CN117254586B - 一种分布式能源并网监测调控*** - Google Patents
一种分布式能源并网监测调控*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种分布式能源并网监测调控***,包括:电能转换模块,用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能;数据监测模块,用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据;并网调控模块,用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控;通讯与信息处理模块,用于实现数据的传输。本发明使用了BP网络和RPN网络结合的优化算法,同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略,可以对用电状况进行监测,并根据电力网络负荷影响因素动态调整分布式能源的调控策略,实现了分布式能源并网的智能调控。
Description
技术领域
本发明属于能源管理领域,具体涉及一种分布式能源并网监测调控***。
背景技术
目前,全球正面临着日益紧迫的能源挑战,包括气候变化、能源供需不平衡、能源安全等问题。为了应对这些挑战,许多国家和地区正在积极推进能源转型,转向更加绿色、可持续和低碳的能源发展模式。其中分布式发电受到广泛关注。能源并网***作为能源转型的重要组成部分,成为各国发展的热点和重点领域。
分布式能源并网管理受到多种因素影响,如光伏发电出力受天气影响和气候的影响有间歇性和不稳定的特点。但目前分布式能源并网***的管理智能化程度有限,能源转换效率较低,并且分布式能源并网***往往受固定指令和算法调控,当电网中具有新的可再生能源并网后,需要重新调整控制策略,适用性较低,不易推广。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提出了一种分布式能源并网监测调控***,可以对分布式能源***进行监测和智能调控。
本发明解决其技术问题采取的技术方案是:
本发明实施例提供的一种分布式能源并网监测调控***,包括:电能转换模块,用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能;数据监测模块,用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据;并网调控模块,用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控;通讯与信息处理模块,用于实现数据的传输。
进一步的,所述电能转换模块,包括:
整流逆变单元,用于交流电与直流电之间的转换;调压单元,用于将电压调整在用电设备额定范围内。
进一步的,所述数据监测模块,包括:
主网数据获取单元,用于获取主供电线路峰谷信息和供电电质量数据,为并网调控模块提供电网数据;气象数据监测单元,用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况;全天候用电监测单元,用于监测家庭用电设备的全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性;用电质量监测单元,用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
进一步的,并网调控模块进行并网控制,包括:
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据;
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取;
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
进一步的,将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取,包括:
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征;
筛选出其中新加入特征的二维特征,将其余二维特征输入RPN网络,若无新加入特征,则将全部二维特征输入RPN网络;
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归,获取分类边界回归数据组成图片集。
进一步的,BP网络中神经元i输出与输入的关系为:
yi=f(neti)
其中,xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号,wij表示神经元j到神经元i的连接权值,θ为设定阈值,net为净激活,f为激活函数,yi为神经元i的输出。
进一步的,所述阈值θ为RPN网络的分类边界值,随着监测调控过程动态变化。
进一步的,根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡,包括:
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权,获取加权后的特征概率分布结果;
根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录;
进行预期结果权衡,采取该状况下记录的最优策略。
进一步的,在监测数据输入BP网络前对监测数据进行预处理,对监测数据中的异常值进行平均值修正处理。
本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下:
(1)使用BP网络和RPN网络相结合,对影响因素的非线性关系不断进行优化,并对筛选出异常特征进行相关调控,确保了后期进行管理调控的可靠性和灵活性;
(2)当有新的影响因素如新的可再生能源并网时,无需从头对调控策略进行调整,适用性较强;
本发明使用了BP网络和RPN网络结合的优化算法,同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略,可以对用电状况进行监测并根据电力网络负荷影响因素动态调整分布式能源的调控策略,实现了分布式能源并网的智能调控。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种分布式能源并网监测调控***的结构示意图;
图2是根据一示例性实施例示出的并网调控模块结构示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的二维特征图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明:
为能清楚说明本方案的技术特点,下面通过具体实施方式,并结合其附图,对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意,在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示,本发明实施例提供的一种分布式能源并网监测调控***,包括:电能转换模块,用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能;数据监测模块,用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据;并网调控模块,用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控;通讯与信息处理模块,用于实现数据的传输。
所述电能转换模块,包括:整流逆变单元,用于交流电与直流电之间的转换;调压单元,用于将电压调整在用电设备额定范围内。分布式能源***通常以直流形式输出电能,而传统电力网络是以交流形式运行,因此,需要使用逆变器等技术将分布式能源***产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能,并将电压调整在适合用电设备额定范围内。
所述数据监测模块,利用模拟量转换数字量技术,获取传感器的监测数据,包括:主网数据获取单元,用于获取主供电线路峰谷信息和供电电质量数据,为并网调控模块提供电网数据;气象数据监测单元,用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况;全天候用电监测单元,用于监测家庭用电设备用电情况,包括全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性;用电质量监测单元,用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
