[0001] 本实用新型涉及多能源耦合的智能系统技术领域，特别涉及一种用于多种能源耦合虚拟电厂的管控系统。

[0002] 为解决电网用电紧张问题，作为增强电力调节能力的新型途径，虚拟电厂应运而生。目前多能耦合虚拟电厂由于参与能源种类众多、管控数据繁杂，且不同资源使用不同种设备，资源调控调度难度大，因此目前资源调控平台难以负荷虚拟电厂日益增长的发展需求。目前我国关于虚拟电厂的相关研究仍处于起步阶段且多为理论研究，因此对于多能源耦合虚拟电厂的智能管控系统的实用性研究较少。

[0003] 多能源耦合虚拟电厂智能管控系统可更充分考虑多种不同资源的特性，协调多种设备容量余量，用户用电高峰不确定性和负荷的可调节性，发挥虚拟电厂的精准协调控制作用，更好的为保障电力系统稳定发挥作用。实用新型内容

[0004] 为解决上述现有技术中所存在的问题，本实用新型提供一种用于多种能源耦合虚拟电厂的管控系统。

[0005] 本实用新型提供了一种多种能源耦合虚拟电厂的智能管控系统，该系统为虚拟电厂资源调控平台提供了模块化多功能架构，用以调配虚拟电厂内部多余或不足电量，实现更快速，更广泛的电力监控和调配能力，实现分布式能源耦合互补，柔性负荷高效联动，构建安全可靠的虚拟电厂智能管控方案。

[0006] 为了实现上述技术目的，本发明提供了如下技术方案：包括：若干小型数据库、储存模块、网络通信模块、I/O接口、中央处理器和展示平台；

[0007] 所述储存模块一端经所述网络通信模块与若干所述小型数据库连接，另一端与所述I/O接口连接，用于接收存储数据；

[0008] 所述网络通信模块用于若干所述小型数据库的数据传输；

[0009] 所述I/O接口分别与所述中央处理器和所述储存模块双向连接，与所述展示平台单向连接，作为数据交互纽带；

[0010] 所述中央处理器用于数据处理；

[0011] 所述展示平台用于人机交互。

[0012] 可选的，所述储存模块包括随机存取存储器和固态硬盘；

[0013] 其中，所述随机存取存储器用于所述中央处理器的短期数据存储；

[0014] 所述固态硬盘用于若干所述小型数据库的本地数据存储。

[0015] 可选的，所述网络通信模块采用万兆以太网，用于将若干所述小型数据库数据传输至所述储存模块；

[0016] 所述网络通信模块采用万兆光纤接口网卡，用于网络数据传输顺畅；

[0017] 所述网络通信模块采用SSL协议加密网络通信，用于数据安全传输。

[0018] 可选的，所述中央处理器采用Hadoop计算模式，用于控制平台运行和数据计算；

[0019] 其中，所述Hadoop计算模式包括MapReduce单元和HDFS单元；

[0020] 所述MapReduce单元用于大数据复杂分析；

[0021] 所述HDFS单元用于储存大数据复杂分析结果。

[0022] 可选的，所述展示平台包括输入设备和输出设备；

[0023] 其中，所述输入设备包括：鼠标和键盘，用于用户输入；

[0024] 所述输出设备包括：显示屏和音响，用于展示用户数据。

[0025] 可选的，所述显示屏包括：资源监测单元、集中调度单元、市场交易管理单元和互动管理单元。

[0026] 可选的，所述资源监测单元包括：分布式电源监测子单元、用户侧资源监测子单元和储能监测子单元；

[0027] 所述集中调度单元包括：日前调度子单元和日内调度子单元；

[0028] 所述市场交易管理单元包括：市场交易业务子单元、市场合同管理子单元和市场结算管理子单元；

[0029] 所述互动管理单元包括需求响应子单元和负荷控制子单元

[0030] 本实用新型具有如下技术效果：

[0031] 本实用新型提供了一种用于多种能源耦合虚拟电厂的管控系统，通过该发明可有效实现虚拟电厂分布式能源的及时的监测，数据安全传输，数据储存，资源调度，互动管理和市场交易。

