CN113256068A - 一种智慧能源互联网*** - Google Patents

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Abstract

一种智慧能源互联网***，涉及能源互联网领域，包括能量输入模块、能量输出模块、储能模块、数据采集模块和管理平台；能量输入模块、能量输出模块和储能模块均通过数据采集模块与管理平台信号连接。本发明设置数据采集模块，通过数据采集传感器精准、高效采集能量输入设备、能量输出设备、储能设备的实时数据，便于对能源的整体把握以及细节调度，提高了能源信息的及时性；设置管理平台，利用能源调度模型进行数据处理、能源调度等级判定、能源平衡判定，再结合上述情况进行能源调度，准确判断调度的先后顺序，保证关键能量输出设备的能源供应，并通过预测提前预防能量不足，查找故障能量输入设备，智能性强，保证了能源供应的稳定性、高效性。

Description

一种智慧能源互联网***
技术领域
本发明涉及能源互联网领域，尤其涉及一种智慧能源互联网***。
背景技术
能源是现代社会赖以生存和发展的基础。为了应对能源危机，各国积极研究新能源技术，特别是太阳能、风能、生物能等可再生能源。可再生能源具有取之不竭,清洁环保等特点，受到世界各国的高度重视。可再生能源存在地理上分散、生产不连续、随机性、波动性和不可控等特点，传统电力网络的集中统一的管理方式,难于适应可再生能源大规模利用的要求。对于可再生能源的有效利用方式是分布式的“就地收集,就地存储,就地使用”。但分布式发电并网并不能从根本上改变分布式发电在高渗透率情况下对上一级电网电能质量,故障检测,故障隔离的影响,也难于实现可再生能源的最大化利用,只有实现可再生能源发电信息的共享,以信息流控制能量流,实现可再生能源所发电能的高效传输与共享,才能克服可再生能源不稳定的问题,实现可再生能源的真正有效利用。
信息技术与可再生能源相结合的产物-能源互联网为解决可再生能源的有效利用问题,提供了可行的技术方案。与目前开展的智能电网,分布式发电,微电网研究相比,能源互联网在概念、技术、方法上都有一定的独特之处。因此,研究能源互联网的特征及内涵,探讨实现能源互联网的各种关键技术,对于推动能源互联网的发展,并逐步使传统电网向能源互联网演化,具有重要理论意义和实用价值。
发明内容
(一)发明目的
为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种智慧能源互联网***。本发明设置数据采集模块，通过数据采集传感器精准、高效采集能量输入设备、能量输出设备、储能设备的实时数据，便于对能源的整体把握以及细节调度，提高了能源信息的及时性；设置管理平台，利用能源调度模型进行数据处理、能源调度等级判定、能源平衡判定，再结合上述情况进行能源调度，准确判断调度的先后顺序，保证关键能量输出设备的能源供应，并通过预测提前预防能量不足，查找故障能量输入设备，智能性强，保证了能源供应的稳定性、高效性。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明提供了一种智慧能源互联网***，包括能量输入模块、能量输出模块、储能模块、数据采集模块和管理平台；能量输入模块、能量输出模块和储能模块均通过数据采集模块与管理平台信号连接；能量输入模块包括能量输入设备1、能量输入设备2、能量输入设备3……能量输入设备i；能量输出模块包括能量输出设备1、能量输出设备2、能量输出设备3……能量输出设备i；数据采集模块包括配置参数采集单元、运行数据采集单元、输入能源采集单元和输出能源采集单元；管理平台上设置有能源调度模型；能源调度模型包括数据处理模块、能源调度等级判定模块、能源平衡判定模块和能源调度模块；训数据处理模块包括校正单元、分类单元和分析单元；能源调度等级判定模块包括能源调度等级判定标准设定单元和能源调度等级判定计算单元；能源平衡判定模块包括输入能量总和获取单元、输出能量总和获取单元和能源平衡判定单元；能源调度模块包括加权单元、预测单元、定位单元和能量调度信息发布单元。
优选的，储能模块包括热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备。
优选的，管理平台上还设置有报警模块。
优选的，数据采集模块还包括数据存储单元，对采集的数据进行云端备份。
优选的，能源调度模型还包括训练模块；训练模块通过互联网获取能源大数据合集，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，进行调度训练。
优选的，能源调度模型采用神经网络技术进行建模。
优选的，能量输入设备、能量输出设备、储能设备上均设置有数据采集传感器；数据采集传感器与数据采集模块信号连接。
本发明又提供一种智慧能源互联网***，工作方法如下：
S1、将能量输入设备1-i、能量输出设备1-i、热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备接入***；
S2、数据采集模块自动采集S1中各设备的配置参数、运行数据以及输入、输出、存储的能量数据，并进行存储备份；
S3、将采集的数据集合输送至能源调度模型；训数据处理模块接收数据采集模块输送的数据流，对其校正、分类、分析；
S4、能源调度等级判定模块根据提前设定的能源调度等级判定标准，对***中的能量输出设备1-i进行等级判定，判定公式如下为Ai＝x1+x2+x3……+xn，Ai为第i个能量输出设备的调度等级，xn为第n项指标的权重数；
S5、能源平衡判定模块进行平衡判定，判定规则：Pout＜Pin+Psto为能源富足；Pou＝Pin+Psto为能源平衡；Pout＞Pin+Psto为能源不足；Pout＝Pout，1+Pout，2+Pout，3……+Pout，n；Pin＝Pin，1+Pin，2+Pin，3……+Pin，n；
S6、能源富足时，能源调度模块对所有能量输出设备1-i的能量请求进行满足；
S7、能源平衡时，能源调度模块进行加权运算，公式为：Bi＝Ai*ɑt，Bi为第i个能量输出设备的调度优选指数，ɑt为t时剩余能源加权系数；根据加权运算结果，按照能量输出设备的调度优选指数进行能量分配，同时对故障能源输入设备进行定位，并预测能源平衡维持时间，向管理平台发送警报；
