一种基于分层解耦架构的源网荷储半实物仿真教学方法与流程

本发明涉及仿真教学，具体涉及一种基于分层解耦架构的源网荷储半实物仿真教学方法。

背景技术：

1、传统纯数字仿真难以真实反映物理设备动态特性，而纯物理实验又存在成本高、风险大、可扩展性差等问题。

2、纯数字仿真仅在计算机虚拟环境中运行数学模型，虽成本低、易扩展，但无法接入真实物理设备，导致无法模拟设备实际动态响应、通信延迟、故障特性等关键特性，教学体验与真实工业场景脱节；而纯物理实验虽然保真度高，但需要搭建完整的实体源网荷储系统，存在成本高昂、危险性大、周期长、可扩展性差等致命缺陷，难以复现多种复杂运行工况。其无法实现高效源网荷储半实物仿真教学的关键难点在于：第一，缺乏能够无缝集成真实硬件与数字模型的分层解耦架构，导致系统僵化，难以灵活适配不同教学场景；第二，缺乏统一的软件平台对异构的源、网、荷、储单元数学模型、多种能量管理策略及硬件接口进行集中管理和调度；第三，缺乏高精度的实时仿真引擎来确保数字模型与物理设备之间的高速、稳定数据交互，从而难以构建一个既安全可控又逼真可靠的教学环境。

技术实现思路

1、（一）发明目的

2、本发明的目的是提供一种基于分层解耦架构的源网荷储半实物仿真教学方法，通过将数学模型仿真与真实设备接入相结合，构建由控制层与设备层组成的半实物仿真环境，使教学过程具备较高的真实性和可操作性，学生能够在接近实际运行的场景下理解源网荷储系统的协同机制。

3、（二）技术方案

4、为解决上述问题，本发明提供了一种基于分层解耦架构的源网荷储半实物仿真教学方法，包括：

5、构建源网荷储各单元的数学模型，将所述各单元的数学模型集成，获得源网荷储全局数学模型，基于所述全局数学模型，构建中央控制策略；

6、基于所述全局数学模型和中央控制策略，构建多种能量管理策略；

7、构建半实物仿真环境，包括：将所述能量管理策略部署至仿真器，形成控制层，将各单元接入所述仿真器，形成设备层；

8、基于确定的能量管理策略，基于所述半实物仿真环境，运行所述全局数学模型并与各单元进行数据交互，获得运行状态和全景数据；

9、基于所述全景数据，对仿真结果进行评估，获得评估结果；

10、将运行状态和评估结果进行可视化展示，完成教学和考试。

11、本发明的另一方面，优选地，所述源网荷储各单元的数学模型包括：光伏单元的双二极管模型、风机单元的最大功率点跟踪模型、储能单元的二阶rc等效电路模型以及可调负荷的时变功率特性模型；

12、所述中央控制策略包括利用预设的模型预测控制算法，以功率平衡、频率稳定和/或运行经济性最优为控制目标进行控制。

13、本发明的另一方面，优选地，所述光伏单元的双二极管模型利用以下公式表示：

14、

15、其中，i表示光伏单元的输出电流，v表示光伏单元的输出电压，iph表示光生电流，is1第一个二极管的反向饱和电流，is2第二个二极管的反向饱和电流，q表示电子电荷量，k表示玻尔兹曼常数，t表示绝对温度，rs表示串联电阻，rsh表示并联电阻，n表示第一个二极管的理想因子，n2第二个二极管的理想因子。

