[发明专利]一种基于物联网的分布式电源管理方法

权利要求书

1.一种基于物联网的分布式电源管理方法，其特征在于，包括：

S100，基于物联网的数据采集单元采集分布式电源的相关参数；所述相关参数包括：分布式电源产能参数、运能参数、储能参数以及用户的用能参数；

S200，基于资源匹配模型对采集的相关参数进行分析，获得资源分配实时数据和资源分配预测数据；

S300，基于资源分配实时数据对分布式电源的当前阶段的参数进行配置；

S400，基于资源分配预测数据对分布式电源的下一阶段的参数进行配置。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的分布式电源管理方法，其特征在于，

所述S100包括：

S101，通过物联网将分布式电源划分为若干个微电网；

S102，基于物联网的数据采集单元获得每个分布式电源的位置信息，将位置信息对应至每个分布式电源；

S103，根据分布式电源的位置信息进行微电网的重新规划，增加位置信息的权重，以新的权重重新计算规划微电网布局。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的分布式电源管理方法，其特征在于，

所述S100还包括：

S104，将分布式电源形成的微电网并入电网中；

S105，基于物联网的数据采集单元采集电网侧的电网运行参数。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的分布式电源管理方法，其特征在于，

所述S200中包括构建资源匹配模型，所述资源匹配模型的构建方法包括：

S201，基于分布式电源投资成本、系统网络损耗成本、需求侧响应成本、可靠性成本和节约购电费用构建目标函数；

S202，基于节点潮流方程约束、支路功率约束、节点电压约束、分布式电源容量上限以及需求侧响应负荷约束构建约束条件；

S203，采用改进的粒子群算法以目标函数及约束条件下的最优解，基于最优解确定资源分配实时数据和资源分配预测数据。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的分布式电源管理方法，其特征在于，

所述S203包括：

S2031，初始化粒子的参数值；所述参数值包括：种群规模、迭代次数；随机产生粒子，构成初始粒子群；

S2032，对粒子进行评价，确定每个粒子的适应度，选择出个体极值和全局极值；

S2033，将现阶段进化过程中的全局极值与粒子个体极值比较，如果全局极值符合进化要求，将粒子信息与全局极值进行信息交换，如果个体极值符合进化要求，将粒子信息与个体极值进行信息交换；

S2034，按照速度公式和位置公式对粒子的位置和速度进行更新，设置惯性权重，所述惯性权重使粒子保持运动惯性，用于描述粒子在上一代中的速度对当前迭代中速度产生的影响，基于惯性权重使粒子在解空间以及之前未达到的区域进行不停搜索，将更新后的粒子设定为新粒子，新粒子按照步骤S2031至S2033进行下一轮进化；

S2035，如果满足最大迭代次数或迭代收敛，则输出最优粒子，否则一直循环，直至确定最优解。