CN115498750A - 一种光伏电源的智能充电管理方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光伏电源的智能充电管理方法及***，涉及电能存储领域，其中，所述方法包括：基于储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；根据电量信息、充电警戒值，确定充电警戒概率；当充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，充电断开信息用于断开光伏充电源；根据电量信息、放电警戒线，确定放电警戒概率；当放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，放电断开信息用于断开用电负载。解决了现有技术中针对光伏电源的充电管理准确性不足、全面性不高，进而造成光伏电源的充电管理效果不佳的技术问题。达到了提升光伏电源的充电管理效果等技术效果。

Description

一种光伏电源的智能充电管理方法及***

技术领域

本发明涉及电能存储领域，具体地，涉及一种光伏电源的智能充电管理方法及***。

背景技术

科学技术的飞速发展、人民生活水平的不断提高推动了能源需求的日趋增长，与此同时，煤、石油等不可再生能源日趋减少，太阳能等可再生能源的大规模开发利用迫在眉睫。光伏电源作为一种新型的绿色可再生能源，具有取之不尽、无污染等优点。光伏电源已广泛应用于照明、电力供应、通讯、交通等诸多领域。在光伏电源应用的过程，因光伏电源充电管理不当造成的过充电、过放电时有发生，极大地影响了蓄电池的使用寿命，以及光伏电源的推广、使用。研究设计一种对光伏电源进行优化充电管理的方法，具有十分重要的现实意义。

现有技术中，存在针对光伏电源的充电管理准确性不足、全面性不高，进而造成光伏电源的充电管理效果不佳的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理方法及***。解决了现有技术中针对光伏电源的充电管理准确性不足、全面性不高，进而造成光伏电源的充电管理效果不佳的技术问题。达到了提高光伏电源的充电管理准确性、全面性，提升光伏电源的充电管理效果；同时，对蓄电池的充电情况进行实时监控，防止过充电或者过放电对蓄电池造成损坏，延长蓄电池的使用寿命的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理方法及***。

第一方面，本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理方法，其中，所述方法应用于一种光伏电源的智能充电管理***，所述方法包括：监测获得储能蓄电池的电量信息；获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

第二方面，本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理***，其中，所述***包括：充电控制电路，太阳能光伏电池组与储能蓄电池之间通过所述充电控制电路连接；放电控制电路，储能蓄电池与用电负载之间通过所述放电控制回路连接；智能管理模块，所述智能管理模块包括数据运算处理模块、充电效率监控电路、耗电效率监控电路；充电控制开关，所述充电控制开关输入端与所述数据运算处理模块的输出端连接，充电控制开关的输出端与所述充电控制电路连接，用于控制充电控制电路通断的充电控制开关；放电控制开关，所述放电控制开关输入端与所述数据运算处理模块的输出端连接，放电控制开关的输出端与所述放电控制电路连接，用于控制放电控制电路通断的放电控制开关。

第三方面，本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理***，其中，所述***包括：监测模块，所述监测模块用于监测获得储能蓄电池的电量信息；警戒确定模块，所述警戒确定模块用于获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；充电警戒概率确定模块，所述充电警戒概率确定模块用于根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；充电断开信息获得模块，所述充电断开信息获得模块用于当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；放电警戒概率确定模块，所述放电警戒概率确定模块用于根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；放电断开信息生成模块，所述放电断开信息生成模块用于当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过对储能蓄电池进行监测，获得储能蓄电池的电量信息；通过储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；根据电量信息、充电警戒值，确定充电警戒概率；当充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，充电断开信息用于断开光伏充电源；根据电量信息、放电警戒线，确定放电警戒概率；当放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，放电断开信息用于断开用电负载。达到了提高光伏电源的充电管理准确性、全面性，提升光伏电源的充电管理效果；同时，对蓄电池的充电情况进行实时监控，防止过充电或者过放电对蓄电池造成损坏，延长蓄电池的使用寿命的技术效果。

