光伏电站功率控制方法及相关设备与流程-尊龙凯时官方app下载

文档序号:36405488发布日期:2023-12-16 11:39阅读:7来源:国知局
光伏电站功率控制方法及相关设备与流程

1.本技术涉及光伏电站控制技术领域,尤其涉及一种光伏电站功率控制方法及相关设备



背景技术:

2.由于能源紧缺的形势日益严峻,光伏等新能源技术得到了迅猛发展,以分布式光伏为代表的清洁能源替代传统能源逐渐成为了电网领域发展的一个趋势

接入配电网的光伏电站通常会在前一天提供功率预测数据,供电网进行日前调度平衡

3.然而故障

极端天气等突发因素,会导致光伏电站实际功率数据与功率预测数据偏差较大,此时如果按照功率预测数据进行调度,会导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,无法保证配电网安全运行



技术实现要素:

4.有鉴于此,本技术的目的在于提出一种光伏电站功率控制方法及相关设备,用以解决上述技术问题

5.基于上述目的,本技术的第一方面提供了一种光伏电站功率控制方法,应用于光伏电站功率控制系统,所述系统包括至少一个预设供电区域,所述预设供电区域包括至少一个光伏电站和至少一个储能设备,所述方法包括:获取光伏电站的功率预测偏差,确定所述功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,则获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励;基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数;利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率进行调节

6.可选地,所述获取光伏电站的储能收益,包括:获取储能设备的恒定功率

充放电时长

在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本;利用储能设备的恒定功率与所述充放电时长确定充放电功率;根据在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本进行求差处理,得到收益差;利用所述充放电功率与所述收益差进行乘积处理,得到光伏电站的储能收益

7.可选地,所述获取光伏电站的功率偏差奖励,包括:获取奖励系数以及预设供电区域所在位置处的功率偏差值;利用预设供电区域所在位置处的功率偏差值与奖励系数进行乘积处理,得到光伏电站的功率偏差奖励

8.可选地,所述基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,包括:
利用储能收益与所述功率偏差奖励进行求差处理,确定光伏电站收益函数

9.可选地,所述利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,包括:获取储能设备的预设初始分配功率,将所述预设初始分配功率作为初始解集;基于所述初始解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第一最大光伏电站收益,并获取所述初始解集中与所述第一最大光伏电站收益对应的初始解,作为第一最优解;对所述初始解集进行更新得到第一更新解集,基于所述第一更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第二最大光伏电站收益,并获取所述第一更新解集中与所述第二最大光伏电站收益对应的第一更新解,作为第二最优解;选取所述第一最优解和所述第二最优解中最大值作为第一当前最优解,对所述第一更新解集进行更新得到第二更新解集,基于所述第二更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第三最大光伏电站收益,并获取所述第二更新解集中与所述第三最大光伏电站收益对应的第二更新解,作为第三最优解;选取所述第一当前最优解和所述第三最优解中最大值作为第二当前最优解,重复执行上述过程,直至达到预设迭代次数,获取最终当前最优解,将所述最终当前最优解作为储能设备的目标分配功率

10.可选地,所述获取光伏电站的功率预测偏差,包括:获取光伏电站的功率预测数据,以及与所述功率预测数据对应的实际功率数据;利用所述功率预测数据与所述实际功率数据进行求差处理,得到光伏电站的功率预测偏差

11.可选地,所述根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率进行调节,包括:响应于确定所述功率预测数据大于所述实际功率数据,则根据所述储能设备的目标分配功率对所述光伏电站的功率进行减小;或者,响应于确定所述功率预测数据小于所述实际功率数据,则控制储能设备按照所述目标分配功率与所述光伏电站协同执行供电过程

12.基于同一发明构思,本技术的第二方面提供了一种光伏电站功率控制装置,所述装置设置于光伏电站功率控制系统中,所述系统包括至少一个预设供电区域,所述预设供电区域包括至少一个光伏电站和至少一个储能设备,所述装置包括:获取模块,被配置为获取光伏电站的功率预测偏差,确定所述功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,则获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励;函数构建模块,被配置为基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数;功率调节模块,被配置为利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率进行调节

13.基于同一发明构思,本技术的第三方面提供了一种电子设备,包括存储器

处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器在执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法

