风光储能一体化智慧能源设计中计算机技术的应用

马海凤，徐春艳，张传博，于 彤，焦 锏

（秦皇岛职业技术学院信息工程系，河北 秦皇岛 066100）

在我国能源战略布局的分配调度下，以风电、光伏为主的可再生能源，开始高比例接入电网，占据了巨大能源分配额。一方面，可以有效缓解国内电力供应矛盾；另一方面也能有效保护环境，符合能源发展的绿色环保趋势。然而，风能与太阳能的波动性导致其在后续的能源分配、存储、应用上均出现了新的问题，相关电网的设计与能源控制面临着巨大压力。以“大数据云计算”和“互联网”为核心的智慧能源技术，为现代风光储能提供了新的管理控制思路。通过建立计算机数据感知层和管理层，就可以实现对风光储能的调配与分布式管理，这也是未来智慧能源与风光储能发展的重点[1]。

1 风光储能发电模型

风光储能发电一体化系统主要包括：分布式发电系统、储能系统以及核心控制系统三部分，其拓扑结构如图1所示[2]。

图1 风光储能发电模型拓扑结构Fig.1 Topological structure of wind solar energy storage power generation model

图2 感知层架构Fig.2 Perception layer architecture

1.1 光伏发电模型

光伏发电（PV）的实际应用输出能力与光照强度和环境温度有关，其模型公式为：

式中，PPV为光伏发电的总输出功率，kW；NPV为光伏发电板的数量；PSTC为光伏发电的预设输出功率，kW；Ec为发电工作点太阳光照幅度，kW/m2；μ为一般环境下的功率温度；tc为工作点温度；tSTC为应用环境下的条件温度。

1.2 风力发电模型

风力发电（WT）的实际应用输出能力一般和当地风速有关，其表达公式需要使用分段函数：

式中，PWT表示风力发电的总输出功率，kW；v，vci，ve，vco分别表示当前风力环境下的风速、切入速度、额定速度以及切出速度。

1.3 风光储能模型

现阶段风光储能中的能量模型电池一般会选用标准磷酸铁锂电池作为核心储能设备，这也是整个风光储能发电系统的核心部件。

对于风光储能区域来说，自身的储能能量处在不断变化中，所以锂电池的电荷状态需要根据自身的充放电功率进行分配，其公式表达式为：

式中，SOC(t)表示额定时刻下，锂电池的SOC值；PLB表示锂电池的放电功率；CLB表示锂电池电容量；ULB表示锂电池可以承受的最大电压情况。

2 风光储能与计算机智慧能源

2.1 计算机技术下的智慧能源

现代计算机技术为能源开发与存储，带来了“云计算”“大数据”和“网络传输”，给能源开发与存储的智能化发展提供了重要的支持，同时也让智慧能源成为了未来能源开发存储一体化发展的研究趋势。随着现代计算机与互联网技术的不断进步，能源信息与物联网之间的数据传输更为便利，能源系统的运行状态可以通过网络数值化感知技术和先进的数据管理技术实时控制。而智慧能源的引入就是通过先进的计算机技术，构建更合理的功能分区，将以往使用的能源网络进行整合，对日常能源开发工作与能源存储进行科学化管理。

2.2 计算机智慧能源在储能中的应用

风光储能技术可以有效提高能源资源运用率，妥善解决不同空间下的能源供应问题，还可以依靠区域定价，降低能源使用成本。然而随着储能应用范围的增加，合理的智能化配电方法成为刚需，智慧能源技术的引入，可以让储能与配电供给需求更高效，降低因为自身随机性和波动性产生的不利因素。经过研究分析，可以肯定智慧能源技术有效解决了风光储能所面临的最重要的三个问题即：储能的开始时间，储能的最佳阈值，以及储能的后期分配。

为了最大化提高能源运用效率，智慧能源可以通过多种计算机技术，综合分析外界大气气候条件，储能电池负荷需求，并以此为核心，决策运行工况。其核心结构就是提前构建的感知层和管理层。感知层主要包括预设的感知单元和感知对象，二者与其他层级部分通过传感网络完成数据链接。

感知层类似于人体的五官肢体结构，主要负责识别能源环境信息，生产责任日志，通过以太网传递数据。

而管理层则是智慧能源系统的“头部大脑”。依靠先进的计算机技术，实现对感知层采集数据的快速计算处理，挖掘数据实现对信息世界的实时控制，提供精确管理的科学指令。其核心架构见图3。

图3 管理层架构Fig.3 Management structure

3 计算机智慧能源的应用前景

根据国内有关能源部门的数据分析可以得知，2023 年国内风光发电弃风和弃电量分别为529 亿千瓦时和117 亿千瓦时，相比较2022 年分别提升了45.4%和91%，可再生能源消纳问题已经较为严峻。为了提高能源供给，平衡能源需求。当前国内很多光伏发电站和风力发电站都扩展了储能模块。仅仅2023 年第四季度，我国能源部就审批建设了超过20个光热电站储能配置系统。

此外，近年来我国许多能源单位都开展了“互补能源”示范工程，其目的就是将风能、太阳能、空气能等多种能源结合能源产地的实际情况，构建产能储能一体化工程。而此类工程的技术核心就是“科学储能”+“计算机智慧能源”。随着国内能源产业的不断发展，可再生能源在我国能源结构中所占比例只会越来越大，智慧能源的发展也将迎来重大飞跃。

4 总结与讨论

对于储能行业来说，实现智慧能源与产业数据化管理是新时期能源革命的核心环节，也是未来全球范围内能源产业升级的必然趋势。相关网络计算机技术的研究已经引起了能源产业的发展重视。智慧能源整合了当前最先进成熟的互联网计算机技术，为储能发展提供了新的产业升级思路，随着未来国内互联网与物联网的大规模普及，智慧能源势必可以引领能源产业发展的新高潮。