为什么要在高速上安装风光储柴微电网系统？

  在降碳减排领域，交通运输行业是减排重点，加快交通行业实现低碳转型发展意义重大。在此背景下，于服务区、收费站等高速公路站点就地开发新能源，设置分布式光伏、储能等设备，建设充电基础设施，产生电能自发自用，余电上网，提供便捷充电服务等。将新能源、高速公路两个行业的系统相互融合，为当地多场景实施分布式光伏项目带来重要借鉴和示范意义。

系统介绍

   高速公路光储充能量管理系统由储能系统和充电设施组成，针对服务器等充电站电力容量不足的痛点，主要用于解决区域充电站的增容扩容难的问题，该系统还能参与电网调峰、削峰填谷等辅助服务，支持短时离网运行，甚至作为能源互联网的的配套设施，支持智能电网、智能充电、智能信息网的三网融合发展。

系统架构

系统特点

①智能化运行策略

 支持多种科学高效运行策略，可根据实际需求进行灵活配置。

②可靠性与经济性分析

 支持能源利用率、能耗、成本收益及异常与电能质量分析。

③系统规划与评估

 结合负荷数据分析，规划分布式电源与储能配置，并针对微电网系统方案做经济性评估。

④多种预测算法模型

 多种智能算法，适配各种环境，实现光伏、风电及负荷用电功率的短期和超短期预测。

⑤多种调度算法模型

 多种经济调度算法，适应各种目标下的优化调度。

⑥多业务场景匹配

 适用于光伏、储能、充电桩、光储、光储充一体等多种业务场景。

系统功能

综合监控：实现微电网风电、光伏、储能、负荷、充电桩、环境数据的采集、监测、可视化展示、异常告警、事件查询、报表统计等功能；

智能控制：协同光伏、储能、负载等多种能源主体，动态规划智能策略，实现储能、光伏协调控制，比如计划曲线、削峰填谷、防逆流、新能源消纳、需量控制等；

能源分析：具备微电网能耗及效益分析、微电网经济运行分析、多维度电量分析，并进行日、月、年能源报表统计；

功率预测：以历史光伏输出功率和历史数值天气数据为基础，结合数值天气预报数据和光伏发电单元的地理位置，采用深度学习算法建立预测模型库，实现光伏发电的短时和超短时功率预测，并经进行误差分析；同时对微电网内所有负荷，基于历史负荷数据，通过大数据分析算法，预测负荷功率曲线。

优化调度：根据分布式能源发电预测、负荷预测结果，并结合分时电价、电网交互功率及储能约束条件等因素，以降低用电成本为目标，建立优化模型，采用深度学习算法解析微电网运行功率计划，系统通过将功率计划进行分解，实现对光伏、储能、充电桩的优化控制；

系统优势

   高速公路光储充能量管理系统能够对高速公路的源、网、荷、储能系统、新能源汽车充电负荷进行实时监控、诊断告警、全景分析、有序管理和高级控制，满足微电网运行监视全面化、安全分析智能化、调整控制前瞻化、全景分析动态化的需求，实现不同目标下源网荷储资源之间的灵活互动，在多种策略控制下，有利于新能源高效利用、资源合理分配以及微电网的安全与稳定，减少电网建设投资，提升企业的能源利用率，降低运行成本，达到节能降耗的目的。