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优化能源流
优化的能源控制
微电网控制器负责整个系统的运行。这个协调层管理本地发电和存储功能、负载管理和电网服务,以达到能源成本、二氧化碳排放和可靠性相关的预期目标。
以下例子说明了能源优化及其在实践中的意义:
由太阳能光伏、热电联产(CHP)和储能器组成的微电网为一幢较高的校园建筑供电。天气预报称下午的太阳辐射很强,天然气供应商设定下午2点以后提高电费,而且今天是星期五,人们通常会在下午6点前下班。微电网控制器可以决定最大功率开动热电联产发电机,在为电池充电的同时,也为校园建筑供热,直到下午2点。然后关闭CHP,在余下的下午时间段运行电池和太阳能光伏,拥有足够能源来提供预期平均负载,然后逐渐降低温度至可接受的最低值,直到下午6:30。
系统优化涉及云分析与先进的微电网控制器之间的协作。数据采集和情境智能用于提供自动预测和资产调度,以在其定义限制下实现运营目标。微电网的运行环境会根据事件发生改变,例如恶劣天气、设备无响应、意外孤岛、系统重构,或大幅负载变化。这就是为什么微电网分析和控制系统需要具备动态和自治能力,以重新配置系统设置和算法,从而提供最高效的配置。
通过几种技术解决方案可以实现微电网控制器的高效运行:
最直接的解决方案是使用中央控制器来收集操作信息,直接与SCADA或云服务进行交互,以运行优化算法,将选定的策略部署到不同的互连资产上。该方案目前通常通过微电网控制器完成,其优点在于能够管理逻辑输入/输出,以及与普通的现场网络进行对接(例如Modbus)。但这通常需要为单个项目开发专门设计的工程解决方案。
第二种解决方案是实现分布式微电网控制器。这意味着每个组件都参与系统优化,并直接与其同类进行协作。有趣的是,这已成为分布式智能发电机组控制制造商的典型解决方案,其中每个机组都会依据电网情况自主与其他组件互动。分布式控制的实施可能更具挑战性,但同时也带来了一些优点:
1.提供自然冗余和即插即用行为,从而提高可靠性和可扩展性
2.借助边界优化智能提高本地运行性能
3.推动整合数据格式和用于系统优化的交换协议
4.或者也可以综合上述两种解决方案。例如,在多设施微电网的情况下,将单设施微电网控制器(集中式操作)与多设施微电网系统协调的分布式方法相结合,会获得很好的效果。
图5集中式与分布式微电网控制器架构
结论
过去十年内的重大技术进步促成了微电网的面世。太阳能发电和可部署储能等分布式能源领域的实质性进展,以及可操作的物联网环境提供了全新的协作和优化能力。
然而,这些系统在运行过程中也出现了具体的新问题:
确保分布式能源围绕共享目标进行协作需要多个控制层。
优化微电网运行和管理的计算策略取决于整个网络中的数据和监控系统。
双向电流相关的技术限制,需要改进可再生能源逆变器的性能和/或保护系统的设计。
所有这些技术挑战目前正在通过创新,以及实地验证的经验加以解决。
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