一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法及相关设备与流程

本发明属于能源管理，具体涉及一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法及相关设备。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着分布式新能源在配电网中大规模接入，特别是电动汽车充电站等大功率、随机性负荷的普及，其固有的间歇性与波动性对电网稳定运行构成了严峻挑战。传统控制方法通常依赖云端主站的中心化调度模式，该模式通信链路长、决策响应慢，难以满足配电网对控制实时性的要求，常因控制指令延迟而无法有效抑制局部扰动。

3、为应对中心化调度的实时性瓶颈，现有技术提出了一种基于边缘计算的协同控制方法。该方法在靠近数据源的配电网边缘节点部署控制器，采用模型预测控制等优化算法，根据电网实时状态参数计算并下发控制指令。通过将计算任务下沉至网络边缘，该方法显著缩短了控制闭环响应时间，提升了对分布式能源波动的快速抑制能力，从而缓解了中心化调度中的控制延迟问题。

4、然而，现有方案在优化过程中主要关注预测时域内电网运行状态的最优，将系统内各调控单元抽象为具有理想响应特性的数学模型。该方法在进行前瞻性优化时，未能充分考虑设备自身物理状态的动态演变及其潜在的健康风险。当某一关键设备（如储能系统的电池模块、光伏逆变器等）出现早期性能衰退或尚未被常规监测系统发现的隐性故障时，其实际响应可能与预测模型产生偏差，导致控制系统加大调节力度。这一过程可能对已处于亚健康状态的设备造成二次损伤，加剧其性能劣化进程，甚至引发突发故障，从而影响系统长期运行可靠性和经济性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法及相关设备，本发明通过实时获取配网母线和系统部件的电能质量参数，进行故障诊断和运行风险预测，以获得全面的故障信息和风险预警信息。在此基础上，动态确定包含经济性目标、稳定性目标、环保性目标的多维控制目标，并生成自适应的协同控制策略。方案还引入闭环反馈机制，根据控制指令执行后的参数偏差调整策略。本发明有效解决了传统方案实时性不足，以及现有边缘控制未能预防设备风险的缺陷，提升了充电站能源系统的运行实时性、安全性、可靠性、经济性及设备寿命。

2、根据一些实施例，本发明的第一方案提供了一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法，采用如下技术方案：

3、一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法，包括：

4、实时获取配网母线和系统部件的原始运行数据并进行预处理，得到实时电能质量参数；

5、根据实时电能质量参数进行故障诊断和运行风险预测，得到故障信息和风险预警信息；

6、基于实时电能质量参数、故障信息和风险预警信息确定控制目标，控制目标包括经济性目标、稳定性目标和环保性目标；

7、通过对控制目标中经济性目标、稳定性目标和环保性目标进行加权综合，生成协同控制策略；

8、以协同控制策略生成控制指令控制系统部件的协同运行后，再次采集配网母线和系统部件的实时电能质量参数，作为执行后电能质量参数；

9、计算执行后电能质量参数与控制目标之间的参数偏差，当参数偏差超过预设偏差阈值时，调整协同控制策略并重新下发控制指令，以控制系统部件的协同运行。

10、进一步地，基于实时电能质量参数、故障信息和风险预警信息确定控制目标，控制目标包括经济性目标、稳定性目标和环保性目标，包括：

11、基于实时电能质量参数中的实时电压值和实时频率值，分别计算实时电压值与电压基准值之间的电压偏差值、实时频率值与频率基准值之间的频率偏差值；将电压偏差值和频率偏差值构成的偏差指标最小作为稳定性目标；

12、基于配网侧的实时电价信息和实时电能质量参数中配网侧的实时交换功率，计算单位调度周期内的总用电成本，以总用电成本最小作为经济性目标；

13、基于理论最大发电功率、风力发电单元的实际发电功率和光伏发电单元的实际发电功率，计算可再生能源利用率，以可再生能源利用率最大作为环保性目标。

14、进一步地，所述通过对控制目标中经济性目标、稳定性目标和环保性目标进行加权综合，生成协同控制策略，包括：

15、根据故障信息和风险预警信息，确定经济性目标、稳定性目标和环保性目标的目标权重系数；

16、根据目标权重系数，计算控制目标的综合目标函数值，并根据综合目标函数值识别充电站能源系统的目标运行模式，目标运行模式包括环保优先模式、经济优先模式和稳定优先模式；

17、根据目标运行模式与充电站能源系统的当前运行模式的关系，确定充电站能源系统的最终目标运行模式；

18、当最终目标运行模式为环保优先模式时，生成风光发电优先控制策略；

19、当最终目标运行模式为经济优先模式时，生成储能经济调度控制策略；

20、当最终目标运行模式为稳定优先模式时，生成电压频率稳定控制策略。

21、进一步地，根据目标运行模式与充电站能源系统的当前运行模式的关系，确定充电站能源系统的最终目标运行模式，包括：

22、当目标运行模式与充电站能源系统的当前运行模式不同时，启动模式切换计时器，并将目标运行模式记录为待切换运行模式；

23、当模式切换计时器的计时时长达到预设切换时长时，重新获取实时的故障信息和风险预警信息，基于重新获取的故障信息和风险预警信息计算更新综合目标函数值，并根据更新综合目标函数值确定更新目标运行模式；