S8、管理者处理故障能源输入设备，恢复能源供应；
S9、训练模块通过互联网获取能源大数据合集，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，对能源调度模型进行训练。
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
一、本发明设置数据采集模块，通过数据采集传感器精准、高效采集能量输入设备、能量输出设备、储能设备的实时数据，便于对能源的整体把握以及细节调度，提高了能源信息的及时性；设置管理平台，利用能源调度模型进行数据处理、能源调度等级判定、能源平衡判定，再结合上述情况进行能源调度，准确判断调度的先后顺序，保证关键能量输出设备的能源供应，并通过预测提前预防能量不足，查找故障能量输入设备，智能性强，保证了能源供应的稳定性、高效性；
二、本发明中的一种智慧能源互联网***，工作方法简单，通过两次加权处理，将不同能量输出设备的调度等级差距放大，保证了能源调度等级判定的准确性；通过设置训练模块，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，对能源调度模型进行训练，不断完善***，提高了***的智能性和有效性。
附图说明
图1为本发明提出的一种智慧能源互联网***的结构示意图。
图2为本发明提出的一种智慧能源互联网***的工作方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
实施例1
如图1所示，本发明提出的一种智慧能源互联网***，包括能量输入模块、能量输出模块、储能模块、数据采集模块和管理平台；能量输入模块、能量输出模块和储能模块均通过数据采集模块与管理平台信号连接；能量输入模块包括能量输入设备1、能量输入设备2、能量输入设备3……能量输入设备i；能量输出模块包括能量输出设备1、能量输出设备2、能量输出设备3……能量输出设备i；数据采集模块包括配置参数采集单元、运行数据采集单元、输入能源采集单元和输出能源采集单元；管理平台上设置有能源调度模型；能源调度模型包括数据处理模块、能源调度等级判定模块、能源平衡判定模块和能源调度模块；训数据处理模块包括校正单元、分类单元和分析单元；能源调度等级判定模块包括能源调度等级判定标准设定单元和能源调度等级判定计算单元；能源平衡判定模块包括输入能量总和获取单元、输出能量总和获取单元和能源平衡判定单元；能源调度模块包括加权单元、预测单元、定位单元和能量调度信息发布单元。
在一个可选的实施例中，储能模块包括热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备。
在一个可选的实施例中，管理平台上还设置有报警模块。
在一个可选的实施例中，数据采集模块还包括数据存储单元，对采集的数据进行云端备份。
在一个可选的实施例中，能源调度模型还包括训练模块；训练模块通过互联网获取能源大数据合集，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，进行调度训练。
在一个可选的实施例中，能源调度模型采用神经网络技术进行建模。
在一个可选的实施例中，能量输入设备、能量输出设备、储能设备上均设置有数据采集传感器；数据采集传感器与数据采集模块信号连接。
本发明设置数据采集模块，通过数据采集传感器精准、高效采集能量输入设备、能量输出设备、储能设备的实时数据，便于对能源的整体把握以及细节调度，提高了能源信息的及时性；设置管理平台，利用能源调度模型进行数据处理、能源调度等级判定、能源平衡判定，再结合上述情况进行能源调度，准确判断调度的先后顺序，保证关键能量输出设备的能源供应，并通过预测提前预防能量不足，查找故障能量输入设备，智能性强，保证了能源供应的稳定性、高效性。
实施例2
如图2所示，本发明又提供一种智慧能源互联网***，工作方法如下：
S1、将能量输入设备1-i、能量输出设备1-i、热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备接入***；
S2、数据采集模块自动采集S1中各设备的配置参数、运行数据以及输入、输出、存储的能量数据，并进行存储备份；
S3、将采集的数据集合输送至能源调度模型；训数据处理模块接收数据采集模块输送的数据流，对其校正、分类、分析；
S4、能源调度等级判定模块根据提前设定的能源调度等级判定标准，对***中的能量输出设备1-i进行等级判定，判定公式如下为Ai＝x1+x2+x3……+xn，Ai为第i个能量输出设备的调度等级，xn为第n项指标的权重数；
S5、能源平衡判定模块进行平衡判定，判定规则：Pout＜Pin+Psto为能源富足；Pou＝Pin+Psto为能源平衡；Pout＞Pin+Psto为能源不足；Pout＝Pout，1+Pout，2+Pout，3……+Pout，n；Pin＝Pin，1+Pin，2+Pin，3……+Pin，n；
S6、能源富足时，能源调度模块对所有能量输出设备1-i的能量请求进行满足；
S7、能源平衡时，能源调度模块进行加权运算，公式为：Bi＝Ai*ɑt，Bi为第i个能量输出设备的调度优选指数，ɑt为t时剩余能源加权系数；根据加权运算结果，按照能量输出设备的调度优选指数进行能量分配，同时对故障能源输入设备进行定位，并预测能源平衡维持时间，向管理平台发送警报；
S8、管理者处理故障能源输入设备，恢复能源供应；
S9、训练模块通过互联网获取能源大数据合集，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，对能源调度模型进行训练。
本发明中的一种智慧能源互联网***，工作方法简单，通过两次加权处理，将不同能量输出设备的调度等级差距放大，保证了能源调度等级判定的准确性；通过设置训练模块，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，对能源调度模型进行训练，不断完善***，提高了***的智能性和有效性。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (8)

