技术领域
[0001] 本发明属于新能源技术领域，具体为一种风光氢储充一体化智能管理系统。
相关背景技术
[0002] 随着全球能源需求的增长和环境保护意识的提高，可再生能源的开发与利用已成为重要的发展方向，风能和太阳能作为清洁、可再生的能源，具有取之不尽、用之不竭的特点。然而，由于风能和太阳能的间歇性和不稳定性，导致其在电力系统中的大规模接入面临挑战。
[0003] 为了提高可再生能源的利用效率，常常引入储能系统和制氢技术，甲醇重整制氢技术通过将甲醇转换为氢气，利用氢气作为能量载体，实现能源的高效存储和利用，此外，随着电动汽车和电力设备的普及，对充电设施的需求日益增加。然而，现有的风光氢储充一体化系统存在以下不足：
[0004] 能源管理不够智能化：缺乏对风光发电、制氢、储能和充电等各环节的智能协调控制，无法根据实时数据和预测信息进行动态调整。
[0005] 储能系统利用效率低：储能装置的充放电策略不够优化，未能充分利用电池和超级电容器的特性，影响系统的整体效率和装置寿命。
[0006] 安全性不足：缺乏对系统关键设备的实时监测和故障预测机制，可能导致安全隐患和设备损坏。
[0007] 因此，迫切需要一种更为智能、高效和安全的风光氢储充一体化管理系统，以解决上述技术问题。
具体实施方式
[0064] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
[0065] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0066] 其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0067] 再其次，本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0068] 实施例1
[0069] 参照图1，本实施例提供了一种风光氢储充一体化智能管理系统，包括，
[0070] 风力发电装置、太阳能发电装置、甲醇重整制氢装置、储能装置、充电装置、智能管理模块和微电网控制模块；
[0071] 风力发电装置和太阳能发电装置分别与甲醇重整制氢装置、储能装置和微电网控制模块相连，用于收集和转换风能及太阳能；
[0072] 甲醇重整制氢装置将甲醇转换为氢气，并通过储氢装置进行存储，氢气可用于燃料电池发电或直接供能；
[0073] 储能装置包括电池储能和超级电容器储能，用于存储电能并在需要时释放电能；
[0074] 充电装置用于通过储能装置、燃料电池或直接利用风光发电为外部设备充电；
[0075] 智能管理模块根据实时数据和预测模型，自动调整各装置的运行状态，实现能源的优化配置与高效利用；
[0076] 微电网控制模块用于协调系统与外部电网的能量交换，实现并网和离网的无缝切换。
[0077] 智能管理模块包括，
[0078] 能源采集模块，用于收集风力发电装置、太阳能发电装置的实时发电数据，以及外部环境参数，包括风速、光照强度和温度等；
[0079] 预测模块，利用机器学习算法基于历史数据和实时环境参数，预测未来发电量和负载需求；
[0080] 制氢控制模块，根据预测结果和当前系统状态，控制甲醇重整制氢装置的启动、停止和运行功率；
[0081] 储能优化模块，通过优化算法在电池储能和超级电容器储能之间分配充放电任务；
[0082] 充电调度模块，根据外部设备的充电需求和系统能源状况，动态调整充电电力的来源和时间；
[0083] 微电网协调模块，控制系统与外部电网之间的能量交换，实现能量的最优调度。
[0084] 制氢控制模块通过以下公式动态调整甲醇重整制氢装置的运行功率Phydrogen：
[0085] Phydrogen＝γ×(Pwind+Psolar‑Pload‑Pstorage)
[0086] 其中：
[0087] Pwind为风力发电功率；
[0088] Psolar为太阳能发电功率；
[0089] Pload为当前负载功率需求，包括充电装置的需求；
[0090] Pstorage为储能装置的充放电功率(正值为充电，负值为放电)；
[0091] γ为调节系数，取值范围为0≤γ≤1，根据预测模块的结果动态调整，以避免能源浪费或不足。
[0092] 当Phydrogen＞Phydrogen_max时，设定Phydrogen＝Phydrogen_max，其中Phydrogen_max为甲醇重整制氢装置的最大制氢功率，通过上述公式，系统能够根据实时和预测数据，动态调整制氢装置的运行功率，使富余的可再生能源得到有效利用。