14.基于同一发明构思,本技术的第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行第一方面所述的方法

15.从上面所述可以看出,本技术提供的光伏电站功率控制方法及相关设备,获取光伏电站的功率预测偏差,确定功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,说明功率预测偏差较大,需要对光伏电站的功率进行调节,通过获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励,基于储能收益和功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,将储能设备的目标分配功率作为依据,借助储能设备调节光伏电站的功率,使得光伏电站的功率能够符合配电网的运行需求,进而可以避免导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,保障配电网的安全运行

附图说明
16.为了更清楚地说明本技术或相关技术中的技术方案,下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本技术的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图

17.图1为本技术实施例的光伏电站功率控制方法的流程图;图
2a
为本技术实施例的光伏电站功率控制方法的应用场景示意图;图
2b
为本技术实施例的光伏电站功率控制流程示意图;图3为本技术实施例的光伏电站功率控制装置的结构示意图;图4为本技术实施例的电子设备的示意图

具体实施方式
18.为使本技术的目的

技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本技术进一步详细说明

19.需要说明的是,除非另外定义,本技术实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本技术所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义

本技术实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序

数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分
。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件
。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的
。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变

20.可以理解的是,在使用本技术中各个实施例的技术方案之前,均会通过恰当的方式对所涉及的个人信息的类型

使用范围

使用场景等告知用户,并获得用户的授权

21.例如,在响应于接收到用户的主动请求时,向用户发送提示信息,以明确的提示用户,其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息

从而,使得用户可以根据提示信息来自主的选择是否向执行本技术技术方案的操作的电子设备

应用程序

服务器或存
储介质等软件或硬件提供个人信息

22.作为一种可选的但非限定的实现方式,响应于接受到用户的主动请求,向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式,弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息

此外,弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件

23.可以理解的是,上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的,不对本技术的实现方式构成限定,其他满足相关法律法规的方式也可应用于本技术的实现方式中

24.相关技术中由于能源紧缺的形势日益严峻,光伏等新能源技术得到了迅猛发展,以分布式光伏为代表的清洁能源替代传统能源逐渐成为了电网领域发展的一个趋势

接入配电网的光伏电站通常会在前一天提供功率预测数据,供电网进行日前调度平衡

25.然而故障

极端天气等突发因素,会导致光伏电站实际功率数据与功率预测数据偏差较大,此时如果按照功率预测数据进行调度,会导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,无法保证配电网安全运行

26.另外,相关技术中还通过电力系统中的主站集中控制,在面对故障或极端天气等影响时,往往只影响单个台区(即预设供电区域),若只能从主站的角度提供调控策略,需要的计算资源和数据量庞大,针对单一台区,也不能做到及时调控

27.本技术的实施例提供一种光伏电站功率控制方法,基于储能收益和功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,将储能设备的目标分配功率作为依据,借助储能设备调节光伏电站的功率,使得光伏电站的功率能够符合配电网的运行需求,进而可以避免导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,保障配电网的安全运行

28.如图1所示,本实施例应用于光伏电站功率控制系统,所述系统包括至少一个预设供电区域,所述预设供电区域包括至少一个光伏电站和至少一个储能设备,所述方法包括:步骤
101
,获取光伏电站的功率预测偏差,确定所述功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,则获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励

29.在该步骤中,获取接入配电网的光伏电站的功率预测偏差,当功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,说明功率预测偏差较大,需要对光伏电站的功率进行调节,则获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励,综合考虑了储能收益和功率偏差奖励,将储能收益和功率偏差奖励作为对光伏电站的功率调节的依据,使得光伏电站的功率调节能够更加准确

30.步骤
102
,基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数

31.在该步骤中,储能收益用于衡量对应预设供电区域的光伏电站的供电配电的能效情况,功率偏差奖励用于衡量对应预设供电区域的光伏电站的功率分配偏差程度

32.在储能收益的基础上,结合功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,使得光伏电站收益函数引入了不同功率分配偏差程度造成的影响,从而能够保障光伏电站收益函数能够更加准确地表示供电配电的能效情况

33.步骤
103
,利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率进行调节

34.在该步骤中,通过粒子群算法
(particle swarm optimization

pso)
对光伏电站收益函数进行求解处理,确定使得光伏电站收益函数对应的光伏电站收益结果最大化时对
应的储能设备的目标分配功率,将储能设备的目标分配功率作为依据,借助储能设备调节光伏电站的功率,使得光伏电站的功率能够符合配电网的运行需求,进而可以避免导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,保障配电网的安全运行

