一種源荷儲智能集成管理系統的制作方法

本發明涉及能源管理相關，更具體地說，是一種源荷儲智能集成管理系統。

背景技術：

1、分布式電源、通信與控制技術的快速發展帶來智能電網、主動配電網等研究領域的興起，源儲荷協調優化是一種對分布式電源、儲能裝置及負荷的綜合管理，涵蓋電能生產、傳輸和分配的環節，能進一步提高分布式可再生能源的消納水平，并兼顧系統經濟性與安全性。源荷儲系統的研究應用，對能源發展意義重大。提高大故障應對能力，能夠使故障應急處理時間從分鐘級縮短至毫秒級，為預防控制大面積停電時間提供了專業手段。當前興起的能源互聯網是能源體系新的發展方向，旨在打造橫向多能源體互補和縱向源儲荷協調互動的能源互聯圈，最大程度地利用分布式可再生能源，實現本地化的能量供給及大范圍的能量互聯。源儲荷協調優化管理將是實現能源互聯網的重要技術之一。

2、在能源互聯網迅速發展的背景下，源儲荷協調優化管理的重要性日漸提高。目前國內外的研究側重于分布式電源、儲能裝置的單一或部分協調控制，缺少將源儲荷集成優化管理的研究，未能對負荷的分配起到有力支撐。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種源荷儲智能集成管理系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供了一種技術方案：一種源荷儲智能集成管理系統，包括電源管理模塊、負荷管理模塊和儲能管理模塊；

3、所述電源管理模塊用于統計分布式發電設備的發電量和預測分布式發電設備的未來發電量；

4、所述負荷管理模塊用于根據設定的時間監測分布式負載的負荷，得到負荷數據，所述負荷管理模塊還用于根據采集的負荷數據對未來的需求負荷進行預測，得到負荷預測數據；所述負荷管理模塊包括標簽單元、負荷量預測單元和在線監測單元；所述標簽單元用于根據使用場景和用電類別對分布式負載打標簽，并根據標簽的不同將負載分類；所述在線監測單元用于根據設定的時間在線監測各個標簽的負載的負荷，得到負荷數據；所述負荷量預測單元用于根據負荷數據預測未來時間各個標簽的負載的負荷；

5、所述儲能管理模塊用于通過充電的方式將分布式發電設備的能源儲存和將儲存的能源對負載放電，所述儲能管理模塊還用于根據電源管理模塊預測的分布式發電設備的發電量未來發電量和負荷管理模塊預測的未來時間各個標簽的負載的負荷，對儲能未來時間的充放電進行控制，當未來時間段負載的負荷大于未來時間段的發電量時，通過外接電源為儲能設備充電。

6、本技術再進一步的技術方案：所述在線監測單元包括監測子單元，所述監測子單元用于分別在局部時序時間和長短時間時序在線監測各個標簽的負載的負荷，得到局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據。

7、本技術再進一步的技術方案：所述負荷量預測單元包括清洗子單元和預測子單元；所述清洗子單元用于篩選處于設定范圍內的局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據；所述預測子單元用于根據清洗子單元清洗后局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據構建局部時序學習模型和長短時間時序學習模型，通過局部時序學習模型和長短時間時序學習模型構建雙時序學習模型，向雙時序學習模型輸入設定時刻t，雙時序學習模型分析后，得到時刻t和待預測的t+n時刻的負荷值。

8、本技術再進一步的技術方案：所述電源管理模塊包括發電量統計單元和發電量預測單元；

9、所述發電量統計單元用于對分布式的發電設備的發電量進行統計，得到發電量數據；

10、所述發電量預測單元用于根據發電量數據預測分布式的發電設備未來時間的發電量。

11、本技術再進一步的技術方案：所述電源管理模塊還包括發電量分析單元，所述發電量分析單元用于根據天氣、日期和季度的分類對發電量數據進行分析，得到發電量分析數據。

12、本技術再進一步的技術方案：所述發電量預測單元用于根據發電量分析數據構建發電量預測模型，根據輸入的天氣、日期或/和季度，對指定的天氣、日期或/和季度的發電量進行預測。

13、本技術再進一步的技術方案：所述儲能管理模塊包括切換單元、儲能單元和儲能分析單元；

14、所述儲能單元用于將分布式發電設備和外接電源的能源充電至儲能設備，所述儲能單元還用于將儲能設備儲存的能源對負載放電；

15、所述儲能分析單元用于根據電源管理模塊預測的分布式發電設備的發電量未來發電量和負荷管理模塊預測的未來時間各個標簽的負載的負荷，分析在未來時間段中，儲能設備儲存的能源是否足夠在該時間段中負載的用電需求；

16、所述切換單元用于對儲能未來時間段的充放電進行控制，當未來時間段負載的負荷大于未來時間段的發電量時，控制外接電源為儲能設備充電。

17、采用本發明實施例提供的技術方案，與現有技術相比，具有如下有益效果：

18、1、本發明通過設置電源管理模塊能夠預測分布式發電設備的未來發電量，設置的負荷管理模塊能夠根據采集的負荷數據對未來的需求負荷進行預測，從而使得儲能管理模塊能夠根據電源管理模塊預測的分布式發電設備的發電量未來發電量和負荷管理模塊預測的未來時間各個標簽的負載的負荷，對儲能未來時間的充放電進行控制，優化電能調度功能，進而能夠應對未來時間內的用電需求，當未來時間段負載的負荷大于未來時間段的發電量時，通過外接電源為儲能設備充電，能夠在清潔能源的合理利用的前提下，保證了分布式負載的用電需求，能夠通過電源管理模塊、負荷管理模塊和儲能管理模塊的集成化管理，保證了在未來時間分布式負載的用電協調和控制；解決了現有技術中因為側重于分布式電源、儲能裝置的單一或部分協調控制，從而缺少將源儲荷集成優化管理的研究，進而導致負荷的分配較差的問題。

19、2、本發明設置的負荷量預測單元，能夠通過清洗子單元將與平時相差較大的負荷數據清洗掉，得到清洗后局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據，然后再將清洗后局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據輸送至預測子單元，從而節省了數據傳輸所用的儲存空間；此外預測子單元能夠根據清洗子單元清洗后局部時序負荷數據和長短時間時序負荷數據構建局部時序學習模型和長短時間時序學習模型，通過局部時序學習模型和長短時間時序學習模型構建雙時序學習模型，從而能夠在向雙時序學習模型輸入設定時刻t時，在雙時序學習模型的分析下，得到時刻t和待預測的t+n時刻的負荷值，從而提高了對未來時間的負荷量預測的準確度。

20、3、本發明設置的電量分析單元，能夠在線獲取實時時間和未來時間內的預測天氣數據，提升預測發電量的準確性，從而能夠根據過去時間和天氣的發電量，根據預測天氣數據對未來時間的發電量進行預測。

21、4、本發明通過設置儲能管理模塊，能夠根據時間段和時間點對分布式發電的充電量進行數據統計，從而便于儲能分析單元能夠根據電源管理模塊預測的分布式發電設備的發電量未來發電量和負荷管理模塊預測的未來時間各個標簽的負載的負荷，分析在未來時間段中，儲能設備儲存的能源是否足夠在該時間段中負載的用電需求；進而能夠在未來時間段負載的負荷大于未來時間段的發電量時，提前控制外接電源為儲能設備充電，保證儲能設備能夠儲存有足夠的電量滿足未來時間段內分布式負載的需求。