16、本发明的另一方面，优选地，所述风机单元的最大功率点跟踪模型的控制逻辑包括：

17、每隔一个控制周期，对风机转速施加一个预设扰动；

18、检测并比较施加预设扰动前后的风机输出功率；

19、若扰动后功率增加，则下一控制周期继续沿相同方向施加所述预设扰动；

20、若扰动后功率减少，则下一控制周期沿相反方向施加所述预设扰动；

21、通过上述迭代过程，使风机单元在特定风速下稳定运行于最大功率点。

22、本发明的另一方面，优选地，所述多种能量管理策略包括：

23、基于负荷侧需求响应场景的负荷削减或负荷转移策略；

24、基于分布式资源聚合控制场景的虚拟电厂聚合与调度策略；

25、基于经济性最优并网运行场景的以运行成本最低或收益最大为目标的优化调度策略；

26、基于离网稳定性优先运行场景的基于频率-电压下垂控制的孤岛运行策略；

27、基于电动汽车集群的充放电场景的电动汽车v2g调度场景策略。

28、本发明的另一方面，优选地，所述基于负荷侧需求响应场景的负荷削减或负荷转移策略包括：

29、基于分时电价信号，生成并下发负荷控制指令，所述指令包括：

30、向工业可调负荷发送负荷削减指令，要求在峰时时段执行预设功率的削减；

31、向居民可调负荷发送负荷转移指令，要求将高峰时段的用电任务转移至谷时时段执行；

32、所述基于分布式资源聚合控制场景的虚拟电厂聚合与调度策略，包括：

33、基于调峰需求，计算可提供的总调节容量；

34、根据计算结果，生成并下发针对各分布式单元的组合调度指令，所述指令包括控制光伏出力、协调储能充放电功率及调整可调负荷消耗功率。

35、本发明的另一方面，优选地，所述基于经济性最优并网运行场景的以运行成本最低或收益最大为目标的优化调度策略，包括：

36、以日运行成本最低为目标建立成本函数，所述成本函数至少包含电网购电成本、光伏上网收益及储能损耗成本；

37、采用优化算法求解所述成本函数，得到未来一日的最优调度方案；

38、根据所述最优调度方案，在并网状态下协调控制光伏、储能与电网之间的功率交换，以实现日运行成本的最小化；

39、所述基于离网稳定性优先运行场景的基于频率-电压下垂控制的孤岛运行策略，包括：

40、基于监测到的离网事件时，自动启动频率-电压下垂控制算法；

41、根据预设的下垂系数，将系统频率/电压偏差量转换为对负荷功率与储能出力调整的控制指令并执行。

42、本发明的另一方面，优选地，所述基于电动汽车集群的充放电场景的电动汽车v2g调度场景策略，包括：

43、采集集群电动汽车的实时状态信息，所述状态信息包括车辆接入状态与电池剩余电量；

44、获取电网的负荷预测数据，以识别未来的负荷高峰与负荷低谷时段；

45、根据所述状态信息与负荷预测数据，制定分时段的集群充放电调度计划，包括：

46、在电网负荷低谷时段，控制集群电动汽车执行充电任务；

47、在电网负荷高峰时段，控制部分接入的电动汽车执行向电网放电的任务。

48、本发明的另一方面，优选地，将各单元接入所述仿真器的接入方式包括：通过信号接口或者功率接口接入；

49、所述信号接口包括模拟量接口、数字量i/o接口、can总线接口或以太网通信接口中的一种或多种；

50、所述功率接口包括双向ac/dc接口或dc/dc变换器接口。

51、本发明的另一方面，优选地，所述基于所述全景数据，对仿真结果进行评估，获得评估结果，包括：利用预设的评估指数对确定的能量管理策略的仿真结果进行评估，所述预设的评估指数包括：功率平衡指数、频率稳定指数、经济指数、约束条件和综合指数；

52、所述综合指数利用所述功率平衡指数、频率稳定指数和经济指数进行计算；

53、所述约束条件为所述功率平衡指数和频率稳定指数的约束条件。

54、（三）有益效果

55、本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

56、本发明将数学模型仿真与真实设备接入相结合，构建由控制层与设备层组成的半实物仿真环境，使教学过程具备较高的真实性和可操作性，学生能够在接近实际运行的场景下理解源网荷储系统的协同机制。中央控制策略和多种能量管理策略，能够在教学过程中实现不同策略的切换执行，并基于全景数据对策略效果进行量化评价，从而支持控制逻辑、能量调度等关键内容的对比分析，提升教学的深度与系统性。通过高保真的全局数学模型驱动仿真，实现运行状态的可视化展示，使教学过程形成“仿真运行—数据分析—策略优化”的闭环，提高学习效率与理解程度。相比传统依赖实物平台的教学方式，本发明显著降低了硬件投入，具备良好的扩展性，可根据教学需求灵活接入不同类型的源、网、荷、储设备或仿真模型，为源网荷储领域的实验教学提供了一种低成本、高可靠、可量化评价的整体解决方案。