附图说明

图1为本申请一种光伏电源的智能充电管理方法的流程示意图；

图2为本申请一种光伏电源的智能充电管理方法中基于监测时间节点对储能蓄电池的电量信息进行检测采集的流程示意图；

图3为本申请一种光伏电源的智能充电管理方法中进行供电切换连接的流程示意图；

图4为本申请一种光伏电源的智能充电管理***的结构示意图。

附图标记说明：监测模块11，警戒确定模块12，充电警戒概率确定模块13，充电断开信息获得模块14，放电警戒概率确定模块15，

放电断开信息生成模块16。

具体实施方式

本申请通过提供一种光伏电源的智能充电管理方法及***。解决了现有技术中针对光伏电源的充电管理准确性不足、全面性不高，进而造成光伏电源的充电管理效果不佳的技术问题。达到了提高光伏电源的充电管理准确性、全面性，提升光伏电源的充电管理效果；同时，对蓄电池的充电情况进行实时监控，防止过充电或者过放电对蓄电池造成损坏，延长蓄电池的使用寿命的技术效果。

实施例一

请参阅附图1，本申请提供一种光伏电源的智能充电管理方法，其中，所述方法应用于一种光伏电源的智能充电管理***，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：监测获得储能蓄电池的电量信息；

进一步的，如附图2所示，本申请步骤S100还包括：

步骤S110：获得储能蓄电池的供电光伏信息；

步骤S120：根据所述供电光伏信息进行供电量分析预测，获得供电量预测信息；

进一步的，本申请步骤S120还包括：

步骤S121：根据所述供电光伏信息，获得供电光伏数量、供电光伏设置位置、供电光伏基础信息；

具体而言，对储能蓄电池进行供电光伏参数采集，获得储能蓄电池的供电光伏信息。其中，所述供电光伏信息包括供电光伏数量、供电光伏设置位置、供电光伏基础信息。所述供电光伏基础信息包括供电光伏的结构组成、面积、光伏日照供电转换系数。达到了获得可靠的储能蓄电池的供电光伏信息，为后续确定供电光伏电转换信息提供数据支持的技术效果。

步骤S122：根据所述供电光伏设置位置，获得光照强度信息，基于所述光照强度信息、所述供电光伏基础信息，确定供电光伏电转换信息；

进一步的，本申请步骤S122还包括：

步骤S1221：实时获得光照强度信息；

步骤S1222：基于日时间序列，构建时序链，其中，时序链包括时序供电量信息、光照强度信息与时序链各时间节点对应；

步骤S1223：根据所述供电光伏基础信息，确定光伏日照供电转换系数；

步骤S1224：根据所述光伏日照供电转换系数、时序供电量信息、光照强度信息的函数关系，基于所述时序链，构建马尔科夫链模型；

步骤S1225：根据所述马尔科夫链模型对各时间节点的时序供电量信息进行预测，获得供电光伏电转换信息，所述供电光伏电转换信息为光伏转换电量的概率及电量值。

步骤S123：根据所述供电光伏电转换信息、所述供电光伏数量，获得所述供电量预测信息。

具体而言，基于供电光伏设置位置进行实时光照强度参数采集，获得光照强度信息。进一步，从供电光伏基础信息中提取出光伏日照供电转换系数，并分析光伏日照供电转换系数、时序供电量信息、光照强度信息之间的函数关系，结合时序链，构建马尔科夫链模型。进而，按照马尔科夫链模型对各时间节点的时序供电量信息进行预测，获得供电光伏电转换信息，结合供电光伏数量，获得供电量预测信息。其中，所述光照强度信息包括供电光伏设置位置对应的实时光照强度参数。所述日时间序列包括日照时间对应的各时间节点。所述时序链包括时序供电量信息、光照强度信息。且，时序供电量信息、光照强度信息与时序链各时间节点具有对应关系。所述时序供电量信息包括时序链各时间节点对应的供电量信息。所述时序链各时间节点包括日时间序列。所述光伏日照供电转换系数包括储能蓄电池的光伏组件将太阳能转化为电能的转换效率参数。所述马尔科夫链模型包括光伏日照供电转换系数、时序供电量信息、光照强度信息之间的函数关系，以及时序链。所述马尔科夫链模型具有按照时序链各时间节点进行时序供电量信息预测的功能。所述供电光伏电转换信息包括光伏转换电量的概率、光伏转换电量值。所述供电量预测信息包括供电光伏电转换信息、供电光伏数量，以及光伏转换电量值与供电光伏数量的乘积。达到了通过马尔科夫链模型对各时间节点的时序供电量信息进行预测，获得准确的供电光伏电转换信息，进而确定可靠的供电量预测信息，提高后续获得的监测时间节点的适应性、科学性的技术效果。