[0093] 储能优化模块通过以下策略在电池储能和超级电容器储能之间分配充放电任务：
[0094] 当短时高功率需求出现时，优先由超级电容器储能提供功率支持；
[0095] 当长期稳定的功率需求出现时，优先由电池储能提供能量；
[0096] 储能装置的充放电功率满足关系：
[0097] Pstorage＝Pbattery+Psupercap
[0098] 其中：
[0099] Pbattery为电池储能的充放电功率；
[0100] Psupercap为超级电容器储能的充放电功率。
[0101] 电池储能和超级电容器储能的储能状态满足：
[0102] SOCmin≤SOCbattery≤≤SOCmax
[0103] SOCmin≤SOCsupercap≤SOCmax
[0104] 其中：
[0105] SOCbattery为电池储能的当前状态；
[0106] SOCsupercap为超级电容器储能的当前状态；
[0107] SOCmin和SOCmax分别为储能装置的最小和最大状态阈值。
[0108] 通过上述策略，储能优化模块提高了储能装置的使用寿命和能量利用效率。
[0109] 微电网协调模块实现了系统与外部电网的双向能量交换，并通过以下策略进行控制：
[0110] 当系统内可再生能源发电量过剩且储能装置已满载时，向外部电网输送电能；
[0111] 当系统内能源不足且储能装置电量低于阈值时，从外部电网购电；
[0112] 能量交换功率Pgrid满足：
[0113] Pgrid＝Pwind+Psolar+Pfuelcell‑Pload‑Pstorage
[0114] 其中：
[0115] Pfuelcell为燃料电池发电功率。
[0116] 通过上述控制，实现系统的能源自给和与电网的协同运行。
[0117] 预测模块包括：
[0118] 传感器单元，用于实时监测甲醇制氢装置、储能装置和充电装置的温度、压力、电流；
[0119] 数据分析单元，采用机器学习算法对历史运行数据进行分析，建立故障预测模型；
[0120] 预警机制，当预测到某装置可能出现故障时，提前发出预警信号，并自动调整系统运行策略，避免故障扩大。
[0121] 智能管理模块采用基于强化学习的能量管理算法，通过持续预测模块学习和优化，实现各装置运行策略的自适应调整，提高系统的整体效率和稳定性。
[0122] 预测模块结合外部数据源，如天气预报和电网价格信息，进一步优化系统的能量调度策略，以实现经济效益和能源利用率的最大化。
[0123] 该改进方案通过引入预测模型、优化算法和强化学习等先进技术，细化并完善了现有的风光氢储充一体化系统。系统能够基于实时和预测数据，动态调整各装置的运行状态，优化能量利用，提高系统的智能化程度和安全性，实现能源的高效、稳定和经济的管理。
[0124] 为了更好地说明上述风光氢储充一体化智能管理系统的实际应用，以下结合一个具体的案例进行详细说明。
[0125] 项目背景：在某沿海偏远岛屿，电网接入困难且成本高昂。为了满足岛上居民的日常用电需求，以及为来访的电动汽车和船只提供充电服务，计划建设一个自给自足的可再生能源微电网系统。该系统需要高效、智能地管理能源，实现能源的最优配置和高效利用。
[0126] 系统组成如下：
[0127] 1.风力发电装置
[0128] 设备容量：安装5台风力发电机组，每台额定功率为800kW，总装机容量为4MW。
[0129] 设备型号：水平轴三叶片风力发电机，适用于海岛多风环境。
[0130] 2.太阳能发电装置
[0131] 设备容量：光伏组件总装机容量为3MWp。
[0132] 安装方式：地面固定式安装，采用高效单晶硅光伏组件。
[0133] 3.甲醇重整制氢装置
[0134] 制氢能力：最大制氢功率对应电功率为1MW，产氢量约为450Nm3/h。
[0135] 设备特点：高效低排放，氢气纯度达99.999％，配备储氢罐，储存容量为5000Nm3。
[0136] 4.储能装置
[0137] 4.1电池储能
[0138] 类型：磷酸铁锂电池。
[0139] 容量：总储能容量为6MWh，额定功率为3MW。
[0140] 用途：平滑可再生能源发电波动，满足持续供电需求。
[0141] 4.2超级电容器储能
[0142] 容量：储能容量为0.5MWh，额定功率为2MW。
