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生产厂家为什么要安装风光储充微电网系统?
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
环岛公路光储充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
环岛公路光储充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。