一种AI智能光伏储能调动装置的制作方法

本发明涉及新能源电力系统自动控制，特别涉及一种ai智能光伏储能调动装置。

背景技术：

1、随着光伏发电的大规模并网和储能技术的快速发展，光储联合系统已成为分布式能源的重要形式。在电力现货市场逐步推进的背景下，电价呈现高频波动特征，如何根据实时电价信号智能调度储能充放电和光伏出力，实现系统收益最大化，是当前光储系统面临的核心挑战。

2、传统光伏储能系统多采用固定峰谷套利策略或简单的规则控制，难以适应15分钟甚至更短周期的电价剧烈波动。决策粒度粗无法捕捉短时电价尖峰或负电价机会；忽视电池寿命损耗与经济收益的动态平衡，导致电池亏损；缺乏对预测不确定性的鲁棒处理，预测偏差易引发误动作；缺少安全执行层的解耦设计，ai指令直接驱动设备存在安全隐患。

3、因此，亟需一种能够精准响应15分钟电价波段、兼顾经济性与安全性的智能调动装置。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种ai智能光伏储能调动装置，解决了现有技术中决策粒度不足、寿命损耗不可控及安全冗余缺失的问题，通过边缘侧ai自适应决策引擎与超短期电价预测模块的协同，实现15分钟粒度的滚动优化调度。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种ai智能光伏储能调动装置，包括光伏发电单元、储能电池单元、多维数据采集模块、超短期电价预测模块、ai自适应决策引擎和安全执行控制模块。

4、所述光伏发电单元用于将太阳能转换为电能。所述储能电池单元通过双向变流器与光伏发电单元及电网连接，用于存储电能或释放电能。

5、所述多维数据采集模块以不高于1分钟的采样频率实时采集系统运行数据，所述系统运行数据包括光伏发电实时功率、储能电池荷电状态soh/soc、负载实时用电功率、并网节点实时电价以及断路器状态信号。

6、所述超短期电价预测模块用于获取当前时刻之后预设时间窗口内的预测电价序列，所述预测电价序列由多个连续的时间片段组成，每个时间片段的时长为15分钟，且每个时间片段对应一个预测电价均值。优选的，所述超短期电价预测模块包括多源数据接口单元、特征工程单元和混合预测模型单元。所述多源数据接口单元用于从电力交易中心api、电网调度数据网或第三方聚合商平台实时获取现货市场出清价格、分时电价政策及辅助服务市场价格。所述特征工程单元用于提取历史电价时序特征、气象关联特征及负荷供需比特征。所述混合预测模型单元采用lstm神经网络与xgboost回归模型的加权融合架构，输出未来4小时至24小时内以15分钟为分辨率的电价预测曲线。误差反馈校正单元用于对比上一周期预测值与实际值，实时更新模型权重参数。

7、所述ai自适应决策引擎分别与所述多维数据采集模块和所述超短期电价预测模块通信连接，配置有边缘计算处理器，用于接收所述系统运行数据和所述预测电价序列，以15分钟为一个调度周期，以系统全生命周期净收益最大化为目标函数，结合储能电池寿命损耗模型，生成当前调度周期的最优充放电功率指令及光伏出力调节指令。

8、所述ai自适应决策引擎的目标函数为：

9、其中，和分别为t时段放电和充电功率，和为放电和充电效率，为t时段预测电价，为光伏直供负载功率，为自用电替代电价，为基于雨流计数法的储能电池寿命损耗成本，为15分钟。约束条件包括：储能soc上下限及变化率约束、充放电功率爬坡率约束、光伏逆变器容量约束、并网点功率因数约束及防逆流保护阈值。

10、优选的，所述ai自适应决策引擎还包括策略解释与置信度评估单元，用于对生成的调度指令进行敏感性分析；当预测电价置信度低于预设阈值时，自动切换至保守型基准策略，所述保守型基准策略仅响应确定的峰谷价差信号，屏蔽不确定性较高的现货价格波动信号。