[0143] 用途：应对瞬时高功率需求，稳定系统电压和频率。
[0144] 5.充电装置
[0145] 配置：设置15台直流快速充电桩，每台充电功率为150kW。
[0146] 服务对象：为电动汽车、电动巴士和电动船舶提供快速充电服务。
[0147] 6.智能管理模块
[0148] 包括能源采集模块、预测模块、制氢控制模块、储能优化模块、充电调度模块、微电网协调模块和安全监测模块。
[0149] 7.微电网控制模块
[0150] 实现系统的并网与离网运行模式，协调与外部电网的能量交换，确保供电的可靠性和稳定性。
[0151] 系统运行过程如下：
[0152] 首先对数据进行实时采集，具体为通过传感器和监测设备，实时获取风力发电功率Pwind、太阳能发电功率Psolar、负载功率需求Pload(包括居民用电和充电需求)、储能装置状态，储能装置状态包括电池储能SOCbattery和超级电容器储能SOCsupercap。
[0153] 采用长短期记忆网络(LSTM)模型，将历史气象数据、实时环境参数(风速、光照强度、温度)和历史负载数据输入，输出：未来24小时内的发电量预测 和负载需求预测
[0154] 根据实时和预测数据，计算甲醇重整制氢装置的运行功率Phydrogen，进而对制氢过程进行控制。
[0155] Phydrogen＝γ×(Pwind+Psolar‑Pload‑Pstorage)
[0156] 其中：
[0157] γ为调节系数，初始设定为0.9，根据储氢罐容量和预测的富余电力动态调整；
[0158] Pstorage为储能装置的充放电功率(正值为放电，负值为充电)
[0159] 为确保制氢装置安全运行，需对功率进行设置，运行功率需满足：
[0160] 0≤Phydrogen≤Phydrogen_max＝1MW
[0161] 设置启动条件：当Phydrogen＞0.2MW且储氢罐未满时，启动制氢装置。
[0162] 设置停止条件：当Phydrogen≤0.2MW或储氢罐已满时，停止制氢装置。
[0163] 储能优化策略为：
[0164] 1.超级电容器储能的放电策略：当出现瞬时高功率需求(如充电桩瞬时负载增加超过2MW)时，超级电容器提供辅助功率Psupercap；
[0165] 超级电容器储能的充电策略：
[0166] 当有瞬时富余电力(如风速突增导致发电功率短时增加)且SOCsupercap＜95％时，超级电容器进行快速充电
[0167] 2.电池储能的放电策略：当SOCbattery＞20％且发电功率不足以满足负载需求时，以Pbattery_discharge＝min(Pload‑Pwind‑Psolar‑Phydrogen，Pbattery_max)
[0168] 其中Pbattery_max＝3MW为电池储能的最大放电功率。
[0169] 充电调度包括：对充电需求预测，结合预约信息和历史充电数据，预测未来时段的充电需求
[0170] 根据优先级对充电电力分配，优先级参照：
[0171] 直接利用可再生能源当 时，直接供电；
[0172] 利用储能装置：当可再生能源不足时，调用电池储能和超级电容器；
[0173] 启动燃料电池：当储能装置电量不足时，利用燃料电池Pfuelcell发电；
[0174] 外部电网购电：作为最后手段，从外部电网购电。
[0175] 控制每个充电桩的充电功率Pcharger，避免系统过载。
[0176] 在并网时，当系统内有富余电力且外部电网稳定时，向外部电网输送电能Pgrid：
[0177]
[0178] 可在电价高峰期售电，获取更高的经济效益。
[0179] 当外部电网不可用或电价不合理时，系统切换至离网模式，自给自足运行。
[0180] 预测模块进行安全监测与故障预测，监测参数包括：温度、压力、电流、电压、氢气浓度等，采用支持向量机(SVM)和随机森林等算法，对设备运行数据进行分析，建立故障预测模型，当预测到设备可能发生故障时，提前发送预警信息，自动调整运行策略，必要时启动备用设备或降低负载。
[0181] 外部数据融合包括利用气象部门提供的未来7天天气预报，调整发电和储能策略，结合实时电价和峰谷电价策略，优化购电和售电时机。
[0182] 进一步的，示例数据说明如下：
[0183] 1.背景为晴天有风的白天，上午10：00。
[0184] 发电情况为：Pwind＝2.5MW，Psolar＝2.8MW.
