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光储充智能协调控制系统的设计与应用研究

2025/4/18 9:51:37 来源:https://blog.csdn.net/acrelyy123/article/details/147141913  浏览:    关键词:光储充智能协调控制系统的设计与应用研究

摘要
随着化石能源枯竭与环境污染问题加剧,构建高效、稳定的新能源系统成为能源转型的关键。本文针对光伏发电间歇性、储能系统充放电效率及充电桩动态负荷分配等技术挑战,提出一种基于智能协调管理的光储充一体化解决方案。通过多源数据融合与优化控制算法,实现光伏、储能与充电桩的协同运行,提升能源利用效率与供电可靠性。研究结果表明,该系统在削峰填谷、稳定供电及远程运维等方面具有显著优势,为绿色能源系统的规模化应用提供技术参考。

关键词:光储充系统;协调控制;能源管理;削峰填谷;智能算法

1. 引言

全球能源结构转型背景下,传统电网面临供需失衡、碳排放超标等挑战。光伏发电虽具备清洁性,但其出力受天气影响呈现强波动性;储能系统可平抑波动,但需解决充放电效率与寿命问题;充电桩作为电动汽车核心设施,其负荷动态性进一步加剧电网调度难度。因此,如何实现光伏、储能与充电桩的智能协调管理,成为提升新能源系统经济性与可靠性的关键问题。

本文提出一种光储充智能协调控制系统(以下简称“系统”),通过集成先进控制算法与通信技术,实现能源生产、存储与消费的闭环优化,为分布式能源系统提供技术支撑。

2. 系统架构与关键技术

2.1 系统组成

系统由光伏发电模块、锂电储能模块、充电桩接口及智能控制器构成(图1)。光伏模块通过DC/AC逆变器接入直流母线;储能模块采用双向变流器实现能量双向流动;充电桩通过CAN总线与控制器通信,实时上报负荷需求。

2.2 协调控制策略

系统采用分层控制架构:

  1. 本地层:基于MPPT算法实现光伏最大功率跟踪,结合储能SOC(State of Charge)状态动态调整充放电阈值;

  2. 协调层:通过模型预测控制(MPC)优化多时间尺度下的能量分配,目标函数为最小化用电成本与储能损耗;

  3. 云端层:依托物联网技术实现远程监控与故障诊断,支持策略远程更新与数据可视化。

3. 功能实现与性能分析

3.1 削峰填谷与经济性优化

系统在电价峰段优先调用储能供电,谷段充电以降低电网依赖。仿真结果表明,配置50kWh储能的商业园区,日用电成本可降低18%~25%。

3.2 供电稳定性保障

通过储能-光伏互补机制,在光照不足时切换至储能供电模式,确保关键负载不间断运行。实验数据显示,系统切换响应时间≤200ms,电压波动控制在±5%以内。

3.3 远程运维与模式切换

支持4G/5G通信,实现设备状态实时监测与故障预警。用户可通过云平台切换“自发自用”“余电上网”等模式,适应多样化场景需求。

4. 应用场景与案例分析

4.1 家庭微网

以典型家庭为例(光伏5kW、储能10kWh),系统可实现80%以上能源自给率,年节省电费约3200元。

4.2 工业园区

某工业园区部署500kW光伏+1MWh储能系统后,峰段电网负荷降低40%,年碳排放减少120吨。

4.3 偏远地区离网供电

在无电网覆盖区域,系统可构建独立微网,支持照明、通信等基础用电需求,供电可靠性达99.5%。

5. 系统选型与标准化建议

用户需根据光伏容量、储能配置及负载特性选择适配控制器,重点关注:

  1. 功率兼容性:控制器需支持光伏逆变器与储能变流器的协议兼容;

  2. 安全认证:符合IEC 62109、UL 1741等国际标准;

  3. 扩展性:预留接口以兼容未来扩容需求。

6. 结论

本文设计的光储充智能协调控制系统,通过多目标优化算法与分层控制架构,有效解决了新能源系统出力波动、经济性不足等问题。实际应用表明,该系统在降低用电成本、提升供电可靠性及促进碳中和目标方面具有显著价值。未来研究将聚焦于AI算法的深度集成与多能源耦合场景下的协同优化。

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