24、若更新目标运行模式与待切换运行模式相同，则将当前运行模式切换为待切换运行模式；

25、若更新目标运行模式与待切换运行模式不同，则保持当前运行模式不变，并将模式切换计时器的计时时长复位为零。

26、进一步地，当最终目标运行模式为环保优先模式时，生成风光发电优先控制策略，包括：

27、基于配网母线的额定传输功率和实时电能质量参数中配网母线的实时负荷功率，计算配网母线的剩余可接入功率；

28、当风力发电单元和光伏发电单元的实际发电功率之和不超过剩余可接入功率时，控制风力发电单元和光伏发电单元进行最大功率点追踪模式输出；

29、当风力发电单元和光伏发电单元的实际发电功率之和超过剩余可接入功率，且储能单元的荷电状态低于充电上限阈值时，将超出剩余可接入功率的电能转移至储能单元进行储存；

30、当风力发电单元和光伏发电单元的实际发电功率之和超过剩余可接入功率，且储能单元的荷电状态大于等于充电上限阈值时，限制风力发电单元和光伏发电单元的输出功率至剩余可接入功率。

31、进一步地，当最终目标运行模式为经济优先模式时，生成储能经济调度控制策略，包括：

32、基于配网侧的实时电价信息和预设电价阈值识别高电价时段和低电价时段；

33、在低电价时段且储能单元的荷电状态低于充电目标阈值时，控制储能单元以额定充电功率进行充电；

34、在高电价时段且储能单元的荷电状态高于放电下限阈值时，控制储能单元以额定放电功率进行放电。

35、进一步地，当最终目标运行模式为稳定优先模式时，生成电压频率稳定控制策略，包括：

36、获取当前接入充电单元的各充电终端的充电需求信息，充电需求信息包括充电终端标识、当前荷电状态和计划充电结束时间；

37、基于充电需求信息，为各充电终端计算充电优先级，充电优先级与当前荷电状态呈负相关，与计划充电结束时间距当前时间的时间差呈负相关；

38、基于风力发电单元和光伏发电单元的剩余可用功率和储能单元的可放电功率，计算当前可分配充电功率；

39、根据充电优先级从高到低的顺序，依次为各充电终端分配充电功率，直至当前可分配充电功率分配完毕或所有充电终端的充电需求得到满足。

40、根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种充电站能源系统，采用如下技术方案：

41、一种充电站能源系统，包括边缘计算服务器、配网母线和系统部件，系统部件至少包括风力发电单元、光伏发电单元、储能单元以及充电单元；

42、边缘计算服务器具体包括：一个或多个处理器和存储器；存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述第一方案所述的一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法。

43、根据一些实施例，本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质。

44、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方案所述的一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法中的步骤。

45、根据一些实施例，本发明的第四方案提供一种计算机程序产品或计算机程序。

46、一种计算机程序产品或计算机程序，包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如上述第一方案所述的一种基于边缘计算的充电站多源协同控制方法中的步骤。

47、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

48、本发明采用了实时获取配网母线和系统部件的电能质量参数，根据电能质量参数进行故障诊断和运行风险预测，基于电能质量参数、故障信息和风险预警信息确定控制目标，并根据控制目标生成针对系统部件的协同控制策略，在控制指令执行后，再次采集配网母线和系统部件的电能质量参数并计算参数偏差，当参数偏差超过预设偏差阈值时，调整协同控制策略并重新执行下发控制指令的步骤，所以边缘侧实时感知运行状态、设备健康与风险，动态确定多目标，并闭环自适应调整策略，有效解决了相关技术中云端调度实时性差及未充分考虑设备健康风险，导致策略误调和设备损伤的问题，进而实现了提升充电站能源系统运行实时性、安全性、可靠性、经济性及延长设备寿命。

49、本发明用了根据故障信息和风险预警信息，确定经济性目标、稳定性目标和环保性目标的目标权重系数，并根据目标权重系数计算控制目标的综合目标函数值，识别充电站能源系统的目标运行模式，生成相应的风光发电优先控制策略、储能经济调度控制策略和电压频率稳定控制策略，所以系统可依据实际健康和风险状况动态调整优化重心，智能切换适应不同场景的策略，有效解决了相关技术中单一优化目标或固定权重机制在复杂环境下的局限性，进而实现了提升充电站能源系统鲁棒性、智能化水平和运行效率，避免了单一优化目标局限性。

50、本发明采用了模式切换计时器，当目标运行模式与充电站能源系统的当前运行模式不同时开始计时，达到预设切换时长后重新获取故障信息和风险预警信息，确认更新目标运行模式，仅当更新目标运行模式与待切换运行模式相同时才切换，否则保持当前运行模式不变，所以有效避免了瞬时扰动导致的频繁模式切换，确保切换基于稳定验证的系统状况，有效解决了相关技术中控制策略在高动态环境下频繁抖动，影响系统稳定性和设备寿命的问题，进而实现了提升控制策略的平稳性、可靠性、安全性，提高系统稳定性。