本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化，尤其涉及一種高溫高濕環(huán)境光儲(chǔ)直柔內(nèi)部靈活可調(diào)域計(jì)算方法。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)作為一種集成光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)、直流輸電和柔性控制技術(shù)的綜合能源結(jié)構(gòu)，逐漸成為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的重要組成部分。該系統(tǒng)具有電力低碳、用電高效、運(yùn)行智能、負(fù)荷柔性化等優(yōu)勢(shì)，特別適用于應(yīng)對(duì)現(xiàn)代電力市場(chǎng)中不斷波動(dòng)的電力負(fù)荷和日益增長的可再生能源占比。因此，光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)在減少傳統(tǒng)能源消耗、提升電力系統(tǒng)調(diào)度靈活性、保障電網(wǎng)穩(wěn)定性等方面，發(fā)揮著重要的作用。

2、近年來，隨著氣候變化和城市化進(jìn)程的加快，極端天氣頻發(fā)，尤其是在夏季的高溫高濕天氣中，給光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)的運(yùn)行帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。以上海為代表的東部特大城市在“雨熱同期”的氣候條件下，面臨極端高溫和高濕度的雙重壓力。這種極端天氣不僅會(huì)導(dǎo)致電力負(fù)荷波動(dòng)增加，還會(huì)顯著影響系統(tǒng)中各類設(shè)備的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。例如，高溫天氣可能導(dǎo)致光伏發(fā)電組件的發(fā)電效率下降，同時(shí)高濕度環(huán)境可能影響儲(chǔ)能設(shè)備的化學(xué)性能和冷卻系統(tǒng)的效能，導(dǎo)致設(shè)備性能退化和故障率上升。此外，高濕度還可能影響電力元件的絕緣性，增加短路的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步加劇了電力系統(tǒng)調(diào)峰和負(fù)荷調(diào)度的難度。

3、在這種背景下，虛擬電廠技術(shù)作為一種新興的電力調(diào)度手段，通過整合分布式能源(如光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng))和負(fù)荷調(diào)節(jié)資源，利用能量管理系統(tǒng)和現(xiàn)代通訊技術(shù)，實(shí)現(xiàn)類似于傳統(tǒng)發(fā)電廠的調(diào)度功能。虛擬電廠能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)電網(wǎng)需求，提升電力系統(tǒng)的調(diào)度靈活性和效率。然而，盡管虛擬電廠技術(shù)在一定程度上提高了電力系統(tǒng)的調(diào)度能力，現(xiàn)有技術(shù)仍然面臨一系列挑戰(zhàn)，尤其在應(yīng)對(duì)極端天氣條件和高溫高濕環(huán)境下的靈活調(diào)度方面，存在以下問題：

4、1.調(diào)度策略缺乏環(huán)境適應(yīng)性：現(xiàn)有的光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)調(diào)度方法多依賴固定的調(diào)度策略，這些策略沒有充分考慮高溫高濕環(huán)境對(duì)系統(tǒng)性能的影響。在高溫天氣中，光伏組件的發(fā)電效率會(huì)顯著降低，而高濕度環(huán)境可能導(dǎo)致儲(chǔ)能設(shè)備的電化學(xué)性能衰退，影響電池的充放電效率和使用壽命。現(xiàn)有調(diào)度策略未能實(shí)時(shí)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以應(yīng)對(duì)這些環(huán)境變化，導(dǎo)致調(diào)度響應(yīng)滯后，無法有效提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。

5、2.忽視極端天氣的綜合影響：盡管光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)考慮了常規(guī)氣候條件，但現(xiàn)有調(diào)度模型普遍忽視了高溫高濕極端天氣下多種環(huán)境因素的綜合影響。例如，極端天氣不僅影響光伏發(fā)電量，還可能對(duì)儲(chǔ)能裝置的電池性能、設(shè)備散熱等多個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生負(fù)面影響。現(xiàn)有技術(shù)未能充分綜合這些因素，導(dǎo)致調(diào)度過程中缺乏對(duì)環(huán)境變化的實(shí)時(shí)感知和應(yīng)對(duì)能力，影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效益。

6、3.調(diào)度靈活性不足：目前的光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)調(diào)度策略難以應(yīng)對(duì)快速變化的環(huán)境條件和負(fù)荷需求。在高溫高濕環(huán)境下，設(shè)備性能波動(dòng)較大，光伏發(fā)電的不確定性增加，儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電效率也會(huì)受到影響?，F(xiàn)有調(diào)度系統(tǒng)未能在環(huán)境條件變化時(shí)進(jìn)行及時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致系統(tǒng)調(diào)度的靈活性不足，難以做到精準(zhǔn)調(diào)度和高效運(yùn)行。

7、4.對(duì)環(huán)境變化響應(yīng)遲緩：高溫高濕環(huán)境中的能源需求波動(dòng)和設(shè)備性能變化較為劇烈，現(xiàn)有的調(diào)度方法在應(yīng)對(duì)這些變化時(shí)常常存在響應(yīng)遲緩的問題。例如，在氣溫升高時(shí)，光伏發(fā)電量下降，而在濕度增大時(shí)，儲(chǔ)能設(shè)備的放電效率可能降低?，F(xiàn)有的調(diào)度模型未能快速識(shí)別和預(yù)測(cè)這些變化，因此無法及時(shí)調(diào)整調(diào)度策略，導(dǎo)致資源浪費(fèi)或調(diào)度效率降低。