35.此外,在利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理的过程中,还需要满足预设的约束条件,使得到的储能设备的目标分配功率能够更加符合配电网的需求

36.实现了从存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域的角度确定其对应的光伏电站的功率的调节方式,无需大量的计算资源,并还可以实现及时调控

37.其中,预设的约束条件包括如下:各个预设供电区域的并网点处的电压值,与存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域所在位置处电压值相等,并且二者的电压值大于或等于预设的第一电压阈值,且小于或等于预设的第二电压阈值,这里优选第一电压阈值为
198v
,以及第二电压阈值为
235.4v
,可表示如下:其中,表示各个预设供电区域的并网点处的电压值,表示存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域所在位置处电压值

38.光伏电站的功率大于或等于预设的第一功率阈值,且小于或等于预设的第二功率阈值,可表示如下:其中,表示存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域下第个光伏电站的功率,表示与表示与第个光伏电站对应的第一功率阈值,表示与第个光伏电站对应的第二功率阈值,储能设备的存储容量大于或等于预设的第一容量阈值,且小于或等于预设的第二容量阈值

39.其中,表示第个储能设备的存储容量,表示与第个储能设备对应的第一容量阈值,表示与第个储能设备对应的第二容量阈值

40.通过上述方案,获取光伏电站的功率预测偏差,确定功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,说明功率预测偏差较大,需要对光伏电站的功率进行调节,通过获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励,基于储能收益和功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,将储能设备的目标分配功率作为依据,借助储能设备调节光伏电站的功率,使得光伏电站的功率能够符合配电网的运行需求,进而可以避免导致配电网潮流反向以及电压随光伏输出功率大幅波动的问题,保障配电网的安全运行

41.在一些实施例中,步骤
101
中,所述获取光伏电站的储能收益,包括:
步骤
a1
,获取储能设备的恒定功率

充放电时长

在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本

42.步骤
a2
,利用储能设备的恒定功率与所述充放电时长确定充放电功率

43.步骤
a3
,根据在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本进行求差处理,得到收益差

44.步骤
a4
,利用所述充放电功率与所述收益差进行乘积处理,得到光伏电站的储能收益

45.在上述方案中,对于预设供电区域下的每个储能设备,均可通过下述过程获取到对应的储能收益:利用储能设备的恒定功率与充放电时长进行乘积处理,得到充放电功率,再根据在充放电时长内储能设备的收益,以及在充放电时长内储能设备的充放电成本进行求差处理,得到收益差,利用充放电功率与收益差进行乘积处理,得到光伏电站的储能收益

46.可表示如下:其中,表示第个储能设备的恒定功率,表示充放电时长,表示充放电时长内储能设备的收益,表示充放电时长内第个储能设备的充放电成本,表示储能设备的数量

47.通过综合考虑能够影响储能收益的储能设备的恒定功率

充放电时长

在充放电时长内储能设备的收益,以及在充放电时长内储能设备的充放电成本,使得到的光伏电站的储能收益更加准确

48.在一些实施例中,步骤
101
中,所述获取光伏电站的功率偏差奖励,包括:步骤
b1
,获取奖励系数以及预设供电区域所在位置处的功率偏差值

49.步骤
b2
,利用预设供电区域所在位置处的功率偏差值与奖励系数进行乘积处理,得到光伏电站的功率偏差奖励

50.在上述方案中,利用预设供电区域所在位置处的功率偏差值与奖励系数进行乘积处理,得到光伏电站的功率偏差奖励,可表示为:,其中,表示奖励系数,表示预设供电区域所在位置处的功率偏差值

51.在功率偏差值的基础上,结合奖励系数来实现对于功率分配偏差程度的衡量,使得功率偏差奖励能够更加准确

52.在一些实施例中,步骤
102
中,所述基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数,包括:利用储能收益与所述功率偏差奖励进行求差处理,确定光伏电站收益函数

53.在上述方案中,对于预设供电区域下的每个储能设备对应的储能收益,分别与对应的功率偏差奖励进行求差处理,确定出对应的光伏电站收益函数,在计算最终的光伏电站收益函数对应的光伏电站收益值时,对每个储能设备对应的光伏电站收益值进行加和,得到最终的光伏电站收益函数对应的光伏电站收益值,可表示如下:
其中,表示最终的光伏电站收益函数对应的光伏电站收益值,表示光伏电站收益,表示第个储能设备的恒定功率,表示充放电时长,表示充放电时长内储能设备的收益,表示充放电时长内第个储能设备的充放电成本,表示储能设备的数量,表示奖励系数,表示预设供电区域所在位置处的功率偏差值