[0185] 负载需求为：居民用电Presidential＝1MW，充电需求 总负载为
[0186] 储能状态：SOCbattery＝80％，SOCsupercap＝90％.；
[0187] 制氢运行功率计算：
[0188] Phydrogen＝0.9×(2.5+2.8‑2.5‑0)＝2.7MW
[0189] 由于Phydrogen_max＝1MW，故Phydrogen＝1MW.。
[0190] 制氢装置以1MW功率运行，开始制氢并储存氢气。
[0191] 电池储能装置以1.8MW功率充电：
[0192] Pbattery_charge＝0.9×(2.5+2.8‑2.5‑1)＝1.8MW
[0193] 超级电容器处于待机状态，准备应对瞬时负载变化。
[0194] 系统向外部电网输送富余电力：
[0195] Pgrid＝2.5+2.8‑2.5‑1‑1.8＝0MW
[0196] 此时无富余电力输出。
[0197] 2.阴天无风的夜晚，晚上22：00。
[0198] 发电情况为：Pwind＝0MW，Psolar＝0MW.
[0199] 负载需求为：居民用电Presidential＝0.8MW，充电需求 (夜间充电车辆)，总负载为Pload＝1.8MW。
[0200] 储能状态：SOCbattery＝70％，SOCsupercap＝85％.；
[0201] 电池储能装置以1.8MW功率放电，满足全部负载需求。
[0202] 超级电容器准备应对充电负载的瞬时波动。
[0203] 若预测到未来持续无风无光，且电池SOCbattery将低于30％，则：
[0204] 启动燃料电池，以Pfuelcell＝1MW功率发电；
[0205] 从外部电网购电Pgrid＝0.8MW，利用夜间低谷电价，降低运行成本。
[0206] 可通过一下方式对系统进行自适应修改：
[0207] 1.调整制氢装置功率
[0208] 原方案中制氢装置的最大功率为1MW，但在实际富余电力较大的情况下，为避免能3
源浪费，建议提升制氢装置的最大功率至2MW，并增加储氢罐容量至10，000Nm。
[0209] 2.增加燃料电池容量
[0210] 为了在长期无风无光的情况下提供可靠电力，增加燃料电池的额定功率至2MW，可利用储存的氢气持续供电。
[0211] 3.优化储能容量配置
[0212] 根据负载需求和可再生能源发电特性，适当增加电池储能容量至8MWh，确保在极端天气条件下，仍能满足至少4小时的全负荷供电需求。
[0213] 4.引入需求侧管理
[0214] 通过价格激励和用电指导，引导用户在发电富余时段进行高耗能活动，如车辆充电、海水淡化等，进一步优化能源利用。
[0215] 本发明通过上述技术方案，取得了以下有益效果：
[0216] 提高能源利用效率：通过引入预测模型和优化算法，系统能够根据实时和预测的发电量、负载需求，动态调整各装置的运行状态，最大限度地利用可再生能源，减少能源浪费。
[0217] 延长储能装置寿命：储能优化模块合理分配电池储能和超级电容器储能的充放电任务，避免过度使用某一储能单元，延长了储能装置的使用寿命。
[0218] 增强系统安全性：安全监测模块的实时监测和故障预测机制，能够提前预警潜在的设备故障，及时采取措施，避免事故发生，确保系统的安全稳定运行。
[0219] 提高智能化水平：通过采用强化学习算法，系统能够自适应地优化运行策略，持续学习和改进，提高了系统的智能化程度和运行效率。
[0220] 实现经济效益最大化：结合外部数据，如天气预报和电价信息，系统能够优化能源调度和交易策略，降低运行成本，提升经济效益。
[0221] 提高供电可靠性：微电网控制模块实现了并网与离网的无缝切换，确保在外部电网不可用或不稳定的情况下，系统仍能稳定供电，满足用户需求。
[0222] 综上所述，本发明提供的风光氢储充一体化智能管理系统，克服了现有技术的不足，实现了对风能、太阳能、制氢、储能和充电等各环节的智能协调控制，提高了系统的能源利用效率、安全性和智能化水平，具有显著的技术进步和应用价值。
[0223] 应理解的是，在任何实际实施方式的开发过程中，如在任何工程或设计项目中，可做出大量的具体实施方式决定。这样的开发努力可能是复杂的且耗时的，但对于那些得益于此公开内容的普通技术人员来说，不需要过多实验，所述开发努力将是一个设计、制造和生产的常规工作。
[0224] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