步骤S130：获得蓄电池用电负载信息；

步骤S140：根据所述蓄电池用电负载信息进行放电分析预测，获得放电量预测信息；

进一步的，本申请步骤S140还包括：

步骤S141：根据所述蓄电池用电负载信息，获得负载属性信息、负载需求量信息；

步骤S142：根据所述负载属性信息，对负载历史供应状态进行分析，确定负载供应走势信息；

步骤S143：根据所述负载供应走势信息、负载需求量信息，获得负载需求走势信息；

步骤S144：根据所述负载需求走势信息对放电量进行预测，获得所述放电量预测信息。

具体而言，采集储能蓄电池的用电负载参数，获得蓄电池用电负载信息。蓄电池用电负载信息包括负载属性信息、负载需求量信息。进一步，基于负载属性信息对负载历史供应状态进行分析，获得负载供应走势信息，结合负载需求量信息确定负载需求走势信息，并根据负载需求走势信息进行放电量预测，获得放电量预测信息。其中，所述负载属性信息包括储能蓄电池的用电负载类型，以及用电负载类型对应的用电负载数量。所述负载需求量信息包括负载属性信息对应的需求电量值。所述负载历史供应状态包括历史负载属性信息，以及历史负载属性信息对应的历史放电量。所述负载供应走势信息包括负载属性信息的变化趋势，以及负载属性信息对应的放电量变化趋势。所述负载需求走势信息包括负载供应走势信息、负载需求量信息。所述放电量预测信息包括蓄电池用电负载信息对应的预测放电量数据。达到了通过对蓄电池用电负载信息进行放电分析预测，获得放电量预测信息，提高后续对储能蓄电池的电量信息进行采集的适配度的技术效果。

步骤S150：根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息，确定监测时间节点，基于所述监测时间节点对所述储能蓄电池的电量信息进行检测采集。

进一步的，本申请步骤S150还包括：

步骤S151：根据所述供电量预测信息，拟合供电剩余量走势曲线；

步骤S152：根据所述放电量预测信息，拟合放电需求量走势曲线；

步骤S153：将所述供电剩余量走势曲线、放电需求量走势曲线进行走势融合，确定供需关系走势；

步骤S154：基于所述充电警戒值、放电警戒线对所述供需关系走势进行匹配，确定监测时间区间；

步骤S155：根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息进行变化率分析，确定走势变化率，基于所述走势变化率、所述监测时间区间，获得所述监测时间节点。

具体而言，对供电量预测信息进行曲线拟合，获得供电剩余量走势曲线。对放电量预测信息进行曲线拟合，获得放电需求量走势曲线。并将供电剩余量走势曲线、放电需求量走势曲线进行融合，获得供需关系走势。进一步，按照充电警戒值、放电警戒线对供需关系走势进行匹配，获得监测时间区间，对供电量预测信息、放电量预测信息进行变化率分析，确定走势变化率，结合监测时间区间，获得监测时间节点。进而，按照监测时间节点对储能蓄电池的电量信息进行采集，获得储能蓄电池的电量信息。其中，所述供电剩余量走势曲线包括供电量预测信息对应的实时变化曲线。所述放电需求量走势曲线包括放电量预测信息对应的实时变化曲线。所述供需关系走势包括将供电剩余量走势曲线、放电需求量走势曲线进行比对，获得的供电剩余量与放电需求量之间的变化趋势信息。所述监测时间区间包括供需关系走势中，充电警戒值、放电警戒线对应的时间区间信息。所述充电警戒值包括储能蓄电池充满电时的电量值。所述放电警戒线包括储能蓄电池的放电预警电量值。所述走势变化率包括供电量预测信息的变化率、放电量预测信息的变化率。所述监测时间节点包括按照走势变化率对监测时间区间进行划分，获得的多个时间节点。示例性地，当走势变化率较高时，对监测时间区间进行密集划分，获得时间间隔短的多个时间节点。所述储能蓄电池的电量信息包括监测时间节点对应的储能蓄电池的电量数据。达到了按照监测时间节点对储能蓄电池的电量信息进行科学地采集，获得储能蓄电池的电量信息，提高光伏电源的充电管理准确性的技术效果。

