一种云边分层协同的储能EMS双模式能量调度与自动配置方法与流程

本发明属于储能能量管理与电网调度，具体涉及一种云边分层协同的储能ems双模式能量调度与自动配置方法，适用于分布式储能集群、光储一体化电站、工业园区综合能源系统及配电网侧储能的精细化能量调度、自适应参数配置与多场景稳定运行调控场景。

背景技术：

1、随着新型电力系统建设的持续推进，风电、光伏等间歇性新能源大规模并网，分布式储能装置凭借其灵活的充放电调节能力，成为平抑新能源出力波动、削峰填谷、支撑配电网电压稳定、提升清洁能源消纳率的核心设备。储能能量管理系统（ems）作为储能系统的核心调控单元，承担着数据采集、状态监测、能量调度、参数配置、故障研判等关键功能，其调控性能直接决定储能系统的运行效率、安全稳定性与经济效益。

2、当前现有储能ems调度技术普遍采用单一集中式调度架构，由云端主站统一完成全网储能资源的调度计算与指令下发。该架构在小规模、集中式储能电站中具备一定可行性，但在大规模分布式储能集群、多区域异构储能场景下存在诸多技术缺陷。首先，集中式云端调度数据传输链路长、时延高，无法适配配电网实时功率波动、负荷突变等动态场景，实时调控响应滞后，易出现电压越限、功率失衡、储能过充过放等问题。其次，现有ems多采用单一调度运行模式，无法适配电网日常稳态运行、新能源大幅波动、电网故障应急、电力市场交易等差异化场景，调度策略通用性差、适配性不足。

3、同时，现有储能ems配置方式多为人工静态配置，运维人员需根据经验手动设置储能充放电阈值、调度权重、保护参数、协同策略等核心参数，存在明显弊端。一方面，人工配置依赖运维经验，参数匹配度低，无法根据负荷特性、新能源出力、电网运行状态的动态变化自适应调整，导致储能资源利用率偏低、调度经济性差；另一方面，大规模储能集群场景下，设备数量多、拓扑结构复杂，人工配置工作量大、效率低，易出现参数配置错误、参数不统一等问题，引发集群协同失调、设备运行异常等故障。

4、此外，现有云边协同储能调控技术多侧重于数据交互与任务迁移，未实现分层架构下的双模式调度深度融合，云端全局优化与边缘本地自治的协同逻辑割裂，稳态调度与动态应急调度切换生硬，且缺乏系统化的自动配置机制，无法实现调度模式、设备参数、协同策略的一体化自适应配置。具体表现为：电网稳态运行时，无法实现全网储能资源的最优经济调度；电网动态扰动时，边缘节点无法快速本地响应，过度依赖云端指令，调控实时性不足；场景切换时，调度参数需人工手动修改，无法自动适配场景变化，严重制约了大规模分布式储能集群的规模化、智能化应用。

5、综上，现有技术存在调度架构单一、模式适配性差、配置智能化程度低、云边协同耦合度不足、稳态与动态场景调控失衡、资源利用率低等技术瓶颈，亟需一种可实现云边分层协同、双模式自适应调度、全场景自动配置的储能ems调控方法，解决现有技术的诸多缺陷。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有储能ems调度架构固化、运行模式单一、配置智能化不足、云边协同效率低、多场景适配性差的技术问题，提供一种云边分层协同的储能ems双模式能量调度与自动配置方法。本发明通过构建云端全局优化、边缘本地自治的分层协同架构，设计经济稳态调度与动态应急调度双运行模式，结合大数据研判与自适应算法，实现储能ems调度模式自动切换、运行参数自动配置、集群资源协同优化调度，大幅提升储能系统的运行稳定性、调控实时性与经济收益，适配新型电力系统多场景、动态化、智能化调控需求。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种云边分层协同的储能ems双模式能量调度与自动配置方法，包括云边分层协同架构搭建、ems双调度模式建模、场景识别与模式自适应切换、分层协同能量调度、全参数自动配置、运行状态闭环修正六大核心步骤，具体步骤如下：

4、s1、搭建云边分层协同储能ems系统架构，架构分为云端调度层、边缘协同层、储能设备层三层结构，实现分层数据交互与分级调度管控。

5、云端调度层部署全局能量管理平台，负责全网储能资源统计、负荷与新能源出力预测、全局优化调度计算、调度策略下发、场景态势研判与参数统一下发，实现跨区域储能集群的全局经济最优调控；边缘协同层部署多个边缘ems节点，每个边缘节点对应管控一个区域内的分布式储能集群，负责本地数据实时采集、本地状态研判、即时功率调控、云端指令解析执行、本地参数自适应修正，实现区域内储能设备的快速自治调控；储能设备层包含各类分布式储能装置、光伏机组、负荷设备、监测传感器，负责执行充放电指令、上传实时运行数据，完成底层能量交互与状态反馈。

