[发明专利]分布式资源电力需求预测系统和方法

说明书

本发明公开了一种方法，该方法用于基于从控制系统和传感器的分布式网络收集的数据来预测需求定价事件并预测价格的变化。在一个实施例中，该方法使用系统和传感器的分布式网络来收集和监控可用于预测和抢占包括断电和欠压的电网需求事件的数据。通过对来自分布式系统的诸如电压、频率、功率、温度等数据的实时分析，并且对特定子负载集合点(Sub‑LAP)的电网状况进行模拟，在市场信号之前确定存储的能源、能源生产和负荷削减的值。

技术领域

本公开总体涉及一种使用系统和传感器的分布式网络的方法。更特别地，本公开总体涉及一种使用系统和传感器的分布式网络来收集和监控可用于预测和抢占电网需求事件的数据的方法。

背景技术

智能电网技术，例如建筑自动化、电池储能、燃料电池、智能电动汽车充电和可再生发电，都可从多个收入来源中受益。这些单独的技术或技术组合用于同时满足多个应用的需求。这些应用的一些示例包括：(1)例如需求减少的现场服务，(2)例如频率调节的电网服务，以及(3)例如备用电源的紧急服务。这些应用中的每一个都可具有随时间显著变化的货币(和/或效率)价值。在电网服务的情况下尤其如此，其中应用的价值不是基于任意一个站点的影响，而是基于整个电网的需求。电网服务的价值可由独立系统运营商(ISO)或电力公司使用诸如OpenADR的价格信号或通过启动负载减少事件来传达。这些电网服务的价值和时间的波动可与站点和紧急服务应用无关。因此，为了适当地使单个站点的性能最大化，该站点应该能够平衡本地服务的价值与提供给电网的服务。

整个电气系统的电网服务价值并不相同。在任意给定时间，由于需求增加，子负载集合点可以高能源价格操作，而附近区域中的子负载集合点可由于过度生产而具有负能源价格。电网级别趋势和消耗数据不足以模拟子负载集合点内的能源价格。

现有系统专注于接收事件的通知、确定操作分布式资源的最佳配置、以及通过可用的最有效的技术满足电力分布事件的要求。该方法未能在通知之前使用来自分布式资源的数据来预测即将发生的事件，因此可在事件之前做出次优决策。其结果是降低了整个分布式系统的性能。

现有系统没有使用分布式资源的控制系统和传感器数据来预测事件。因此，现有技术仅限于事件通知和反应。

值得注意地，本节中讨论的所有主题不一定都是现有技术，并且不应仅仅因为在本节中的讨论而被认为是现有技术。因此，除非明确地声明为现有技术，否则对本节中讨论的或与这些主题相关的现有技术中的任何问题的认识不应被视为现有技术。相反，本节中对任意主题的讨论应被视为特定技术问题的技术解决方案的一部分，该问题本身也可具有创造性。

发明内容

简单地且概括地说，公开了一种从分布式资源收集和分析数据以预测电网上即将发生的能源事件的方法，该方法包括：从包括控制系统和传感器的分布式资源网络收集数据，收集的数据存储在一个或多个存储器装置中；使用一个或多个处理器对存储在一个或多个存储器装置中的收集的数据进行分析；模拟电网的子负载聚合点处的电网状况；使用模拟的电网状况，在市场信号之前确定存储的能源、能源生产和负荷削减的值；预测需求定价分布事件并预测价格、供应或两者的变化；以及基于预测的需求定价分布事件对用电量执行修正，以提高能源效率。

在一些实施例的一个方面，来自控制系统和/或传感器的分布式网络的收集的数据包括电压数据、频率数据、功率数据、温度数据或其组合。在一些实施例的另一方面，对收集的数据的分析是实时执行的。在一些实施例的又一方面，收集的数据存储在中央服务器中。在一些实施例的又一方面，对收集的数据的分析在中央服务器中执行。

接着，在一些实施例的一个方面，收集的数据存储在分布式资源中。在一些实施例的另一方面，对收集的数据的分析在分布式资源中执行。在一些实施例的又一方面，传感器包括温度传感器、电压传感器、光传感器、湿度传感器、功率传感器或其组合。在一些实施例的又一方面，数据报告示出在给定区域中正在测量的日光的量。