步骤S200：获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；

步骤S300：根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；

步骤S400：当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；

具体而言，对储能蓄电池进行基础参数采集，获得储能蓄电池基础信息。储能蓄电池基础信息包括充电警戒值、放电警戒线。进一步，基于电量信息、充电警戒值进行计算，获得充电警戒概率。对充电警戒概率是否达到充电预设条件进行判断，如果充电警戒概率达到充电预设条件，获得充电断开信息。其中，所述充电警戒值包括储能蓄电池充满电时的电量值。所述放电警戒线包括储能蓄电池的放电预警电量值。所述充电警戒概率包括电量信息与充电警戒值之间的比值信息。所述充电预设条件包括预先设置确定的充电警戒概率阈值。所述充电断开信息是用于断开光伏充电源的指令信息。达到了通过对电量信息、充电警戒值进行计算，获得充电警戒概率，并结合充电预设条件适应性地生成充电断开信息，提高光伏电源的充电管理质量的技术效果。

步骤S500：根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；

步骤S600：当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

具体而言，基于电量信息、放电警戒线进行计算，获得放电警戒概率。对放电警戒概率是否达到放电预设条件进行判断，如果放电警戒概率达到放电预设条件，获得放电断开信息。其中，所述放电警戒概率包括电量信息与放电警戒线之间的比值信息。所述放电预设条件包括预先设置确定放电警戒概率阈值。所述放电断开信息是用于断开用电负载的指令信息。达到了通过对电量信息、放电警戒线进行计算，获得放电警戒概率，并结合放电预设条件适应性地生成放电断开信息，提高光伏电源的充电管理的全面性的技术效果。

进一步的，如附图3所示，本申请步骤S600之后，还包括：

步骤S710：当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得放电警戒蓄电池信息；

步骤S720：将所述放电警戒蓄电池信息与供电光伏信息进行供电切换连接；

步骤S730：当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，获得充电警戒蓄电池信息；

步骤S740：将所述充电警戒蓄电池信息与所述蓄电池用电负载信息进行供电切换连接。

具体而言，在充电警戒概率达到充电预设条件时，获取放电警戒蓄电池信息，并将放电警戒蓄电池信息与供电光伏信息进行供电切换连接。在放电警戒概率达到放电预设条件时，获得充电警戒蓄电池信息，并将充电警戒蓄电池信息与蓄电池用电负载信息进行供电切换连接。其中，所述放电警戒蓄电池信息包括充电警戒概率达到充电预设条件的储能蓄电池基础信息。所述充电警戒蓄电池信息包括放电警戒概率达到放电预设条件的储能蓄电池基础信息。达到了基于充电预设条件、放电预设条件，适应性地将放电警戒蓄电池信息与供电光伏信息进行供电切换连接，以及适应性地将充电警戒蓄电池信息与蓄电池用电负载信息进行供电切换连接，提高光伏电源的充电管理的全面性的技术效果。

综上所述，本申请所提供的一种光伏电源的智能充电管理方法具有如下技术效果：

1.通过对储能蓄电池进行监测，获得储能蓄电池的电量信息；通过储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；根据电量信息、充电警戒值，确定充电警戒概率；当充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，充电断开信息用于断开光伏充电源；根据电量信息、放电警戒线，确定放电警戒概率；当放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，放电断开信息用于断开用电负载。达到了提高光伏电源的充电管理准确性、全面性，提升光伏电源的充电管理效果；同时，对蓄电池的充电情况进行实时监控，防止过充电或者过放电对蓄电池造成损坏，延长蓄电池的使用寿命的技术效果。

2.按照监测时间节点对储能蓄电池的电量信息进行科学地采集，获得储能蓄电池的电量信息，提高光伏电源的充电管理准确性。

3.通过对电量信息、充电警戒值进行计算，获得充电警戒概率，并结合充电预设条件适应性地生成充电断开信息，提高光伏电源的充电管理质量。

4.通过对电量信息、放电警戒线进行计算，获得放电警戒概率，并结合放电预设条件适应性地生成放电断开信息，提高光伏电源的充电管理的全面性。

实施例二

基于与前述实施例中一种光伏电源的智能充电管理方法，同样发明构思，本发明还提供了一种光伏电源的智能充电管理***，请参阅附图4，所述***包括：

监测模块11，所述监测模块11用于监测获得储能蓄电池的电量信息；

警戒确定模块12，所述警戒确定模块12用于获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；

充电警戒概率确定模块13，所述充电警戒概率确定模块13用于根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；

充电断开信息获得模块14，所述充电断开信息获得模块14用于当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；

放电警戒概率确定模块15，所述放电警戒概率确定模块15用于根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；

放电断开信息生成模块16，所述放电断开信息生成模块16用于当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