6、云端调度层与边缘协同层采用5g、光纤双链路通信，实现大数据量、低时延的数据交互；边缘协同层与储能设备层采用工业以太网、lora无线通信结合的方式，保证实时指令的毫秒级传输。同时构建分层数据交互协议，云端向边缘节点下发全局调度目标、基准参数、场景切换指令；边缘节点向云端上传本地负荷数据、储能状态数据、设备故障信息、本地调度执行结果，形成双向闭环数据交互链路。

7、s2、构建ems双模式能量调度模型，包括经济稳态调度模式与动态应急调度模式，分别适配不同电网运行场景。

8、本发明设计双独立调度模式，可根据电网运行状态、新能源出力波动幅度、负荷变化速率、设备运行状态自适应切换，两种模式的建模方式如下：

9、s21、经济稳态调度模式建模：该模式适配电网稳态运行、新能源出力平稳、负荷波动平缓的常规场景，以全网储能运行经济效益最大化、清洁能源消纳率最大化、网损最小化为多优化目标，构建全局优化调度模型。

10、目标函数具体包括：储能峰谷套利收益最大化、新能源弃电损失最小化、电网传输损耗最小化、储能充放电损耗最小化。约束条件包含：储能单体荷电状态（soc）上下限约束、储能最大充放电功率约束、配电网电压幅值约束、线路传输功率约束、负荷供需平衡约束、新能源出力消纳约束。

11、经济稳态调度模式由云端调度层主导，基于未来24小时日前预测数据、4小时日内滚动预测数据，采用改进多目标粒子群算法进行全局最优求解，生成各区域边缘节点的日前调度计划与日内滚动优化指令，实现全网储能资源的统筹优化配置。

12、其中，云端经济稳态多目标优化调度算法具体如下：

13、1) 适用条件；

14、场景识别输出mrun=steady，云端全局统筹计算，输出各边缘分区最优总调度功率；

15、2) 决策变量；

16、pess,i,t：第i台储能t时段的功率，pess>0充电，pess<0放电。

17、3) 多目标函数；

18、目标1(套利成本最小，等效收益最大化)

19、cti(pess,i,t>0)-pess,i,tdiscti(pess,i,t<0)；

20、目标2(弃光损失最小)

21、2=(ppv,t+pess,i,t-pload,t,0)；

22、目标3(线路网损最小)

23、3=；

24、加权融合总代价函数；

25、ftotal=++,=0.5，=0.3，=0.2，；

26、4) 全部约束条件；

27、功率约束 ；

28、-pdis,max≤pess,i,t≤pch,max；

29、soc时序约束；

30、；

31、socmin=0.2≤soci,t≤socmax=0.9；

32、区域功率平衡约束:

33、ppv,t+pess,i,t=pload,t+pgrid,t；

34、5) 改进mopso迭代计算步骤；

35、步骤1初始化：种群规模npop=60，最大迭代gmax=20；初始化粒子位置、速度，越界功率裁剪至约束边界，计算初始ftotal生成pareto非劣解集。

36、步骤2粒子更新公式（惯性权重线性衰减）

37、vk+1=vk+c1r1(pbest-xk)+c2r2(gbest-xk)；

38、xk+1=xk+vk+1；

39、=start-,start=0.9,end=0.4；

40、式中：c1=c2=1.49,r1,r2随机数，g为当前迭代次数。

41、步骤3约束修正:更新后功率超出soc/功率边界时强制限幅，重新计算总代价。

42、步骤4最优值更新:对比新旧粒子代价更新个体最优pbest；从pareto解集选取经济性最优粒子作为全局最优gbest。

43、步骤5收敛判定:连续15次迭代gbest代价变化率<10-4终止迭代。

44、步骤6输出各边缘分区最优总功率p*area,t，下发至边缘ems。

45、6）边缘二次功率分配子算法；

46、边缘接收分区总功率后，按单台储能状态权重均分功率:

47、；

48、其中，wk为第k台储能权重，由实时soc、设备健康度soh动态生成，实现储能集群均衡充放电。

49、s22、动态应急调度模式建模：该模式适配新能源大幅波动、负荷骤升骤降、电网电压/频率越限、局部线路过载、设备轻微故障的动态扰动场景，以电网运行状态快速恢复、功率波动快速平抑、系统运行稳定性最优为核心目标，构建本地快速响应调度模型。

50、目标函数具体包括：电网频率偏差最小化、节点电压偏差最小化、功率波动幅值最小化、扰动恢复时间最短化。约束条件包含：动态功率调节响应时限约束、储能快速充放电功率约束、故障状态下设备安全运行约束、电网紧急调压调频约束。