这些监测数据作为并网调控模块的输入,如图2所示,并网调控模块包括根据能源调控特定场景改进的BP网络,分类和特征提取的RPN网络,同时集成对于光伏并网、用电、储能和逆变的管理优化策略,通过终端数据到智能算法运算再到策略调控,使得对家庭用电智能调控的实现,在监测数据输入BP网络前,需要对监测数据进行预处理,例如对监测数据中的异常值进行平均值修正处理,使数据精度准确接近真实值。
并网调控模块进行并网控制,包括:
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据;
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取;
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
BP网络中神经元i输出与输入的关系为:
yi=f(neti)
其中,xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号,wij表示神经元j到神经元i的连接权值,θ为设定阈值,net为净激活,f为激活函数,yi为神经元i的输出。
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取,包括:
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征;
筛选出其中新加入特征的二维特征,将其余二维特征输入RPN网络,若无新加入特征,则将全部二维特征输入RPN网络;
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归,获取分类边界回归数据组成图片集。
所述新特征为可能增加的新因素运算,如增加新的可再生能源、传感器数据或能源价格等新的需要考虑的影响因素数据。
如图3所示,将数据二维化即所有特征都分布在一张图中,这样所有特征为一个整体,在计算时数据相互关联,颜色深浅分布代表某些数据与预期有差异,颜色越深与预期的差异较大,对分布式能源管理的影响越大,为了对二维特征中的影响特征做筛选,将二维特征输入RPN网络中,进行分类边界回归后,获取分类边界回归数据,筛选出影响特征。
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡,包括:
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权,获取加权后的特征概率分布结果;根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录;进行预期结果权衡,采取该状况下记录的最优策略。
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权,获取加权后的特征概率分布结果,输出结果为二维图片数据(直方图),公式为:
其中,f为概率分布,S、P、L为分类特征最优结果历史数据加权,T为时刻,fns、fnp、fnl分别为S、P、L第n个历史数据概率。
因为不能判断预期有差异的特征是否是由某个或某些因素引起,因此采用概率统计方式对所有可能的影响特征数据加权。经过RPN网络后输出的是非线性数据的分类边界值,该值可以体现历史数据不同时间各个因素数据在二维空间(即认为组成一张图片)的分布情况,并且根据分类边界值可以对是否是影响特征进行分类,很多数据组成数据集反馈历史多因素相互作用对整体的影响情况,同时***会不断扫描新产生图片的所有信息变化,然后与历史图片集加权,加权后得到一组新的数据,利用特征概率分布情况,可以看出图片上某个数据与历史情况对比出现的并网状况,确定的并网状况为对接下来某一时段内并网状况的预测,特征概率取值越大,则说明对分布式能源管理的影响越大,越需要进行调控,以进行用电优化为例,如用电电流过大与预期有差异,从最新图片数据可以扫描出温度、气象特征凸显为高温天气,或用电电流过大的时段为家庭用电量较多时段等情况,则可以判断出执行调控策略的前提为高温时用户使用空调降温要调控储能等配电方式来保证用电,或在该时段为用户居家时段导致用电电流过大,从而根据用电状况确定调控策略。
预期结果权衡过程为选取该状况下最优的调控策略,调控策略最初为人为设置,随着数据的更新和因素的变化,***以设置的调控策略为基础进行优化和调整。当预测的并网状况数据有完全对应一致的调控策略已被记录或有未预测到的突发并网状况时,直接执行已记录的最优调控策略,若没有则根据预测的并网状况确定调控策略,策略执行后,反馈结果会被该过程记录效果,结合反馈结果比较保留该状况下的最优调控策略,进行用电管理、储能管理、逆变管理等优化,实现并网的控制与保护。
使用BP网络可以使权值收敛到某个值,但是不保证其为误差平面的全局最优,而在解决这个问题时,需要多个影响因素相互作用才能得到最优解,因此将阈值θ设置为RPN网络的分类边界值,随着监测调控过程根据二维空间多因素和历史数据进行动态变化。
所述通讯与信息处理单元分为两个功能部分:对内通过并行异步总线形式将各个模块与并网调控模块连接,对外集成物联网通讯技术(如4\5G、有线网口、NBIOT、RS485、CAN、LORa等)与云服务数据交互。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,包括:电能转换模块,用于将分布式能源产生的直流电能转换为与电网频率和相位匹配的交流电能;数据监测模块,用于通过环境、电气特征传感器电路和网络获取并网监测数据;并网调控模块,用于使用BP网络和RPN网络进行并网管理调控;通讯与信息处理模块,用于实现数据的传输;
并网调控模块进行并网控制,包括:
将数据检测模块获取的监测数据输入BP网络求解非线性关系数据;
将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取;
根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡。
2.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,所述电能转换模块,包括:
整流逆变单元,用于交流电与直流电之间的转换;调压单元,用于将电压调整在用电设备额定范围内。
3.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,所述数据监测模块,包括:
主网数据获取单元,用于获取主供电线路峰谷信息和供电质量数据,为并网调控模块提供电网数据;气象数据监测单元,用于获取温湿度、阳光照射数据和未来天气状况;全天候用电监测单元,用于监测家庭用电设备的全天全时段电量、线路上电流、电压、功率、相线特性;用电质量监测单元,用于采集用电漏电、欠压、故障、电流冲击、过载异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,将非线性关系数据输入到RPN网络中进行特征的分类和提取,包括:
将经过BP网络求解的非线性关系数据进行数据二维化并提取二维特征;
筛选出其中新加入特征的二维特征,将其余二维特征输入RPN网络,若无新加入特征,则将全部二维特征输入RPN网络;
将新加入特征的二维特征和RPN网络输出结果进行分类边界回归,获取分类边界回归数据组成图片集。
5.根据权利要求4所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,BP网络中神经元i输出与输入的关系为:
yi=f(neti)
其中,xj为神经元i上一级神经元传来的输入信号,wij表示神经元j到神经元i的连接权值,θ为设定阈值,net为净激活,f为激活函数,yi为神经元i的输出。
6.根据权利要求5所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,所述设定阈值θ为RPN网络的分类边界值,随着监测调控过程动态变化。
7.根据权利要求4所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,根据RPN网络的输出结果进行调控和预期结果权衡,包括:
采用概率统计方法对新产生的图片集与历史图片集进行加权,获取加权后的特征概率分布结果;
根据特征概率分布结果确定并网状况及其调控策略并记录;
进行预期结果权衡,采取该状况下记录的最优策略。
8.根据权利要求1所述的一种分布式能源并网监测调控***,其特征在于,在监测数据输入BP网络前对监测数据进行预处理,对监测数据中的异常值进行平均值修正处理。
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