进一步的，所述***还包括：

供电光伏信息获得模块，所述供电光伏信息获得模块用于获得储能蓄电池的供电光伏信息；

供电量分析预测模块，所述供电量分析预测模块用于根据所述供电光伏信息进行供电量分析预测，获得供电量预测信息；

用电负载信息获得模块，所述用电负载信息获得模块用于获得蓄电池用电负载信息；

放电分析预测模块，所述放电分析预测模块用于根据所述蓄电池用电负载信息进行放电分析预测，获得放电量预测信息；

检测采集模块，所述检测采集模块用于根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息，确定监测时间节点，基于所述监测时间节点对所述储能蓄电池的电量信息进行检测采集。

进一步的，所述***还包括：

供电光伏参数确定模块，所述供电光伏参数确定模块用于根据所述供电光伏信息，获得供电光伏数量、供电光伏设置位置、供电光伏基础信息；

供电光伏电转换信息确定模块，所述供电光伏电转换信息确定模块用于根据所述供电光伏设置位置，获得光照强度信息，基于所述光照强度信息、所述供电光伏基础信息，确定供电光伏电转换信息；

供电量预测信息获得模块，所述供电量预测信息获得模块用于根据所述供电光伏电转换信息、所述供电光伏数量，获得所述供电量预测信息。

进一步的，所述***还包括：

光照强度获得模块，所述光照强度获得模块用于实时获得光照强度信息；

时序链构建模块，所述时序链构建模块用于基于日时间序列，构建时序链，其中，时序链包括时序供电量信息、光照强度信息与时序链各时间节点对应；

光伏日照供电转换系数确定模块，所述光伏日照供电转换系数确定模块用于根据所述供电光伏基础信息，确定光伏日照供电转换系数；

模型构建模块，所述模型构建模块用于根据所述光伏日照供电转换系数、时序供电量信息、光照强度信息的函数关系，基于所述时序链，构建马尔科夫链模型；

预测模块，所述预测模块用于根据所述马尔科夫链模型对各时间节点的时序供电量信息进行预测，获得供电光伏电转换信息，所述供电光伏电转换信息为光伏转换电量的概率及电量值。

进一步的，所述***还包括：

负载参数确定模块，所述负载参数确定模块用于根据所述蓄电池用电负载信息，获得负载属性信息、负载需求量信息；

负载供应走势信息确定模块，所述负载供应走势信息确定模块用于根据所述负载属性信息，对负载历史供应状态进行分析，确定负载供应走势信息；

负载需求走势信息获得模块，所述负载需求走势信息获得模块用于根据所述负载供应走势信息、负载需求量信息，获得负载需求走势信息；

放电量预测模块，所述放电量预测模块用于根据所述负载需求走势信息对放电量进行预测，获得所述放电量预测信息。

进一步的，所述***还包括：

第一拟合模块，所述第一拟合模块用于根据所述供电量预测信息，拟合供电剩余量走势曲线；

第二拟合模块，所述第二拟合模块用于根据所述放电量预测信息，拟合放电需求量走势曲线；

走势融合模块，所述走势融合模块用于将所述供电剩余量走势曲线、放电需求量走势曲线进行走势融合，确定供需关系走势；

监测时间区间确定模块，所述监测时间区间确定模块用于基于所述充电警戒值、放电警戒线对所述供需关系走势进行匹配，确定监测时间区间；

监测时间节点确定模块，所述监测时间节点确定模块用于根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息进行变化率分析，确定走势变化率，基于所述走势变化率、所述监测时间区间，获得所述监测时间节点。

进一步的，所述***还包括：

放电警戒蓄电池信息获得模块，所述放电警戒蓄电池信息获得模块用于当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得放电警戒蓄电池信息；

第一供电切换连接模块，所述第一供电切换连接模块用于将所述放电警戒蓄电池信息与供电光伏信息进行供电切换连接；

充电警戒蓄电池信息获得模块，所述充电警戒蓄电池信息获得模块用于当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，获得充电警戒蓄电池信息；

第二供电切换连接模块，所述第二供电切换连接模块用于将所述充电警戒蓄电池信息与所述蓄电池用电负载信息进行供电切换连接。

本申请提供了一种光伏电源的智能充电管理方法，其中，所述方法应用于一种光伏电源的智能充电管理***，所述方法包括：通过对储能蓄电池进行监测，获得储能蓄电池的电量信息；通过储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；根据电量信息、充电警戒值，确定充电警戒概率；当充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，充电断开信息用于断开光伏充电源；根据电量信息、放电警戒线，确定放电警戒概率；当放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，放电断开信息用于断开用电负载。解决了现有技术中针对光伏电源的充电管理准确性不足、全面性不高，进而造成光伏电源的充电管理效果不佳的技术问题。达到了提高光伏电源的充电管理准确性、全面性，提升光伏电源的充电管理效果；同时，对蓄电池的充电情况进行实时监控，防止过充电或者过放电对蓄电池造成损坏，延长蓄电池的使用寿命的技术效果。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，如果本发明的修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种光伏电源的智能充电管理方法，其特征在于，所述方法包括：

