[0001] 本发明涉及电力系统分析技术领域，具体为一种台区光储存云边协同台区分析方法。

[0002] 光储系统，又称太阳能光伏储能发电系统，是由光伏设备和储能设备组成的发电系统，光伏发电是太阳能转换为电能的过程，其输出功率受到太阳辐射强度、温度等环境因素的影响而剧烈变化，此外由于光伏电力输出为直流电流，需要经过逆变器转换为交流电后接入电网，在逆变过程中会产生谐波，光伏电力功率的不稳定和谐波的存在使得光伏电力的接入将会对电网造成冲击，因此并网式光伏发电系统中配置储能的一个重要目的就是平滑光伏电力输出，提升光伏电力质量。

[0003] 随着光伏发电和储能技术的快速发展，台区光储系统在电力系统中的应用越来越广泛，然而，现有的台区光储系统分析方法存在一定的局限性，无法满足实时监测、分析及优化控制的需求，因此，有必要研究一种新型的台区光储存云边协同台区分析方法，以提高台区光储系统的运行效率、稳定性和经济性，故而提出一种台区光储存云边协同台区分析方法来解决上述提出的问题。

[0021] 下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0022] 一种台区光储存云边协同台区分析方法，包括以下步骤：

[0023] S1：根据采集台区光储系统交互关系，确定台区光储系统架构；根据台区光储系统运行规则，构建台区优化调控模型，基于台区优化调控模型和台区光储系统架构，构建云边协同计算平台，云边协同计算平台包括边缘计算节点和云计算节点，实时监测、分析及优化控制包括对光伏发电功率预测、储能设备SOC预测、负荷需求预测等，调控包括对光伏发电系统、储能系统和负荷的调度；

[0024] S2：根据台区内的发电系统和储能系统建立约束条件，约束条件包括发电功率约束和储能功率平衡约束等，约束条件还包括储能充放电量上下限约束、储能容量平衡约束和储能容量上下限约束；

[0025] S3：采集台区光储系统的实时运行数据并将数据传输至云边协同计算平台，实时运行数据包括光伏发电数据、储能设备数据和负荷数据等，光伏发电数据包括发电功率、太阳辐射量、系统效率、温度系数、逆变器效率和累计发电量等，储能设备数据包括充放电功率、充放电状态、充放电效率、循环寿命、温度、电压和电流等，负荷数据包括实时负荷、历史负荷、峰值负荷和负荷率等，云边协同计算平台对数据进行实时监测、分析及优化控制，视死数据和其中与约束不同的数据为异常数据并上报，死数据的定义为指相同字段的反馈数据连续多次不变，异常数据判断标准为电压额定值超出或低于标准±20％，电流超出或低于标准±20％；

[0026] S4：根据分析出的异常数据结果对台区光储系统中各台区发送调控指令，各台区接收调控指令，并根据调控指令调整台区内发电功率和储存功率，使其各种符合约束；

[0027] S5：将上述中的实时运行数据和所有操作中产生的数据存储并生成对应的日志，日志需要分类进行存储，便于日后查询。

[0028] 本发明的有益效果是：可以实现台区光储系统的实时监测、分析及优化控制，提高系统的运行效率、稳定性和经济性，本发明通过云边协同计算技术，充分利用边缘计算和云计算的优势，提高计算速度和准确性，本发明可根据实时数据对台区光储系统进行调控，实现系统的自适应优化，提高系统的灵活性和可靠性。

[0029] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。