[发明专利]基于深度学习的直流供电系统及供电方法

说明书

本发明公开一种基于深度学习的直流供电系统，包括多个分布式能源发电装置、分布式能源互补控制器、第一调度模组、双向转换模组、直流储能装置、多个直流负载支路、第二调度模组及服务器。所述分布式能源互补控制器生成第一直流电压信号。所述第一调度模组对所述分布式能源互补控制器发电效率深度融合控制。所述直流储能装置储存来自所述多个分布式能源发电装置及所述双向转换模组的电能。所述第二调度模组向所述多个直流负载支路智能配电。所述服务器根据所述第二调度模组的功耗参数反馈控制信号驱动所述第一调度模组，进而控制所述多个分布式能源发电装置协调工作。同时还提供一种采用所述直流供电系统的供电方法。

技术领域

本发明涉及供电技术领域，具体涉及一种基于深度学习的直流供电系统及供电方法。

背景技术

近年来，随着分布式能源技术和电力物联网技术的发展，电力系统的组成更加多样化，用电调度和电力市场的平稳运行面临新的挑战。可再生能源并网技术和新型电力电子技术的亦得到快速发展，另一方面，随着供电需求的增加和配电网技术的发展，配电网的结构日趋复杂，朝着规模化、多节点及多样化方向发展。

在配电网络侧接入大量分布式电源、储能系统及大容量充电器等，配电网络的运行方式日益复杂，因此，赋予了配电网络结构和参数显著的分散性、不对称性和多样性因素，电力负荷数据的重要性不言而喻。

现有技术中存在多种分布式发电系统，如：光伏发电系统、风力发电系统等，上述分布式发电系统应用于电网存在诸多缺陷，首先，大多数分布式电源需要通过电力电子转换器为电网或负载供电；其次，许多分布式电源在输出中是间歇性和随机的，通常需要与能量存储设备，功率补偿设备和其他类型的分布式电源相匹配，以实现相对较高的动态和静态性能；再者，中/低容量分布式电源主要接入中/低压配电网络，此时网络参数和负载的不对称性大大增加；此外，用户侧的分布式电源可能是通过单相逆变器连接，更加恶化系统的不对称性。

因此，复杂配电网络的运行状态可以随环境条件的变化，负载需求的增加和减少，功率输出的调整，运行方式的改变以及故障或干扰的发生而变化。电力负荷的随机性和不确定性，传统负荷数据的预测和生成受到很多因素影响，如天启、季节、社会活动等，均一定程度对电网的稳定性构成威胁。

由此可见，上述电网发电配电系统存在一定的缺点，有必要寻求一种新颖的供电系统以有效解决上述技术问题。

发明内容

本发明的目的是克服上述技术问题，提供一种直流供电系统及供电方法。

本发明的技术方案是：一种基于深度学习的直流供电系统包括多个分布式能源发电装置、分布式能源互补控制器、第一调度模组、交流输入/输出端、双向转换模组、直流储能装置、多个直流负载支路、第二调度模组及服务器；所述分布式能源互补控制器对多个所述分布式能源发电装置的发电效率深度融合获得第一直流电压信号；所述第一调度模组，采用深度学习智能调度所述多个分布式能源发电装置的发电功率，实现对所述分布式能源互补控制器发电效率深度融合的控制；所述双向转换模组对来自交流输入端的第一交流电压信号转换为第二直流电压信号；所述直流储能装置接收所述第一直流电压信号和第二直流电压信号，储存来自所述多个分布式能源发电装置及所述直流-交流转换模组的电能；所述多个直流负载支路，接收来自所述直流储能装置的电能，或者所述直流储能装置将所储存的直流电经所述双向转换模组转换为第二交流电压信号输出至所述交流输入/输出端；所述第二调度模组，采用深度学习智能调度所述直流储能装置向所述多个直流负载支路的配电；所述服务器，接收来自所述第二调度模组的用电功耗参数，并根据所述第二调度模组的功耗参数反馈控制信号驱动所述第一调度模组，进而控制所述多个分布式能源发电装置协调工作。

优选的，所述分布式能源互补控制器根据所述多个分布式能源发电装置的工作状态动态调整所述分布式能源发电装置的工作状态，生成第一直流电压信号。