54.在一些实施例中,步骤
103
中,所述利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,包括:步骤
c1
,获取储能设备的预设初始分配功率,将所述预设初始分配功率作为初始解集

55.步骤
c2
,基于所述初始解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第一最大光伏电站收益,并获取所述初始解集中与所述第一最大光伏电站收益对应的初始解,作为第一最优解

56.步骤
c3
,对所述初始解集进行更新得到第一更新解集,基于所述第一更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第二最大光伏电站收益,并获取所述第一更新解集中与所述第二最大光伏电站收益对应的第一更新解,作为第二最优解

57.步骤
c4
,选取所述第一最优解和所述第二最优解中最大值作为第一当前最优解,对所述第一更新解集进行更新得到第二更新解集,基于所述第二更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第三最大光伏电站收益,并获取所述第二更新解集中与所述第三最大光伏电站收益对应的第二更新解,作为第三最优解

58.步骤
c5
,选取所述第一当前最优解和所述第三最优解中最大值作为第二当前最优解,重复执行上述过程,直至达到预设迭代次数,获取最终当前最优解,将所述最终当前最优解作为储能设备的目标分配功率

59.在上述方案中,在预设的约束条件下,利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理,求出光伏电站收益函数对应的光伏电站收益值最大时,所对应的储能设备的目标分配功率

60.其中,预设的约束条件包括如下:各个预设供电区域的并网点处的电压值,与存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域所在位置处电压值相等,并且二者的电压值大于或等于预设的第一电压阈值,且小于或等于预设的第二电压阈值,这里优选第一电压阈值为
198v
,以及第二电压阈值为
235.4v
,可表示如下:其中,表示各个预设供电区域的并网点处的电压值,表示存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域所在位置处电压值

61.光伏电站的功率大于或等于预设的第一功率阈值,且小于或等于预设的第二功率阈值,可表示如下:
其中,表示存在功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值情况的预设供电区域下第个光伏电站的功率,表示与表示与第个光伏电站对应的第一功率阈值,表示与第个光伏电站对应的第二功率阈值,储能设备的存储容量大于或等于预设的第一容量阈值,且小于或等于预设的第二容量阈值

62.其中,表示第个储能设备的存储容量,表示与第个储能设备对应的第一容量阈值,表示与第个储能设备对应的第二容量阈值

63.利用粒子群算法进行求解时,将储能设备的预设初始分配功率作为初始解集,还可以以各储能设备的平均分配功率作为初始解集,预先设置好迭代次数

64.基于初始解集对光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第一最大光伏电站收益,并获取初始解集中与第一最大光伏电站收益对应的初始解,作为第一最优解

65.然后基于粒子群算法对初始解集进行更新得到第一更新解集,基于第一更新解集对光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第二最大光伏电站收益,并获取第一更新解集中与第二最大光伏电站收益对应的第一更新解,作为第二最优解

66.选取第一最优解和第二最优解中最大值作为第一当前最优解,基于粒子群算法对第一更新解集进行更新得到第二更新解集,基于第二更新解集对光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第三最大光伏电站收益,并获取第二更新解集中与第三最大光伏电站收益对应的第二更新解,作为第三最优解,选取第一当前最优解和第三最优解中最大值作为第二当前最优解

67.重复执行上述过程,直至达到预设迭代次数,获取最终当前最优解,将最终当前最优解作为储能设备的目标分配功率

68.利用粒子群算法对光伏电站收益函数进行求解处理,能够快速得到储能设备的目标分配功率

69.在一些实施例中,步骤
101
中,所述获取光伏电站的功率预测偏差,包括:步骤
d1
,获取光伏电站的功率预测数据,以及与所述功率预测数据对应的实际功率数据

70.步骤
d2
,利用所述功率预测数据与所述实际功率数据进行求差处理,得到光伏电站的功率预测偏差

71.在上述方案中,功率预测数据可以是对应时间下实时的功率预测数据曲线,此时与功率预测数据对应的实际功率数据也为实时的实际功率曲线,能够更够实现及时发现功率预测偏差大的情况,进而达到及时调控的效果