监测获得储能蓄电池的电量信息；

获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；

根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；

当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；

根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；

当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测获得储能蓄电池的电量信息之前，包括：

获得储能蓄电池的供电光伏信息；

根据所述供电光伏信息进行供电量分析预测，获得供电量预测信息；

获得蓄电池用电负载信息；

根据所述蓄电池用电负载信息进行放电分析预测，获得放电量预测信息；

根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息，确定监测时间节点，基于所述监测时间节点对所述储能蓄电池的电量信息进行检测采集。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述供电光伏信息进行供电量分析预测，获得供电量预测信息，包括：

根据所述供电光伏信息，获得供电光伏数量、供电光伏设置位置、供电光伏基础信息；

根据所述供电光伏设置位置，获得光照强度信息，基于所述光照强度信息、所述供电光伏基础信息，确定供电光伏电转换信息；

根据所述供电光伏电转换信息、所述供电光伏数量，获得所述供电量预测信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述供电光伏设置位置，获得光照强度信息，基于所述光照强度信息、所述供电光伏基础信息，确定供电光伏电转换信息，包括：

实时获得光照强度信息；

基于日时间序列，构建时序链，其中，时序链包括时序供电量信息、光照强度信息与时序链各时间节点对应；

根据所述供电光伏基础信息，确定光伏日照供电转换系数；

根据所述光伏日照供电转换系数、时序供电量信息、光照强度信息的函数关系，基于所述时序链，构建马尔科夫链模型；

根据所述马尔科夫链模型对各时间节点的时序供电量信息进行预测，获得供电光伏电转换信息，所述供电光伏电转换信息为光伏转换电量的概率及电量值。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述蓄电池用电负载信息进行放电分析预测，获得放电量预测信息，包括：

根据所述蓄电池用电负载信息，获得负载属性信息、负载需求量信息；

根据所述负载属性信息，对负载历史供应状态进行分析，确定负载供应走势信息；

根据所述负载供应走势信息、负载需求量信息，获得负载需求走势信息；

根据所述负载需求走势信息对放电量进行预测，获得所述放电量预测信息。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息，确定监测时间节点，包括：

根据所述供电量预测信息，拟合供电剩余量走势曲线；

根据所述放电量预测信息，拟合放电需求量走势曲线；

将所述供电剩余量走势曲线、放电需求量走势曲线进行走势融合，确定供需关系走势；

基于所述充电警戒值、放电警戒线对所述供需关系走势进行匹配，确定监测时间区间；

根据所述供电量预测信息、所述放电量预测信息进行变化率分析，确定走势变化率，基于所述走势变化率、所述监测时间区间，获得所述监测时间节点。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得放电警戒蓄电池信息；

将所述放电警戒蓄电池信息与供电光伏信息进行供电切换连接；

当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，获得充电警戒蓄电池信息；

将所述充电警戒蓄电池信息与所述蓄电池用电负载信息进行供电切换连接。

8.一种光伏电源的智能充电管理***，其特征在于，所述***包括：

监测模块，所述监测模块用于监测获得储能蓄电池的电量信息；

警戒确定模块，所述警戒确定模块用于获得储能蓄电池基础信息，基于所述储能蓄电池基础信息，确定充电警戒值、放电警戒线；

充电警戒概率确定模块，所述充电警戒概率确定模块用于根据所述电量信息、所述充电警戒值，确定充电警戒概率；

充电断开信息获得模块，所述充电断开信息获得模块用于当所述充电警戒概率达到充电预设条件时，获得充电断开信息，所述充电断开信息用于断开光伏充电源；

放电警戒概率确定模块，所述放电警戒概率确定模块用于根据所述电量信息、所述放电警戒线，确定放电警戒概率；

放电断开信息生成模块，所述放电断开信息生成模块用于当所述放电警戒概率达到放电预设条件时，生成放电断开信息，所述放电断开信息用于断开用电负载。

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