[发明专利]一种智能微电网的协调控制装置及其协调控制方法

权利要求书

1.一种智能微电网的协调控制方法，其特征在于，应用于智能微电网的协调控制装置中的CPU，包括：

根据目标智能微电网的运行数据构建所述目标智能微电网的网络拓扑模型，并利用所述目标智能微电网的网络拓扑模型制定所述目标智能微电网的目标投切方案；

所述根据所述目标智能微电网的运行数据构建所述目标智能微电网的网络拓扑模型，并利用所述目标智能微电网的网络拓扑模型制定所述目标智能微电网的目标投切方案的过程，包括：

根据所述目标智能微电网的运行数据分别构建所述目标智能微电网在并网运行模式下的第一网络拓扑模型和在离网运行模式下的第二网络拓扑模型；

根据所述目标智能微电网在并网运行模式下的第一网络拓扑模型和在离网运行模式下的第二网络拓扑模型制定所述目标智能微电网的目标投切方案；

所述根据所述目标智能微电网的运行数据分别构建所述目标智能微电网在并网运行模式下的第一网络拓扑模型和在离网运行模式下的第二网络拓扑模型的过程，包括：

基于ASMG算法，根据所述目标智能微电网的运行数据分别构建所述目标智能微电网在并网运行模式下的第一网络拓扑模型和在离网运行模式下的第二网络拓扑模型；

所述第一网络拓扑模型的数学表达式为：

P_mg＝P_dg+P_hess-P_load+P_g；

式中，P_mg为维持所述目标智能微电网的母线电压稳定所需的功率，P_dg为所述目标智能微电网的分布式电源的发电功率，P_hess为所述目标智能微电网的储能系统吸收或释放的功率，P_load为所述目标智能微电网的负荷功率，P_g为电网输入功率；

所述第二网络拓扑模型的数学表达式为：

P_mg＝P_dg+P_hess-P_load；

所述根据所述目标智能微电网在并网运行模式下的第一网络拓扑模型和在离网运行模式下的第二网络拓扑模型制定所述目标智能微电网的目标投切方案的过程，包括：

若根据所述第一网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率大于所述负荷功率，并且，所述储能系统的充电量小于所述储能系统的最大充电量时，则对所述储能系统进行充电，并控制所述目标智能微电网的双向变流器停止工作；

若根据所述第一网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率大于所述负荷功率，并且，所述储能系统的充电量等于所述储能系统的最大充电量时，则将所述储能系统转换为待机状态，并控制所述目标智能微电网的双向变流器将所述目标智能微电网的剩余电量输出到电网，以维持所述目标智能微电网的功率平衡；

若根据所述第一网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率小于所述负荷功率，则将所述储能系统转换为待机状态，以维持所述目标智能微电网的功率平衡；

若根据所述第二网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率大于所述负荷功率，并且，所述储能系统的充电量小于所述储能系统的最大充电量时，则将所述目标智能微电网的剩余电量输入至所述储能系统，以对所述储能系统进行充电；

若根据所述第二网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率大于所述负荷功率，并且，所述储能系统的充电量等于所述储能系统的最大充电量时，则将所述储能系统转换为待机状态，并将所述分布式电源转换为恒压模式；

若根据所述第二网络拓扑模型确定出所述分布式电源的发电功率小于所述负荷功率，并且，所述储能系统的充电量大于所述储能系统的最小限放值时，则控制所述分布式电源和所述储能系统共同为所述目标智能微电网进行供电；

若控制所述分布式电源和所述储能系统共同为所述目标智能微电网进行供电的过程中所述储能系统的放电功率小于所述储能系统的最小限放值时，则停止对所述目标智能微电网的负载进行供电；

其中，所述智能微电网的协调控制装置包括：

所述CPU，用于根据所述目标智能微电网的运行数据构建所述目标智能微电网的网络拓扑模型，并利用所述目标智能微电网的网络拓扑模型制定所述目标智能微电网的目标投切方案；

FPGA，与所述CPU相连，用于根据所述目标投切方案和所述目标智能微电网中所有设备的运行状态信息生成目标GOOSE报文，并将所述目标GOOSE报文发送至与所述目标投切方案相对应的目标设备，以对所述目标设备进行投切控制。