72.在一些实施例中,步骤
103
中,所述根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率
进行调节,包括:步骤
e1
,响应于确定所述功率预测数据大于所述实际功率数据,则根据所述储能设备的目标分配功率对所述光伏电站的功率进行减小

或者,步骤
e2
,响应于确定所述功率预测数据小于所述实际功率数据,则控制储能设备按照所述目标分配功率与所述光伏电站协同执行供电过程

73.在上述方案中,当功率预测数据大于实际功率数据时,说明按照功率预测数据进行配电时,光伏电站的功率分配较多,此时根据储能设备的目标分配功率对光伏电站的功率进行减小,将多余的功率从光伏电站调配至储能设备

或者,当功率预测数据小于实际功率数据时,说明按照功率预测数据进行配电时,光伏电站的功率分配少了,为了避免频繁调节光伏电站,造成影响光伏电站的正常运行的问题,此时控制储能设备按照目标分配功率与光伏电站协同执行供电过程

74.基于同一个发明构思,对与上述实施例的光伏电站功率控制方法对应的应用场景进行具体描述,如图
2a
所示,具体如下:设置多个台区(即预设供电区域),多个台区通过配网接入点,配网接入点表示将各个台区接入电网的连接处,其中,台区下管理若干个分布式发电的光伏电站(包含光伏电站和储能设备),可收集本台区下的光伏电站运行信息并向台区侧发送,同时可接受台区侧指令并下发至光伏电站

储能等设备

75.如图
2b
所示,获取日前预测数据(即功率预测数据),以及台区实时运行数据(即实际功率数据),基于日前预测数据和台区实时运行数据确定功率预测偏差,判定功率预测偏差是否小于或等于(即功率偏差阈值),若是,表示不需要调节,若否,则需要调节

76.在预设的约束条件下对确定目标函数(即光伏电站收益函数)进行求解,获取目标函数得到的最大值时所对应的储能设备的功率分配指令(即目标分配功率),指令下发,执行,根据储能设备的功率分配指令对光伏电站的功率进行调节

77.需要说明的是,本技术实施例的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等

本实施例的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成

在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本技术实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法

78.需要说明的是,上述对本技术的一些实施例进行了描述

其它实施例在所附权利要求书的范围内

在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果

另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果

在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的

79.基于同一发明构思,与上述任意实施例方法相对应的,本技术还提供了一种光伏电站功率控制装置

80.参考图3,所述光伏电站功率控制装置,所述装置设置于光伏电站功率控制系统中,所述系统包括至少一个预设供电区域,所述预设供电区域包括至少一个光伏电站和至少一个储能设备,所述装置包括:获取模块
301
,被配置为获取光伏电站的功率预测偏差,确定所述功率预测偏差大于预设的功率偏差阈值时,则获取光伏电站的储能收益以及光伏电站的功率偏差奖励;
函数构建模块
302
,被配置为基于所述储能收益和所述功率偏差奖励确定光伏电站收益函数;功率调节模块
303
,被配置为利用粒子群算法对所述光伏电站收益函数进行求解处理,得到储能设备的目标分配功率,根据所述目标分配功率对所述光伏电站的功率进行调节

81.在一些实施例中,获取模块
301
,具体被配置为:获取储能设备的恒定功率

充放电时长

在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本;利用储能设备的恒定功率与所述充放电时长确定充放电功率;根据在所述充放电时长内储能设备的收益,以及在所述充放电时长内储能设备的充放电成本进行求差处理,得到收益差;利用所述充放电功率与所述收益差进行乘积处理,得到光伏电站的储能收益

82.在一些实施例中,获取模块
301
,具体被配置为:获取奖励系数以及预设供电区域所在位置处的功率偏差值;利用预设供电区域所在位置处的功率偏差值与奖励系数进行乘积处理,得到光伏电站的功率偏差奖励