8、5.缺乏有效的量化評(píng)估方法：當(dāng)前的調(diào)度模型通常缺乏精確的量化方法來評(píng)估高溫高濕環(huán)境對(duì)系統(tǒng)性能的影響。現(xiàn)有技術(shù)主要依賴經(jīng)驗(yàn)或定性分析，無法通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境變化的影響進(jìn)行準(zhǔn)確的量化評(píng)估。例如，無法精確估算溫度和濕度變化對(duì)光伏發(fā)電、儲(chǔ)能裝置和負(fù)荷調(diào)度的具體影響，導(dǎo)致調(diào)度決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性不足。

9、6.對(duì)不確定性因素應(yīng)對(duì)不足：高溫高濕環(huán)境增加了光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)的運(yùn)行不確定性，現(xiàn)有技術(shù)在面對(duì)光伏發(fā)電量不確定性、儲(chǔ)能設(shè)備性能衰退以及負(fù)荷波動(dòng)時(shí)，缺乏有效的應(yīng)對(duì)機(jī)制?，F(xiàn)有調(diào)度方法未能充分考慮這些不確定性，導(dǎo)致調(diào)度模型難以應(yīng)對(duì)環(huán)境和系統(tǒng)行為的快速變化，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。

10、7.智能化和實(shí)時(shí)優(yōu)化能力薄弱：盡管虛擬電廠技術(shù)已引入智能調(diào)度方法，但現(xiàn)有系統(tǒng)在極端天氣下的智能優(yōu)化能力仍顯不足。智能調(diào)度系統(tǒng)往往依賴于預(yù)設(shè)模型或歷史數(shù)據(jù)，缺乏足夠的實(shí)時(shí)優(yōu)化能力。在面對(duì)高溫高濕環(huán)境時(shí)，系統(tǒng)未能根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，導(dǎo)致調(diào)度響應(yīng)不夠迅速和精準(zhǔn)，影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

11、綜上所述，現(xiàn)有光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)和虛擬電廠技術(shù)雖然在常規(guī)環(huán)境下具有較好性能，但在高溫高濕極端天氣條件下仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是在調(diào)度靈活性、環(huán)境適應(yīng)性和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力方面的不足。這些問題限制了現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜天氣條件下的應(yīng)用效果，亟需通過優(yōu)化調(diào)度算法、引入更智能的控制系統(tǒng)以及加強(qiáng)對(duì)環(huán)境變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，來提升系統(tǒng)的整體性能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種高溫高濕環(huán)境光儲(chǔ)直柔內(nèi)部靈活可調(diào)域計(jì)算方法，用以解決現(xiàn)有的技術(shù)問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：

3、一種高溫高濕環(huán)境光儲(chǔ)直柔內(nèi)部靈活可調(diào)域計(jì)算方法，包括以下步驟：

4、s1.創(chuàng)建光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)的靈活性預(yù)測(cè)模型；

5、s2.對(duì)光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)的元件模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)；

6、s3.分析系統(tǒng)元件間的耦合效應(yīng)，并通過魯棒優(yōu)化確保系統(tǒng)在各種環(huán)境變化下的穩(wěn)定性；

7、s4.通過算例仿真驗(yàn)證所開發(fā)的光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)在高溫高濕環(huán)境下的電力需求預(yù)測(cè)及調(diào)度策略。

8、作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)：

9、所述s1具體包括以下步驟：通過文獻(xiàn)回顧、技術(shù)調(diào)研和現(xiàn)有模型的收集與測(cè)試，分析電網(wǎng)在高溫高濕條件下的運(yùn)行數(shù)據(jù)、應(yīng)急預(yù)案及智能化趨勢(shì)；然后，結(jié)合歷史天氣數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，評(píng)估模型在極端環(huán)境中的性能并優(yōu)化，以確保其在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中準(zhǔn)確可靠；最終，形成一個(gè)綜合模型結(jié)構(gòu)。

10、s1中，所述靈活性預(yù)測(cè)模型的分析流程，分為模型調(diào)研和測(cè)試比較兩部分，首先通過研究光電效應(yīng)、電化學(xué)、直流潮流和柔性運(yùn)行模型獲取元件特性，然后進(jìn)行典型場(chǎng)景模擬和準(zhǔn)確性與效率評(píng)估，最終確定模型結(jié)構(gòu)，包含分段模型、高溫濕度邊界條件和綜合評(píng)價(jià)，以支持系統(tǒng)在極端環(huán)境下的應(yīng)用。

11、所述s2具體包括以下步驟：典型場(chǎng)景的采樣，然后進(jìn)行參數(shù)敏感性分析，篩選出對(duì)系統(tǒng)性能影響最大的關(guān)鍵變量，并通過模擬試驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析識(shí)別最具影響力的參數(shù)；最后，根據(jù)分析結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化，以確保系統(tǒng)在各種環(huán)境下的高效穩(wěn)定運(yùn)行。