51、动态应急调度模式由边缘协同层主导，无需等待云端指令，基于本地实时采集的毫秒级运行数据，采用快速梯度下降算法完成瞬时调度求解，实时调整区域内储能设备的充放电功率，实现扰动场景的本地快速自治调控。

52、其中，边缘动态应急自适应梯度下降调度算法具体如下：

53、1) 适用条件；

54、场景识别输出mrun=dynamic，边缘本地独立运算，屏蔽云端稳态调度指令，毫秒级平抑电压、频率扰动。

55、2) 决策变量；

56、pedge(t)；边缘区域储能应急调节功率。

57、3) 损失优化函数；

58、；

59、其中，电压调节权重，频率调节权重，ku，kf功率-电压/频率耦合系数。

60、4) 约束条件 ；

61、复用模块2储能功率、soc约束；新增计算时限约束；单次求解耗时≤20ms。

62、5) 完整迭代计算步骤；

63、步骤1计算扰动强度，自适应更新调控参数；

64、；

65、步骤2求解损失函数梯度；

66、；

67、步骤3梯度下降迭代更新功率；

68、；

69、步骤4边界裁剪:将pnew限制在储能允许充放电区间，校验soc上下限。

70、步骤5收敛判定:单次迭代损失变化<10-6或迭代次数达20次，停止计算。

71、步骤6云边协同联动:边缘上传扰动强度ddist、扰动类型至云端；云端统筹邻区储能下发协同调节指令，扰动消除后执行功率平滑回落，准备切回稳态模式。

72、s3、构建多维度场景识别机制，实现双调度模式的自适应切换；

73、基于电网运行参数、新能源出力参数、负荷参数、储能运行状态参数构建场景判别指标体系，指标包含：新能源出力波动率、负荷变化率、电网电压偏差率、电网频率偏差值、线路负载率、储能soc变化速率。预设各指标的稳态阈值与动态阈值，通过实时数据研判实现场景自动识别与调度模式切换。

74、当所有监测指标均处于稳态阈值范围内时，判定电网处于常规稳态场景，系统自动切换为经济稳态调度模式，由云端执行全局优化调度；当任意一项监测指标超出稳态阈值、进入动态阈值区间时，判定电网处于动态扰动场景，系统立即切断云端稳态调度指令，自动切换为动态应急调度模式，由边缘节点执行本地快速调控；当扰动消除、所有指标回归稳态阈值区间并持续预设时长后，系统自动切回经济稳态调度模式，恢复全局经济最优调度。

75、同时设置模式切换防抖机制，避免短时参数波动导致的模式频繁误切换，保障调度运行的稳定性。

76、多维场景识别与防抖模式切换算法如下：

77、1)算法输入输出：

78、输入：新能源波动率fpv、负荷变化率fl、电压偏差δu、频率偏差δf、线路负载率rline、soc变化速率rsoc、当前时刻tnow、扰动计时缓存tabn、上一运行模式mlast

79、输出：当前运行调度模式mrun(steady 稳态 /dynamic 动态应急)

80、2)判定阈值定义；

81、fpv,sta=0.05,fl,sta=0.08,usta=0.03；

82、 fsta=0.05,rline,sta=0.9,rsoc,sta=0.02；

83、防抖固定时长：tanti=30s

84、3)扰动标记计算；

85、flagdis= 1 fpv>fpv,stafl>fl,sta|δu|>usta|δf|>fstarline>rline,sta

86、flagdis= 0  全部指标落在稳态区间内；

87、4)防抖模式切换逻辑；

88、若mlast=steady；

89、当flagdis=1:若tabn=0,赋值tabn=tnow；若tnow-tabn≥tanti，令mrun=dynamic，tabn=0，

90、当flagdis=0:重置tabn=0，mrun=steady。

91、若mlast=dynamic；

92、当flagdis=1:若tabn=0,赋值tabn=tnow；若tnow-tabn≥tanti，令mrun=steady，tabn=0，

93、当flagdis=0:重置tabn=0，mrun=dynamic。

94、5）工程约束补充；

95、1.数据采样周期1s；

96、2.模式切换增加功率平滑系数 0.9~1.0，抑制储能功率阶跃冲击；

97、3.扰动计时数据断电缓存，设备重启自动恢复计时状态。

98、s4、基于云边分层协同架构，执行双模式分层能量调度；

99、s41、经济稳态模式下云边分层协同调度：云端调度层完成全网数据汇总、负荷与新能源出力预测、全局多目标优化求解，生成各边缘区域的最优功率调度指令、储能充放电计划、清洁能源消纳配比，下发至各边缘节点。边缘节点接收云端全局调度指令后，结合本区域内各储能设备的soc状态、设备容量、健康度参数，对云端指令进行二次精细化分配，将区域总调度功率拆解为单台储能设备的充放电指令，下发至底层储能设备执行。同时边缘节点实时监测本地执行效果，将运行数据实时上传云端，云端基于反馈数据完成日内滚动优化，修正调度计划，实现“云端全局优化+边缘精准落地”的分层协同稳态调度。

