有效
光伏制氢的控制方法、装置、存储介质及电子设备
刘斌、孙鹤旭、梅春晓、董砚、雷兆明、廖文喆、梁涛、林涛、井延伟、白日新
河北建投新能源有限公司
摘要
本发明公开了一种光伏制氢的控制方法、装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取光伏制氢系统中光伏组件所处地理位置的气象信息,以及上述光伏组件的直流变流器输出的发电信息;采用光伏发电功率预测模型依据上述气象信息和发电信息,确定上述光伏组件的发电功率预测值,其中,上述光伏发电功率预测模型基于预设的神经网络算法构建并训练得到;根据上述发电功率预测值控制上述光伏制氢系统的运行方式,其中,上述运行方式至少包括:能量管控方式和调度方式。本发明解决了由于光伏发电功率短时内大幅波动造成的水电解制氢系统电源功率不稳定、制氢效率低的技术问题。
1.一种光伏制氢的控制方法,其特征在于,包括:获取光伏制氢系统中光伏组件所处地理位置的气象信息,以及所述光伏组件的直流变流器输出的发电信息,其中,所述气象信息包括太阳辐照度;采用光伏发电功率预测模型依据所述气象信息和发电信息,确定所述光伏组件的发电功率预测值,其中,所述光伏发电功率预测模型基于预设的神经网络算法构建并训练得到,其中,所述光伏发电功率预测模型输出所述发电功率预测值的时间尺度为1分钟;根据所述发电功率预测值控制所述光伏制氢系统的运行方式,其中,所述运行方式至少包括:能量管控方式和调度方式;其中,获取所述光伏组件的直流变流器输出的发电信息,包括:采用所述光伏组件将光能转化为第一直流电,并经所述直流变流器将所述第一直流电转换为第二直流电输出,得到所述直流变流器输出的发电信息;所述第二直流电直接作为电解制氢系统的供电来源;采用光伏发电功率预测模型依据所述气象信息和发电信息,确定所述光伏组件的发电功率预测值,包括:将所述气象信息和发电信息输入所述光伏发电功率预测模型,并采用所述光伏发电功率预测模型对所述光伏组件中所有直流变流器进行功率预测,得到每个直流变流器的功率预测结果;对所述所有直流变流器的多个功率预测结果进行叠加与整合,得到所述光伏组件的发电功率预测值;根据所述发电功率预测值控制所述光伏制氢系统的能量管控方式和调度方式,包括:当所述发电功率预测值大于等于所述光伏制氢系统的额定功率值时,采用所述光伏制氢系统中的储能组件吸收所述发电功率预测值中的超额功率值,其中,所述储能组件用于对所述光伏制氢系统进行能量调度;当所述发电功率预测值小于所述光伏制氢系统的额定功率值时,采用所述储能组件进行功率弥补。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取光伏制氢系统中光伏组件所处地理位置的气象信息,以及所述光伏组件的直流变流器输出的发电信息,包括:采用气象信息采集组件获取所述气象信息,其中,所述气象信息还包括以下之一:环境温度、湿度、风向、风速、光伏板温度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述气象信息采集组件包括目标传感器组,其中,所述目标传感器组包括太阳辐照度传感器、以及以下至少之一:环境温度传感器、光伏板温度传感器、湿度传感器、风向传感器和风速传感器。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在采用光伏发电功率预测模型依据所述气象信息和发电信息,确定所述光伏组件的发电功率预测值之前,包括:将所述气象信息和所述发电信息导入目标程序文件中,生成数据集;其中,所述目标程序文件为预先基于目标编程软件建立的,所述数据集包括第一数据集和第二数据集,所述第一数据集和所述第二数据集分别由所述气象信息和所述发电信息转换得到;对所述数据集中的时间信息进行格式转换,得到目标时间信息;依据所述目标时间信息对所述第一数据集和所述第二数据集进行合并处理,得到合并后的数据集;当检测到所述合并后的数据集中的所有特征参数丢失值均为0时,确定所述合并后的数据集中不存在异常值;对不存在异常值的所述合并后的数据集进行可视化分析,确定所述所有特征参数是否符合所述光伏发电功率预测模型的预设要求,其中,符合所述预设要求的所述合并后的数据集为目标数据集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,包括:在检测到所述数据集中存在空值时,对所述空值进行填充处理;当检测到所述数据集中的所述目标时间信息存在时间步长丢失时,对所述时间步长进行数据补充。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在采用光伏发电功率预测模型依据所述气象信息和发电信息,确定所述光伏组件的发电功率预测值之前,包括:在构建所述光伏发电功率预测模型之前,对初始预测模型进行初始化赋值;选中所述目标数据集中辐照度大于零的目标直流变流器的数据列表作为样本数据,对所述样本数据进行区间缩放处理和归一化处理,得到目标样本数据;其中,所述目标样本数据包括训练集数据和验证集数据;基于所述训练集数据对所述初始预测模型进行训练,得到中间预测模型;基于所述验证集数据评估所述中间预测模型的能力值是否达到目标能力范围,若所述能力值达到所述目标能力范围,则结束对所述中间预测模型的训练,得到所述光伏发电功率预测模型。
7.一种光伏制氢的控制装置,用于执行权利要求1-6中任一项所述的光伏制氢的控制方法,其特征在于,包括:获取模块,用于获取光伏制氢系统中光伏组件所处地理位置的气象信息,以及所述光伏组件的直流变流器输出的发电信息,其中,所述气象信息包括太阳辐照度;确定模块,用于采用光伏发电功率预测模型依据所述气象信息和发电信息,确定所述光伏组件的发电功率预测值,其中,所述光伏发电功率预测模型基于预设的神经网络算法构建并训练得到,其中,所述光伏发电功率预测模型输出所述发电功率预测值的时间尺度为1分钟;控制模块,用于根据所述发电功率预测值控制所述光伏制氢系统的运行方式,其中,所述运行方式至少包括:能量管控方式和调度方式;其中,所述获取模块还用于采用所述光伏组件将光能转化为第一直流电,并经所述直流变流器将所述第一直流电转换为第二直流电输出,得到所述直流变流器输出的发电信息;所述第二直流电直接作为电解制氢系统的供电来源;其中,所述确定模块,还用于将所述气象信息和发电信息输入所述光伏发电功率预测模型,并采用所述光伏发电功率预测模型对所述光伏组件中所有直流变流器进行功率预测,得到每个直流变流器的功率预测结果;对所述所有直流变流器的多个功率预测结果进行叠加与整合,得到所述光伏组件的发电功率预测值;所述控制模块,还用于当所述发电功率预测值大于等于所述光伏制氢系统的额定功率值时,采用所述光伏制氢系统中的储能组件吸收所述发电功率预测值中的超额功率值,其中,所述储能组件用于对所述光伏制氢系统进行能量调度;当所述发电功率预测值小于所述光伏制氢系统的额定功率值时,采用所述储能组件进行功率弥补。
8.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至6中任意一项所述光伏制氢的控制方法。
9.一种电子设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任意一项所述光伏制氢的控制方法。
暂无引用专利