12、所述典型場(chǎng)景的采樣為，先定義和采樣多個(gè)典型場(chǎng)景，通過收集不同環(huán)境下常規(guī)和高負(fù)荷運(yùn)行期間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，模擬和研究這些極端條件對(duì)光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)性能的具體影響。

13、所述微調(diào)和優(yōu)化為，在典型的城市高熱和高濕場(chǎng)景下采樣與分析，結(jié)合光照條件和基礎(chǔ)負(fù)荷，進(jìn)行參數(shù)敏感性分析與粗選，通過模擬試驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)分析確定影響系統(tǒng)表現(xiàn)的關(guān)鍵參數(shù)，建立參數(shù)與溫濕度之間的映射模型，進(jìn)一步通過模型微調(diào)和溫濕映射建模優(yōu)化系統(tǒng)，最終進(jìn)行跨場(chǎng)景優(yōu)化，確保光儲(chǔ)系統(tǒng)在不同環(huán)境下穩(wěn)定高效運(yùn)行。

14、所述s3具體包括以下步驟：首先，通過系統(tǒng)的元件耦合分析和動(dòng)態(tài)模擬模型，評(píng)估光伏、儲(chǔ)能、直流輸電與電網(wǎng)之間的相互作用，并通過敏感度分析識(shí)別關(guān)鍵影響因素；然后，采用魯棒優(yōu)化技術(shù)，進(jìn)行不確定性建模和多目標(biāo)優(yōu)化，確保系統(tǒng)在各種環(huán)境變化和設(shè)備波動(dòng)下的最優(yōu)運(yùn)行，平衡成本、效率與可靠性；最后，開發(fā)先進(jìn)的預(yù)測(cè)模型，結(jié)合歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和集成數(shù)據(jù)處理框架，優(yōu)化虛擬電廠的可調(diào)度性，提高電力需求與供應(yīng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與響應(yīng)速度，確保虛擬電廠能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整操作策略，靈活應(yīng)對(duì)電網(wǎng)需求的動(dòng)態(tài)變化。

15、所述s4具體包括以下步驟：首先，生成24小時(shí)的電力需求數(shù)據(jù)并使用線性回歸預(yù)測(cè)需求趨勢(shì)，然后結(jié)合魯棒優(yōu)化技術(shù)設(shè)定魯棒性邊際為10kw，生成了考慮需求波動(dòng)的最優(yōu)調(diào)度策略，再通過需求誤差分析驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和調(diào)度策略的有效性。

16、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

17、1、高環(huán)境適應(yīng)性：本發(fā)明能夠有效應(yīng)對(duì)高溫高濕環(huán)境對(duì)光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)各元件性能的影響，確保系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境條件下的穩(wěn)定運(yùn)行和高效輸出；

18、2、自適應(yīng)魯棒優(yōu)化算法：采用自適應(yīng)魯棒優(yōu)化算法(aro)，能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，最大限度地提高系統(tǒng)效率，同時(shí)減少環(huán)境變化對(duì)系統(tǒng)性能的負(fù)面影響。該算法比傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化方法更靈活，能夠根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略；

19、3、靈活性預(yù)測(cè)模型：通過建立靈活性預(yù)測(cè)模型，綜合考慮溫度、濕度、光照強(qiáng)度、負(fù)載波動(dòng)等多種環(huán)境因素，精準(zhǔn)識(shí)別影響系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵因素，從而優(yōu)化能量調(diào)度和負(fù)載管理，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和靈活性；

20、4、智能調(diào)度與優(yōu)化：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析等技術(shù)，智能控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析數(shù)據(jù)，優(yōu)化能量調(diào)度，平衡負(fù)載需求，提高系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率；

21、5、虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度：通過虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)度機(jī)制，系統(tǒng)能夠在電力市場(chǎng)中參與自主交易，利用市場(chǎng)信息進(jìn)行靈活調(diào)度，確保資源的高效配置，提高經(jīng)濟(jì)效益；

22、6、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)整：系統(tǒng)能夠通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和反饋機(jī)制，不斷優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)能力，確保在各種環(huán)境變化和不確定性情況下的穩(wěn)定運(yùn)行；

23、7、廣泛適用性：該方法不僅適用于光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)，還能夠根據(jù)不同的用戶需求(如商業(yè)、工業(yè)、家庭等)進(jìn)行定制，滿足不同場(chǎng)景下的能量管理和優(yōu)化調(diào)度；

24、8、促進(jìn)綠色低碳發(fā)展：通過優(yōu)化光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)在高溫高濕環(huán)境下的運(yùn)行效率，推動(dòng)可再生能源的應(yīng)用，助力綠色低碳發(fā)展，減少能源浪費(fèi)；

25、總之，本發(fā)明在高溫高濕環(huán)境下具有較強(qiáng)的實(shí)用性和適應(yīng)性，能夠有效提升光儲(chǔ)直柔系統(tǒng)的整體效率、穩(wěn)定性和靈活性，滿足不同場(chǎng)景下的電力需求。