83.在一些实施例中,函数构建模块
302
,具体被配置为:利用储能收益与所述功率偏差奖励进行求差处理,确定光伏电站收益函数

84.在一些实施例中,功率调节模块
303
,具体被配置为:获取储能设备的预设初始分配功率,将所述预设初始分配功率作为初始解集;基于所述初始解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第一最大光伏电站收益,并获取所述初始解集中与所述第一最大光伏电站收益对应的初始解,作为第一最优解;对所述初始解集进行更新得到第一更新解集,基于所述第一更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第二最大光伏电站收益,并获取所述第一更新解集中与所述第二最大光伏电站收益对应的第一更新解,作为第二最优解;选取所述第一最优解和所述第二最优解中最大值作为第一当前最优解,对所述第一更新解集进行更新得到第二更新解集,基于所述第二更新解集对所述光伏电站收益函数进行求最大值处理,得到第三最大光伏电站收益,并获取所述第二更新解集中与所述第三最大光伏电站收益对应的第二更新解,作为第三最优解;选取所述第一当前最优解和所述第三最优解中最大值作为第二当前最优解,重复执行上述过程,直至达到预设迭代次数,获取最终当前最优解,将所述最终当前最优解作为储能设备的目标分配功率

85.在一些实施例中,获取模块
301
,具体被配置为:获取光伏电站的功率预测数据,以及与所述功率预测数据对应的实际功率数据;利用所述功率预测数据与所述实际功率数据进行求差处理,得到光伏电站的功率预测偏差

86.在一些实施例中,功率调节模块
303
,具体被配置为:响应于确定所述功率预测数据大于所述实际功率数据,则根据所述储能设备的目
标分配功率对所述光伏电站的功率进行减小;或者,响应于确定所述功率预测数据小于所述实际功率数据,则控制储能设备按照所述目标分配功率与所述光伏电站协同执行供电过程

87.为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述

当然,在实施本技术时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和
/
或硬件中实现

88.上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的光伏电站功率控制方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述

89.基于同一发明构思,与上述任意实施例方法相对应的,本技术还提供了一种电子设备,包括存储器

处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的光伏电站功率控制方法

90.图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图, 该设备可以包括:处理器
401、
存储器
402、
输入
/
输出接口
403、
通信接口
404
和总线 405。
其中处理器
401、
存储器
402、
输入
/
输出接口
403
和通信接口
404
通过总线
405
实现彼此之间在设备内部的通信连接

91.处理器
401
可以采用通用的
cpu

central processing unit
,中央处理器)

微处理器

应用专用集成电路(
application specific integrated circuit

asic


或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案

92.存储器
402
可以采用
rom

read only memory
,只读存储器)
、ram

random access memory
,随机存取存储器)

静态存储设备,动态存储设备等形式实现

存储器
402
可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器
402
中,并由处理器
401
来调用执行

93.输入
/
输出接口
403
用于连接输入
/
输出模块,以实现信息输入及输出

输入输出
/ 模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能

其中输入设备可以包括键盘

鼠标

触摸屏

麦克风

各类传感器等,输出设备可以包括显示器

扬声器

振动器

指示灯等

94.通信接口
404
用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互

其中通信模块可以通过有线方式(例如
usb、
网线等)实现通信,也可以通过无线方式 (例如移动网络
、wifi、
蓝牙等)实现通信

95.总线
405
包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器
401、
存储器
402、
输入
/
输出接口
403
和通信接口
404
)之间传输信息

96.需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器
401、
存储器
402、
输入
/
输出接口
403、
通信接口
404
以及总线
405
,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件

此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件

97.上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的光伏电站功率控制方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述

98.基于同一发明构思,与上述任意实施例方法相对应的,本技术还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的光伏电站功率控制方法

99.本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性

可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储

信息可以是计算机可读指令

数据结构

程序的模块或其他数据

计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(
pram


静态随机存取存储器(
sram


动态随机存取存储器(
dram


其他类型的随机存取存储器(
ram


只读存储器(
rom


电可擦除可编程只读存储器(
eeprom


快闪记忆体或其他内存技术

只读光盘只读存储器(
cd-rom


数字多功能光盘(
dvd
)或其他光学存储

磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息

100.上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的光伏电站功率控制方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述

101.所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本技术的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本技术的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本技术实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供

102.另外,为简化说明和讨论,并且为了不会使本技术实施例难以理解,在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(
ic
)芯片和其它部件的公知的电源
/
接地连接

此外,可以以框图的形式示出装置,以便避免使本技术实施例难以理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本技术实施例的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)

在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本技术的示例性实施例的情况下,对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本技术实施例

因此,这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的

103.尽管已经结合了本技术的具体实施例对本技术进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换

修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的

例如,其它存储器架构(例如,动态
ram

dram
))可以使用所讨论的实施例

104.本技术实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换

修改和变型

因此,凡在本技术实施例的精神和原则之内,所做的任何省略

修改

等同替换

改进等,均应包含在本技术的保护范围之内

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