1.一种智慧能源互联网***，其特征在于，包括能量输入模块、能量输出模块、储能模块、数据采集模块和管理平台；能量输入模块、能量输出模块和储能模块均通过数据采集模块与管理平台信号连接；
能量输入模块包括能量输入设备1、能量输入设备2、能量输入设备3……能量输入设备i；
能量输出模块包括能量输出设备1、能量输出设备2、能量输出设备3……能量输出设备i；
数据采集模块包括配置参数采集单元、运行数据采集单元、输入能源采集单元和输出能源采集单元；
管理平台上设置有能源调度模型；能源调度模型包括数据处理模块、能源调度等级判定模块、能源平衡判定模块和能源调度模块；训数据处理模块包括校正单元、分类单元和分析单元；能源调度等级判定模块包括能源调度等级判定标准设定单元和能源调度等级判定计算单元；能源平衡判定模块包括输入能量总和获取单元、输出能量总和获取单元和能源平衡判定单元；能源调度模块包括加权单元、预测单元、定位单元和能量调度信息发布单元。
2.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，储能模块包括热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备。
3.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，管理平台上还设置有报警模块。
4.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，数据采集模块还包括数据存储单元，对采集的数据进行云端备份。
5.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，能源调度模型还包括训练模块；训练模块通过互联网获取能源大数据合集，采用机器学习方式，模拟能源调度场景，进行调度训练。
6.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，能源调度模型采用神经网络技术进行建模。
7.根据权利要求1所述的一种智慧能源互联网***，其特征在于，能量输入设备、能量输出设备、储能设备上均设置有数据采集传感器；数据采集传感器与数据采集模块信号连接。
8.一种包括权利要求1-7任一项所述的智慧能源互联网***，其特征在于，工作方法如下：
S1、将能量输入设备1-i、能量输出设备1-i、热能存储设备、冷能存储设备、电能存储设备、天然气存储设备、风能存储设备和太阳能存储设备接入***；
S2、数据采集模块自动采集S1中各设备的配置参数、运行数据以及输入、输出、存储的能量数据，并进行存储备份；
S3、将采集的数据集合输送至能源调度模型；训数据处理模块接收数据采集模块输送的数据流，对其校正、分类、分析；
S4、能源调度等级判定模块根据提前设定的能源调度等级判定标准，对***中的能量输出设备1-i进行等级判定，判定公式如下为Ai＝x1+x2+x3……+xn，Ai为第i个能量输出设备的调度等级，xn为第n项指标的权重数；
S5、能源平衡判定模块进行平衡判定，判定规则：Pout＜Pin+Psto为能源富足；Pou＝Pin+Psto为能源平衡；Pout＞Pin+Psto为能源不足；Pout＝Pout，1+Pout，2+Pout，3……+Pout，n；Pin＝Pin，1+Pin，2+Pin，3……+Pin，n；
S6、能源富足时，能源调度模块对所有能量输出设备1-i的能量请求进行满足；
S7、能源平衡时，能源调度模块进行加权运算，公式为：Bi＝Ai*ɑt，Bi为第i个能量输出设备的调度优选指数，ɑt为t时剩余能源加权系数；根据加权运算结果，按照能量输出设备的调度优选指数进行能量分配，同时对故障能源输入设备进行定位，并预测能源平衡维持时间，向管理平台发送警报；
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