从而生成系统状态控制信息数据；

6、步骤s4：对系统状态控制信息数据进行模型训练，生成储能控制性能评估模型；将系统状态控制信息数据导入至储能控制性能评估模型中进行储能控制性能评估，生成储能控制性能评估报告。

7、本发明通过获取储能系统结构数据和储能系统需求数据；基于这些数据构建感知网络，即传感器智能感知网络。这个步骤的目的是建立一个系统可以感知和监测能量流的网络，从而生成标准的能量流数据，为后续分析提供基础。建立了一个感知网络，系统可以实时监测储能系统的运行状态和能量流动情况，为后续优化和控制提供数据基础。根据标准传输能量流数据进行系统抽象化分析，生成系统抽象描述数据；然后进行多尺度模型耦合，生成多尺度耦合模型。这个步骤是对系统进行抽象化的分析和建模，以便更好地理解系统行为。生成了多尺度耦合模型，可以从不同的尺度和角度来理解和分析储能系统，为系统优化和控制提供更全面的视角。对电池状态控制模型进行控制策略构建，生成储能控制策略；根据储能控制策略进行状态响应分析，生成系统状态优化响应曲线；通过系统状态优化响应曲线对储能控制策略进行实时云计算监控，生成系统状态控制信息数据。这个步骤是对储能系统进行控制策略设计和状态响应分析的过程。建立了储能控制策略和状态响应曲线，可以根据系统状态实时调整控制策略，提高系统的响应速度和效率。对系统状态控制信息数据进行模型训练，生成储能控制性能评估模型；将系统状态控制信息数据导入至储能控制性能评估模型中进行储能控制性能评估，生成储能控制性能评估报告。这个步骤是对系统进行性能评估和优化的过程。生成了储能控制性能评估模型和评估报告，可以评估储能系统的控制性能，发现潜在问题并提出改进措施，从而提高储能系统的效率和稳定性。因此，本发明通过集装箱式建模对储能系统进行多尺度模型耦合和控制策略构建，调高了储能系统控制的效率和可靠性。

8、在本说明书中，提供了一种集装箱式储能系统，用于执行上述的集装箱式储能系统的控制方法，该集装箱式储能系统包括：

9、智能感知模块，用于获取储能系统结构数据和储能系统需求数据；基于储能系统结构数据和储能系统需求数据进行感知网络构建，生成传感器智能感知网络；通过传感器智能感知网络进行能量流传输，生成标准传输能量流数据；

10、多尺度模型耦合模块，用于根据标准传输能量流数据进行系统抽象化分析，生成系统抽象描述数据；基于系统抽象描述数据进行多尺度模型耦合，生成多尺度耦合模型；

11、智能控制策略模块，用于对电池状态控制模型进行控制策略构建，生成储能控制策略；根据储能控制策略进行状态响应分析，生成系统状态优化响应曲线；通过系统状态优化响应曲线对储能控制策略进行实时云计算监控，从而生成系统状态控制信息数据；

12、控制性能评估模块，用于对系统状态控制信息数据进行模型训练，生成储能控制性能评估模型；将系统状态控制信息数据导入至储能控制性能评估模型中进行储能控制性能评估，生成储能控制性能评估报告。

13、本发明的有益效果在于通过传感器智能感知网络和标准传输能量流数据，可以实现对能量流的精确监测和管理，从而优化储能系统的能量传输效率。基于系统抽象描述数据和多尺度耦合模型，能够更好地理解和描述储能系统的复杂结构和行为，为系统优化和决策提供深入洞察。通过对电池状态控制模型进行控制策略构建和状态响应分析，可以生成更加智能和高效的储能控制策略，提高系统性能和稳定性。基于系统状态优化响应曲线进行实时云计算监控，可以及时发现系统状态变化并进行响应调整，保障储能系统的正常运行和性能优化。通过储能控制性能评估模型对系统状态控制信息数据进行训练和评估，可以更准确地评估储能系统的性能表现，并生成相应的评估报告，为系统优化和改进提供指导和参考。因此，本发明通过集装箱式建模对储能系统进行多尺度模型耦合和控制策略构建，调高了储能系统控制的效率和可靠性。

技术特征：

1.一种集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：

6.根据权利要求4所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：

7.根据权利要求4所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的集装箱式储能系统的控制方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

10.一种集装箱式储能系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的集装箱式储能系统的控制方法，该集装箱式储能系统包括：

技术总结本发明涉及储能控制技术领域，尤其涉及集装箱式储能系统的控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取储能系统结构数据和储能系统需求数据；基于储能系统结构数据和储能系统需求数据进行感知网络构建，生成传感器智能感知网络；通过传感器智能感知网络进行能量流传输，生成标准传输能量流数据；根据标准传输能量流数据进行系统抽象化分析，生成系统抽象描述数据；基于系统抽象描述数据进行多尺度模型耦合，生成多尺度耦合模型；对电池状态控制模型进行控制策略构建，生成储能控制策略。本发明通过集装箱式建模对储能系统进行多尺度模型耦合和控制策略构建，调高了储能系统控制的效率和可靠性。技术研发人员：康华,曾颖芳,盘华梅受保护的技术使用者：深圳元鑫能源科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9