四川华电木里河水电开发有限公司王羽获国家专利权
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龙图腾网获悉四川华电木里河水电开发有限公司申请的专利一种光伏电站远程智能管控方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119891948B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510353244.6,技术领域涉及:H02S50/00;该发明授权一种光伏电站远程智能管控方法及系统是由王羽;何荣华;邓立;祁俊丰;王朝全设计研发完成,并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种光伏电站远程智能管控方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种光伏电站远程智能管控方法及系统,属于光伏电站管控技术领域;该方法通过收集光伏电站系统关键参数的历史运行数据,基于神经网络建立光伏电站系统的预测模型,利用ITAE优化的光伏电站系统自适应控制算法对PID控制器参数进行优化;通过深度学习模型对历史数据进行挖掘,结合自适应PID控制策略,实现了光伏电站的智能化远程管控,提高了发电效率和运维管理水平。
本发明授权一种光伏电站远程智能管控方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种光伏电站远程智能管控方法,用于提高光伏电站的发电效率和运维管理水平,所述光伏电站应用PID控制器调控逆变器功率输出和光伏阵列角度,实现光伏电站的功率输出与电网负荷的匹配调节;其特征在于,所述方法包括以下步骤: 步骤1,收集光伏电站系统关键参数的历史运行数据,所述关键参数包括:逆变器功率输出、光伏阵列角度、光照强度、环境温度和电网负荷; 步骤2,基于神经网络建立光伏电站系统的预测模型,根据所述预测模型给出当前光照和负荷响应下的逆变器功率设定和光伏阵列最优角度; 所述预测模型由依次连接的输入层、一维卷积层、池化层、双向记忆循环层、Dropout层、全连接层以及输出层构成; 所述一维卷积层对光伏电站历史运行数据的时序特征进行提取,包括光照强度、环境温度的周期性变化特征和电网负荷的动态变化特征;所述池化层对一维卷积后的数据维度进行简化,将数据传入双向记忆循环层;所述双向记忆循环层利用双向GRU对光伏发电系统的长短期动态特性进行建模,提取功率输出和光伏阵列角度调节的时序关联特征,并进行非线性变换来确定光照、温度、负荷输入与逆变器功率输出和光伏阵列角度之间的内在逻辑关系; 经双向记忆循环层进行二次特征提取后的数据,在Dropout层中随机丢弃数据的部分节点,以防止发生过拟合并将处理后的数据传入到全连接层,所述全连接层通过非线性组合将输出特征映射到样本的标签空间,经输出层linear回归运算输出适应光伏电站当前状态的预设功率输出和预设光伏阵列角度的预测值; 将所述历史运行数据分为训练集和特征集,在时刻,用代表输入层的状态,代表输出层状态,代表在双向GRU层传递过程中的隐藏层状态,则: ; 式中,代表前向层在单向传递过程中学习到的特征状态,是后向层在单向传递过程中学习到的特征状态;与是前向层、后向层依次到输出层的权值;则代表在输出层中加入的偏置向量;将所述训练集导入神经网络模型,获得网络模型的参数; 步骤3,利用ITAE优化的光伏电站系统自适应控制算法对PID控制器的比例、积分和微分系数进行优化,基于建立的预测模型和优化后的PID控制器,实时调整逆变器功率输出和光伏阵列角度; PID控制器的控制传递函数为: ; 其中,是取拉氏变换后的逆变器功率输出,是光伏阵列角度的拉氏变换值,和分别是功率偏差和角度偏差的拉氏变换值,为时间变量;、和分别为功率控制通道PID控制器的比例、积分和微分系数,,,;其中,为逆变器功率输出相对偏差,为功率控制通道PID控制器行程相对偏差;、和分别为角度控制通道PID控制器的比例、积分和微分系数;,,;其中,为角度控制相对偏差,为角度控制通道PID控制器行程相对偏差; 选择指标作优化算法的适应度函数,式中,为仿真时间; 比较上一时刻S-1和当前时刻S的系统状态计算ITAE指标值并进行比较,上一时刻的ITAE指标值记为,当前时刻的ITAE指标值记为; 当ITAES-1≥ITAES时,表明系统性能正在改善,此时,保持当前PID控制器参数不变;根据当前时刻的功率和角度通道的被控参量相对偏差及PID控制器行程相对偏差;对逆变器功率输出和光伏阵列角度进行调整,使其达到预测模型给出的预设功率输出和预设光伏阵列角度; 当ITAES-1ITAES时,表明系统性能正在恶化,此时,将功率和角度通道的被控参量相对偏差及PID控制器行程相对偏差恢复至上一时刻的值,重新计算PID控制器参数;对逆变器功率输出和光伏阵列角度进行调整,使其达到预测模型给出的预设功率输出和预设光伏阵列角度。
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