虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制研究

虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制研究

扈斐

国网石嘴山供电公司                宁夏  石嘴山 753000

摘要：虚拟储能的光伏建筑一体化微网是一种集成了光伏发电、储能装置和智能负荷控制等技术的先进能源系统。它具有多能源互补、灵活调度和可持续发展等优势，被广泛应用于城市建筑、工业园区和乡村电网等场景中。然而，由于光伏发电的间歇性和不稳定性，以及负荷需求的变化，如何实现对能源的高效利用和优化控制成为了一个重要挑战。鉴于此，本文围绕虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。

关键词： 虚拟储能；光伏建筑；一体化微网

1.虚拟储能系统

虚拟储能系统是一种基于智能控制和技术的能源管理系统，通过集成多个分布式能源资源和储能装置来模拟传统储能系统的功能。虚拟储能系统能够通过实时监测、预测和优化电力需求与供应之间的平衡，提高能源利用效率并降低能源成本。

虚拟储能系统的关键组件包括以下几个部分：（1）分布式能源资源： 分布式能源资源可以包括太阳能光伏发电系统、风力发电系统、生物质发电系统等。这些能源资源通常分布在不同的地理位置上，虚拟储能系统通过集成和协调它们的运行，以最大程度地利用可再生能源并满足电力需求。（2）储能装置： 储能装置可以是锂离子电池、超级电容器、氢燃料电池等。它们能够将过剩的电能储存起来，在需要时释放出来，以平衡电力供应和需求之间的差异。虚拟储能系统通过合理地管理和控制储能装置的充放电过程，确保系统的能量平衡。（3）电力管理系统： 电力管理系统是虚拟储能系统的核心控制单元，负责实时监测和预测电力需求和供应情况。它基于预设的策略和算法来调度和优化分布式能源资源的运行，以最大限度地利用可再生能源、储能装置和电网之间的协同效应[1]。（4）数据分析和预测模型： 数据分析和预测模型是虚拟储能系统中重要的支撑技术。通过对历史数据和实时数据进行分析和建模，可以预测未来电力需求和可再生能源的产生情况，并提供给电力管理系统参考，从而更好地控制和优化能源的分配和利用。

2.光伏建筑一体化微电网基本结构

光伏建筑一体化（BIPV ）微电网基本结构包括以下几个主要组件：（1）光伏发电系统： 由光伏板组成的太阳能电池阵列是光伏建筑一体化微电网的核心组件。它能够将太阳能转化为直流电能，并通过逆变器转换为交流电能供给建筑使用。（2）储能装置： 储能装置可以将光伏发电系统产生的多余电能存储起来，以备不时之需。常见的储能技术包括锂离子电池、超级电容器等。这些储能装置能够提供连续稳定的电力输出，确保建筑在夜间或阴天时也能正常运行。（3）电力管理系统： 电力管理系统是光伏建筑一体化微电网的智能控制中枢，负责监测、控制和优化能源的流动。它能够实时监测建筑的能源需求和太阳能发电情况，并根据情况自动调节能源的分配，以确保建筑供电的稳定性和高效性。（4）能源互联网接口： 光伏建筑一体化微电网可以通过能源互联网与外部电力网络进行连接和交互[2]。这样，在光伏发电系统产生的电能不足或储能装置储存的电能耗尽时，建筑仍然可以从外部电力网络获取到所需的电能，保证了建筑的持续供电。如图1所示为BIPV 微网的结构示意图。

图 1  BIPV 微网的结构

总之，光伏建筑一体化微电网通过将光伏发电、储能和智能控制技术应用于建筑中，使得建筑能够更加独立、可持续地获取电能，并降低对传统电力网络的依赖。这种基本结构的微电网系统为建筑提供了可靠、高效和环保的能源解决方案，推动了可再生能源在建筑领域的应用和发展。

