CN120300930A 一种光储充放一体化电站智能调度控制方法 （南京机电职业技术学院）_第1页
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一种光储充放一体化电站智能调度控制方法本发明提供了一种光储充放一体化电站智电成本最小化以及储能系统寿命延长的多目标够有效提升光储充放一体化电站的运行效率和2设置上中下三个层级，分别为位于上层的滚动优化层、位于中层滚动优化层负责进行时间范围内的滚动优化，以15分钟为时间分辨23通过最优化该目标函数，可以获得未来24小时内的储能充实时调度层基于上层的优化结果，通过数学模型在实设备控制层通过控制模型实现具体的设备执行，实时对储能设备、34实时监测电站设备运行状态及环境参数，实时监测的步骤S1中，所述滚动优化层的时间分辨率为15分钟，所述实时调度层的时间分辨率为1分采用基于历史数据的机器学习模型进行光伏发电量的预测，通过对PV,max5建立储能系统的储能动态模型，通过动态仿真得到储能系统的实时基于电动汽车充电桩的调度需求，设计充电需求EV,max67光储充一体化电站能量调度系统及方法，本发明中使用交流母线耦合系统作为框架方案，8[0007]本专利提出的光储充放一体化电站智能调度控制策略设计方法构建了多时间尺电站与工商业结合自动控制方法以及光储用一体化储能电站与新能源结合自动控制方法，光储充一体化电站能量调度系统及方法，本发明中使用交流母线耦合系统作为框架方案，9[0017]为解决上述技术问题，本发明提出了一种光储充放一体化电站智能调度控制方λ23[0059]采用长短期记忆网络模型对未来时刻的光伏发电出力、负荷需求及电价进行预[0063]下层控制则负责设备的具体执行，通过1秒级的响应调整储能设备和光伏系统的[0076]采用强化学习算法对控制参数进行在线调整，强化学习算法通过试探和反馈机[0081]S52：定义动作空间，将模型预测控制算法控制参数作为强化学习算法的输出动PV,maxEV,max[0148]基于LSTM模型的预测模块显著提高了光伏出力、负荷波动等时序数据的预测精[0151]本发明不仅提高了光储充放一体化电站的经济性与运行效率，还在系统稳定性、[0155]如图12所示，本发明提出的一种光储充放一体化电站智能调度控制方法，采用时间尺度上均能够进行精确的优化控制。λ23[0185]该控制系统能够在毫秒级时间内快速响应，确保储能系[0197]光伏消纳率目标函数用于衡量光伏发电的利用效率，尽可能使光伏发电量最大PV,maxEV,max[0224]本发明采用模型预测控制算法，主要是因为MPC具备强大的实时优化能力和多目和扩展性，能够适应不同规模和类型电站的需求，并在系统升级和改造时实现无缝衔接。[0235]给出状态空间模型的主要目的是为了准确描述光储充放MPC算法基于系统的动态模型进行优化决策。它还能有效处理系统中的约束条件，如电池[0236]针对不确定性因素，采用强化学习算法在线调整模型预[0251]该奖励函数实现了对光伏利用率、电网购电成本和储能电池健康度的多目标权[0269]S552:在每次控制周期中，记录当前时刻的状态(State)、动作(A

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