[0034] 下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。

[0035] 实施例一

[0036] 本实施例提供了一种用于多种能源耦合虚拟电厂的管控系统，虚拟电厂资源调控平台的功能单元包括：

[0037] 资源监测单元，集中调度单元，市场交易管理单元，互动管理单元。

[0038] 物理模块包括：储存模块(RAM/SSD)，CPU，显示器，移动终端，电源，网络通信模块(以太网)。

[0039] 进一步的，本实用新型所包含的硬件有RAM,SSD,CPU,GTE,如显示器和音响的输出设备，如鼠标和键盘的输入设备，I/O接口。

[0040] RAM,即随机存取存储器，和SSD即固态硬盘结合使用，前者作为CPU的短期数据储存，后者作为中长期数据存储的硬件，在本发明中作为分布式电厂数据本地储存或传输至该平台的数据储存的硬件设施，RAM或SSD通过I/O接口同CPU相连进行数据双向传输，传输至CPU进行数据处理，处理数据传输至RAM或SSD同步进行储存。CPU，即中央处理器，负责控制平台运行和数据计算，同I/O接口相连进行数据双向传输，通过I/O接口传输至其他硬件进行下一步工作。I/O接口负责中央处理器CPU与外部设备如输入和输出设备、存储器(SSD/RAM)的连接和数据传输。GTE，即万兆以太网，多个分布式电厂数据通过以太网传输至虚拟电厂的智能管控系统的储存器(RAM/SSD)中储存。如鼠标或键盘的输入设备和如显示屏和音响的输出设备分别同I/O接口相连，用以同外部用户数据展示和数据交互，其中，显示屏作为该智能管控设备功能的展示硬件，用以展示功能单元的具体内容

[0041] 实施例二

[0042] 如图1，本实施例提供了一种用于多种能源耦合虚拟电厂的管控系统，本实用新型发明的结构如下：

[0043] 各个电厂日常采集到的数据存于本地服务器的小型数据库中，使用SSD进行数据储存，通过万兆以太网(GTE)数据传输至管控系统的储存器中，为保证网络传输不拥挤，使用万兆光纤接口网卡；为保证数据传输安全，加入SSL协议加密网络通信。该虚拟电厂智能管控系统CPU使用Hadoop计算模式，相对应配备2路14核CPU,智能管控设备的RAM为256GB，SSD为12T，主机电源使用双电源。

[0044] 数据基于Hadoop计算模式通过MapReduce计算方法进行复杂的分析应用，从而减少多步计算处理对数据仓库环境产生计算压力。将计算结果写入HDFS中储存，导入数据库中。使用TensorFlow和PyTorch进行机器学习来深度处理数据。

[0045] 其中，Hadoop计算模式以及Hadoop计算模式的核心组件MapReduce(分布式的计算)和HDFS(分布式文件存储)均为本领域技术人员在大量数据进行分布式处理时常利用的技术手段。

[0046] 数据在中央处理器处理结束后，通过I/O接口传输至展示平台，展示平台为高性能的PC或移动终端，外接显示屏，音响等输出设备和键盘、鼠标等输入设备。通过下载客户端或APP使用，平台使用C/S模式。

[0047] 本实施例中该系统功能具体为：

[0048] 资源监测单元，该单元可以浏览多能源耦合的虚拟电厂各种接入的分布式资源如风能，光伏，水电，储能，电动汽车，柔性负荷等的容量配置情况，电热气能源耦合转换效率和比例，当前可调容量，实时出力数据和碳排放数据等，还可观察用户侧资源调度信息以及对储能的信息监测。通过实时监测，自动调节并优化响应质量，实现能源供应效益最大化。

[0049] 集中调度单元，该单元包括日前和日内调度两种模式，基于虚拟电厂管控平台监测数据和实时运行数据，结合上层指令，制定该虚拟电厂的优化调度策略。

[0050] 市场交易管理单元，该单元可以可视化展示各分布式能源的实时运行状态如响应指标，响应类型，出清结果和历史竞价等，将虚拟电厂各分布式能源运行状态同电力市场历史数据结合，帮助虚拟电厂管控平台进行市场交易，为响应结算和合同管理等提供支持。

[0051] 互动管理单元，该单元管理用户和用户之间，用户和电网之间的网络互动，如负荷控制和需求响应，可实现控制指令传达和负荷侧需求响应的实现和评估，以达到整合负荷侧资源的目的。

[0052] 以上显示和描述了本实用新型的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本实用新型不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本实用新型的原理，在不脱离本实用新型精神和范围的前提下，本实用新型还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本实用新型范围内。本实用新型要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。