3.虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制

3.1 能量管理算法

能量管理算法是虚拟储能的光伏建筑一体化微网中的关键部分，用于实现对能源的优化调度和分配。以下介绍几种常见的能量管理算法：（1）基于规则的算法： 基于规则的算法是最简单直观的一种能量管理算法。它根据预先设定的规则和策略来决定能源的分配和利用方式。例如，可以设定优先使用太阳能发电，其次使用储能装置，最后才从电网获取电力。这种算法的优点是简单易实施，但缺点是不具备灵活性和自适应性。（2）模式匹配算法： 模式匹配算法通过分析历史数据和实时数据，识别出不同的用电模式和光伏发电模式，并根据匹配结果进行能源的分配和优化控制。例如，可以根据建筑的用电负载模式和光照强度模式来调整光伏发电和储能装置的运行状态，以最大程度地利用可再生能源。（3）优化算法： 优化算法是一种更为复杂和智能的能量管理算法，它通过数学建模和优化技术来求解最优的能源分配方案[3]。常用的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。这些算法能够考虑到多个因素和约束条件，如电力需求、能源成本、储能装置容量等，以实现系统的最佳性能。

3.2智能负荷控制

首先，智能负荷控制可以实现对负荷设备的动态管理。通过监测负荷设备的能耗和使用情况，系统可以根据实时的能源供需状态来调整负荷设备的运行模式，从而提高能源的利用效率。其次，智能负荷控制还可以实现对负荷设备的协同管理。通过将各个负荷设备连接到一个统一的网络中，并通过智能控制算法进行协调，可以实现负荷设备之间的相互配合和优化。比如，当太阳能光伏发电量较高时，可以将部分多余的电能用于供电，同时将一些高能耗设备的使用时间调整到太阳能发电量较高的时段，从而降低对传统电网的依赖，提高能源利用效果。最后，智能负荷控制还可以实现对负荷设备的用户参与。通过智能控制系统提供的界面和数据反馈，用户可以了解自己的能源消耗情况，并根据个人需求进行调整

[4]。

3.3多目标优化

多目标优化是虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制中的关键技术之一。由于微网系统中存在多个目标和约束条件，如最大化可再生能源利用、最小化能源成本、最小化碳排放等，需要在这些目标之间进行平衡和权衡。

在虚拟储能的光伏建筑一体化微网中，多目标优化可以应用于以下方面：（1）能源分配和供需平衡： 微网系统中需要根据实时的光伏发电量和负荷需求来调整能源的分配和供需平衡。多目标优化算法可以考虑到最大化可再生能源的利用、最小化能源成本以及尽量减少对传统电网的依赖等多个目标，从而实现系统能源分配和供需平衡的优化。（2）储能装置控制策略： 储能装置在微网系统中发挥着重要的作用，可以将过剩的电能储存起来，在需要时释放出来以平衡能源供需。多目标优化算法可用于确定最佳的储能装置控制策略，以最大程度地提高储能装置的利用效率、减少能源浪费，并在不同目标之间进行权衡。（3）系统可靠性与经济性： 虚拟储能的光伏建筑一体化微网需要同时考虑系统的可靠性和经济性。多目标优化算法可以通过考虑最小化能源成本、最大化系统的可靠性以及最小化碳排放等目标来找到最优的解决方案，并在不同目标之间做出平衡。

结束语：

总而言之，虚拟储能的光伏建筑一体化微网优化控制为现代能源系统的可持续发展提供了重要的技术支撑。通过合理利用能量管理算法、智能负荷控制和多目标优化等技术手段，可以实现能源的高效利用、碳排放的减少和能源成本的降低。然而，虚拟储能系统在实际应用中还面临着一些挑战，如安全性、可靠性和经济性等方面的问题，需要进一步的研究和改进。希望未来能够有更多的创新和技术突破，推动虚拟储能的光伏建筑一体化微网在能源领域的广泛应用。

参考文献：

[1]谢武. 多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法研究[D].沈阳建筑大学,2023.

[2]李元齐,杜志杰,路志浩,安东亚,苏磊,郑华海. 装配式钢结构体系建筑一体化建造技术研发和实践[J]. 建筑钢结构进展,2021,23(10):12-25.

[3]李翔. 融合虚拟储能的光伏建筑一体化微电网优化调度研究[D].郑州大学,2022.

[4]姬扩新. 能量建构语境下晶硅光伏建筑表皮集成设计和复合建造的理论和策略研究[D].东南大学,2022.