為什么要在高速上安裝風光儲柴微電網(wǎng)系統(tǒng)？

  在降碳減排領(lǐng)域，交通運輸行業(yè)是減排重點，加快交通行業(yè)實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展意義重大。在此背景下，于服務(wù)區(qū)、收費站等高速公路站點就地開發(fā)新能源，設(shè)置分布式光伏、儲能等設(shè)備，建設(shè)充電基礎(chǔ)設(shè)施，產(chǎn)生電能自發(fā)自用，余電上網(wǎng)，提供便捷充電服務(wù)等。將新能源、高速公路兩個行業(yè)的系統(tǒng)相互融合，為當?shù)囟鄨鼍皩嵤┓植际焦夥椖繋碇匾梃b和示范意義。

系統(tǒng)介紹

   高速公路光儲充能量管理系統(tǒng)由儲能系統(tǒng)和充電設(shè)施組成，針對服務(wù)器等充電站電力容量不足的痛點，主要用于解決區(qū)域充電站的增容擴容難的問題，該系統(tǒng)還能參與電網(wǎng)調(diào)峰、削峰填谷等輔助服務(wù)，支持短時離網(wǎng)運行，甚至作為能源互聯(lián)網(wǎng)的的配套設(shè)施，支持智能電網(wǎng)、智能充電、智能信息網(wǎng)的三網(wǎng)融合發(fā)展。

系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)特點

①智能化運行策略

 支持多種科學高效運行策略，可根據(jù)實際需求進行靈活配置。

②可靠性與經(jīng)濟性分析

 支持能源利用率、能耗、成本收益及異常與電能質(zhì)量分析。

③系統(tǒng)規(guī)劃與評估

 結(jié)合負荷數(shù)據(jù)分析，規(guī)劃分布式電源與儲能配置，并針對微電網(wǎng)系統(tǒng)方案做經(jīng)濟性評估。

④多種預(yù)測算法模型

 多種智能算法，適配各種環(huán)境，實現(xiàn)光伏、風電及負荷用電功率的短期和超短期預(yù)測。

⑤多種調(diào)度算法模型

 多種經(jīng)濟調(diào)度算法，適應(yīng)各種目標下的優(yōu)化調(diào)度。

⑥多業(yè)務(wù)場景匹配

 適用于光伏、儲能、充電樁、光儲、光儲充一體等多種業(yè)務(wù)場景。

系統(tǒng)功能

綜合監(jiān)控：實現(xiàn)微電網(wǎng)風電、光伏、儲能、負荷、充電樁、環(huán)境數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)測、可視化展示、異常告警、事件查詢、報表統(tǒng)計等功能；

智能控制：協(xié)同光伏、儲能、負載等多種能源主體，動態(tài)規(guī)劃智能策略，實現(xiàn)儲能、光伏協(xié)調(diào)控制，比如計劃曲線、削峰填谷、防逆流、新能源消納、需量控制等；

能源分析：具備微電網(wǎng)能耗及效益分析、微電網(wǎng)經(jīng)濟運行分析、多維度電量分析，并進行日、月、年能源報表統(tǒng)計；

功率預(yù)測：以歷史光伏輸出功率和歷史數(shù)值天氣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)和光伏發(fā)電單元的地理位置，采用深度學習算法建立預(yù)測模型庫，實現(xiàn)光伏發(fā)電的短時和超短時功率預(yù)測，并經(jīng)進行誤差分析；同時對微電網(wǎng)內(nèi)所有負荷，基于歷史負荷數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析算法，預(yù)測負荷功率曲線。

優(yōu)化調(diào)度：根據(jù)分布式能源發(fā)電預(yù)測、負荷預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合分時電價、電網(wǎng)交互功率及儲能約束條件等因素，以降低用電成本為目標，建立優(yōu)化模型，采用深度學習算法解析微電網(wǎng)運行功率計劃，系統(tǒng)通過將功率計劃進行分解，實現(xiàn)對光伏、儲能、充電樁的優(yōu)化控制；

系統(tǒng)優(yōu)勢

   高速公路光儲充能量管理系統(tǒng)能夠?qū)Ω咚俟返脑础⒕W(wǎng)、荷、儲能系統(tǒng)、新能源汽車充電負荷進行實時監(jiān)控、診斷告警、全景分析、有序管理和高級控制，滿足微電網(wǎng)運行監(jiān)視全面化、安全分析智能化、調(diào)整控制前瞻化、全景分析動態(tài)化的需求，實現(xiàn)不同目標下源網(wǎng)荷儲資源之間的靈活互動，在多種策略控制下，有利于新能源高效利用、資源合理分配以及微電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定，減少電網(wǎng)建設(shè)投資，提升企業(yè)的能源利用率，降低運行成本，達到節(jié)能降耗的目的。