100、s42、动态应急模式下云边分层协同调度：场景切换后，边缘节点优先启动本地自治调度，忽略云端常规调度指令，基于本地实时扰动数据，快速计算区域内储能的紧急充放电调节功率，瞬时平抑功率波动、修正电压频率偏差，保障电网实时稳定。在本地调控的同时，边缘节点将扰动类型、扰动幅值、本地调控数据实时上传云端。云端接收数据后，完成全网态势研判，统筹相邻区域储能资源，下发协同调控指令，辅助扰动区域快速恢复稳态，实现“边缘本地快速响应+云端全局协同支撑”的分层应急调度。扰动消除后，云边协同完成调度指令平滑过渡，避免模式切换导致的功率突变。

101、s5、实现储能ems全参数自适应自动配置；

102、基于调度模式、运行场景、设备状态的动态变化，构建参数自动配置模型，实现ems调度参数、设备运行参数、协同控制参数、保护阈值参数的全自动自适应配置，替代传统人工静态配置，具体包括稳态参数自动配置、动态参数自动配置、场景联动参数修正三部分。

103、s51、稳态参数自动配置：经济稳态调度模式下，云端根据全网负荷特性、新能源出力规律、电价时段特性，自动优化配置储能充放电soc上下限、峰谷套利时段阈值、全网调度权重、网损优化系数、新能源消纳优先级等全局参数；边缘节点结合本地设备特性，自动修正单台储能设备的充放电速率、待机阈值、调度响应精度等本地参数，实现稳态场景参数最优匹配。

104、s52、动态参数自动配置：动态应急调度模式下，边缘节点根据扰动类型（功率波动、电压越限、频率偏移、线路过载）、扰动强度，自动自适应配置紧急调节功率阈值、响应时延参数、调压调频权重、故障保护阈值、功率调节步长等动态调控参数，保证不同扰动场景下调控参数的精准适配，提升应急调控效率。

105、s53、场景联动参数修正：系统每次完成调度模式切换、场景切换后，基于本次运行的调度效果、调控误差、设备损耗数据，通过机器学习算法迭代优化参数配置模型，自动修正各类基准参数与阈值参数，实现参数配置的持续优化，适配长期运行场景的动态变化。

106、s6、构建运行状态闭环修正机制，保障调度与配置精度持续优化；

107、系统实时采集双模式调度运行数据、参数配置执行数据、电网运行状态数据、储能设备损耗数据，构建调度效果评价指标体系，指标包含：调度功率偏差率、电压频率稳定度、储能资源利用率、经济收益效率、设备损耗率、场景切换准确率。基于评价指标实时研判当前调度策略与配置参数的适配性，若出现指标不达标、调控误差超阈值的情况，自动触发闭环修正流程，云端重新优化全局调度模型与参数，边缘节点修正本地调控策略，实现“调度-配置-运行-评价-修正”的全闭环智能调控。

108、本发明的技术方案具有以下有益技术效果：

109、1、本发明构建了云端全局优化、边缘本地自治的云边分层协同架构，打破了传统集中式调度架构时延高、响应慢、适配性差的瓶颈，实现了全局经济最优与本地快速响应的深度融合。云端统筹全网资源实现经济调度，边缘立足本地场景实现毫秒级应急调控，分层分工明确、协同耦合紧密，大幅提升大规模分布式储能集群的整体调控性能。

110、2、本发明创新设计经济稳态、动态应急双调度模式，可根据电网运行场景自适应切换，解决了现有ems单一调度模式无法适配多场景运行的缺陷。稳态场景下最大化储能经济收益与新能源消纳率，动态扰动场景下快速平抑波动、保障电网稳定，兼顾了储能运行的经济性与安全性，适配新型电力系统复杂动态运行场景。

111、3、本发明实现了储能ems全参数全自动自适应配置，彻底替代传统人工静态配置方式，解决了人工配置效率低、误差大、适配性差的问题。可根据负荷、新能源、电网状态的动态变化实时优化参数，大幅提升参数匹配精度，有效提升储能资源利用率，降低设备运行损耗，减少人工运维成本。

112、4、本发明设置了完善的场景识别、模式防抖切换与闭环修正机制，避免了调度模式频繁误切换与调控参数失效问题，通过持续迭代优化调度模型与配置参数，实现ems系统长期自适应、自优化、自运维，大幅提升储能集群智能化运行水平。

113、5、本发明技术方案通用性强、适配范围广，可适配集中式储能电站、分布式储能集群、光储一体化系统、工业园区综合能源系统等多种场景，兼容锂电池、飞轮储能、超级电容等多类型储能设备，具备极强的工程落地价值与推广前景。