11、所述安全执行控制模块分别与所述ai自适应决策引擎、所述双向变流器及光伏逆变器通信连接，用于在执行所述最优充放电功率指令及光伏出力调节指令前进行电气安全校验，并在校验通过后控制所述储能电池单元的充放电状态及所述光伏发电单元的有功输出功率。优选的，所述安全执行控制模块包括指令缓冲队列、硬限位保护单元和平滑过渡单元。所述指令缓冲队列用于暂存ai决策引擎下发的调度指令，防止指令抖动。所述硬限位保护单元独立于ai决策引擎运行，当检测到储能电流或电压超物理安全阈值时，强制接管控制权并执行紧急停机或限功率操作。所述平滑过渡单元用于在相邻两个15分钟调度周期的指令切换过程中，生成功率斜坡曲线，避免储能变流器输出功率突变对电网造成冲击。

12、其中，所述ai自适应决策引擎在每个15分钟调度周期结束前，根据最新采集的实时电价和更新后的预测电价序列，触发滚动优化计算，动态修正下一调度周期的调度指令。

13、优选的，所述装置还包括云端协同训练平台，所述边缘计算处理器定期上传脱敏后的运行数据与决策效果标签至云端，云端利用海量样本对全局模型进行再训练，并将优化后的模型参数增量下发至边缘侧进行在线学习更新。

14、优选的，所述装置还包括人机交互终端，用于可视化展示当前15分钟波段电价趋势、储能预期收益曲线及ai决策逻辑；所述人机交互终端还设有手动干预接口，当用户输入强制充放电指令时，所述ai自适应决策引擎将用户指令作为硬约束纳入下一轮优化求解。

15、优选的，所述多维数据采集模块还包括电能质量监测子模块，用于采集谐波畸变率及电压暂降事件；当电能质量异常时，所述ai自适应决策引擎自动调整目标函数中电能质量治理项的权重，优先保障供电可靠性而非经济性。

16、本发明还提供了一种ai智能光伏储能调动方法，包括以下步骤：

17、s1、以分钟级频率采集系统实时运行状态及当前15分钟波段的实际结算电价；

18、s2、基于多源数据融合预测未来多个15分钟波段的电价序列，并计算预测置信度；

19、s3、构建包含电价收益、自用节省收益及电池寿命损耗的综合目标函数，在多重电气约束下求解当前15分钟波段的最佳充放电功率及光伏出力设定值；

20、s4、对求解结果进行安全校验与平滑处理，生成可执行的控制指令；

21、s5、下发指令至储能变流器与光伏逆变器，执行本周期调度；

22、s6、在本周期结束前5分钟，利用最新实测数据触发滚动优化，生成下一周期指令，实现15分钟粒度的闭环自适应调控。

23、优选的，步骤s3中针对15分钟波段电价的响应策略，具体包括：当预测电价处于上升通道且当前soc未达上限时，提前启动充电或降低放电功率，锁定低价充电窗口；当预测电价处于下降通道且当前soc未达下限时，延迟放电或启动小功率浮充，规避高价放电损失；当光伏出力过剩且当前15分钟波段电价为负值或低于储能循环成本时，主动限制光伏出力或启动弃光保护，避免负收益运行；当实时电价与预测电价偏差超过阈值时，立即触发日内重调度，修正剩余时段的充放电计划。

24、本发明的有益效果为：

25、1.通过超短期电价预测模块获取未来424小时高分辨率电价序列，结合ai自适应决策引擎以15分钟为周期进行滚动优化。捕捉现货市场价格波动，在低价窗口提前锁电、高价窗口精准释放，并在负电价时段主动避损，提升全生命周期净收益。

26、2. ai决策引擎的目标函数显式集成了基于雨流计数法的储能电池寿命损耗成本。系统在生成充放电指令时，自动权衡当期电费收益与长期电池折旧，避免为获取短期微利而过度透支电池寿命，提升储能资产的全生命周期价值。

27、3.设置ai决策层与安全执行层解耦架构，硬限位保护独立运行，确保极端工况下设备安全。

28、4.通过云端协同与误差反馈机制，模型持续迭代，适应不同地区、不同季节的电价特性。

29、5.支持手动干预与自动优化无缝切换，满足特殊场景下的应急调度需求。