一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法

技术领域

本发明涉及储能调节领域，具体地，涉及一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法。

背景技术

飞轮储能装置是利用高速旋转的飞轮将电能以动能形式储存起来的机电一体化储能设备。飞轮储能装置对于工作温度没有特定的要求，且，飞轮储能装置具有较大的容量密度和功率密度，适用于调峰调频、电能质量调节等领域。

现有技术中，存在无法根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，导致飞轮储能装置的储能调节控制适应度低、精确度不足的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法。解决了现有技术中无法根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，导致飞轮储能装置的储能调节控制适应度低、精确度不足的技术问题。达到了实现根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提升飞轮储能装置的储能调节控制适应度、精确度，提高变频器的调频承载范围的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法。

第一方面，本申请提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法，其中，所述方法应用于一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，所述方法包括：交互变频器的设备基础信息，根据所述设备基础信息配置设备供电约束；对所述变频器进行历史供电信息读取，构建历史供电数据集，其中，所述历史供电数据集包括输入端供电数据和输出端需求数据；基于所述历史供电数据集进行供需分析，根据供需分析结果配置飞轮储能装置；交互所述变频器的实时数据，依据所述实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；通过所述储能指令控制所述飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；提取所述实时数据和所述历史供电数据的日期相似特征，并依据所述日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价；根据补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

第二方面，本申请还提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，其中，所述系统包括：供电约束配置模块，所述供电约束配置模块用于交互变频器的设备基础信息，根据所述设备基础信息配置设备供电约束；历史供电信息读取模块，所述历史供电信息读取模块用于对所述变频器进行历史供电信息读取，构建历史供电数据集，其中，所述历史供电数据集包括输入端供电数据和输出端需求数据；供需分析模块，所述供需分析模块用于基于所述历史供电数据集进行供需分析，根据供需分析结果配置飞轮储能装置；储能指令生成模块，所述储能指令生成模块用于交互所述变频器的实时数据，依据所述实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；能量存储模块，所述能量存储模块用于通过所述储能指令控制所述飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；补偿预测评价模块，所述补偿预测评价模块用于提取所述实时数据和所述历史供电数据的日期相似特征，并依据所述日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价；储能调节控制模块，所述储能调节控制模块用于根据补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过变频器的设备基础信息配置设备供电约束；通过对历史供电数据集进行供需分析，获得供需分析结果，并根据供需分析结果配置飞轮储能装置；对变频器的实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；通过储能指令控制飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；提取实时数据和历史供电数据的日期相似特征，并依据日期相似特征和能量存储结果进行飞轮储能装置的补偿预测评价；根据补偿预测评价结果进行飞轮储能装置的储能和调节控制。达到了实现根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提升飞轮储能装置的储能调节控制适应度、精确度，提高变频器的调频承载范围的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本发明的一些实施例,而非对本发明的限制。

图1为本申请一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法的流程示意图；

图2为本申请一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法中获得所述日期相似特征的流程示意图；

图3为本申请一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统的结构示意图。

附图标记说明：供电约束配置模块11，历史供电信息读取模块12，供需分析模块13，储能指令生成模块14，能量存储模块15，补偿预测评价模块16，储能调节控制模块17。

具体实施方式

本申请通过提供一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法。解决了现有技术中无法根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，导致飞轮储能装置的储能调节控制适应度低、精确度不足的技术问题。达到了实现根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提升飞轮储能装置的储能调节控制适应度、精确度，提高变频器的调频承载范围的技术效果。

实施例一：

请参阅附图1，本申请提供一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法，其中，所述方法应用于一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：交互变频器的设备基础信息，根据所述设备基础信息配置设备供电约束；

步骤S200：对所述变频器进行历史供电信息读取，构建历史供电数据集，其中，所述历史供电数据集包括输入端供电数据和输出端需求数据；

步骤S300：基于所述历史供电数据集进行供需分析，根据供需分析结果配置飞轮储能装置；

具体而言，连接所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，采集变频器的设备基础信息，并从设备基础信息中提取出输电频率范围，根据输电频率范围设置设备供电约束。其中，所述设备基础信息包括变频器的类型、控制方式、启动转矩、调速范围、稳速精度、电压等级、输电频率范围等基础参数信息。输电频率范围包括变频器的最大输电频率、最小输电频率。所述设备供电约束包括变频器的输电频率上限系数、输电频率下限系数。输电频率上限系数为最大输电频率。输电频率下限系数为最小输电频率。

进一步，对变频器进行历史供电信息采集，获得历史供电数据集。其中，所述历史供电数据集包括多组历史供电数据。每组历史供电数据包括输入端供电数据和输出端需求数据。输入端供电数据包括飞轮储能装置的历史数量、历史供电量，飞轮储能装置中每个飞轮储能单元的历史转速，以及变频器的历史输电频率。飞轮储能装置包括多个飞轮储能单元。每个飞轮储能单元包括飞轮、飞轮转子、电动机、发电机等结构。输出端需求数据包括每个输入端供电数据对应的历史需求电量。且，每组历史供电数据具有对应的历史时间标识。每组历史供电数据还包括历史时间标识对应的历史用电分布情况。例如，历史时间标识为某一天，则，历史用电分布情况包括某一天内每个小时的历史用电量。

进一步，对历史供电数据集进行供需分析，获得供需分析结果，并根据供需分析结果匹配飞轮储能装置，获得飞轮配置数据库。示例性地，将历史供电数据集中，每组历史供电数据内的历史供电量与历史需求电量进行比值计算，获得历史供需匹配系数。基于多组历史供电数据对应的多个历史供需匹配系数，生成供需分析结果。供需分析结果包括多组历史供电数据对应的多个历史供需匹配系数。继而，按照历史供电数据集内的输入端供电数据对供需分析结果进行飞轮配置数据的标识，获得飞轮配置数据库。所述飞轮配置数据库包括多个历史供需匹配系数，且，每个历史供需匹配系数对应标识的飞轮配置数据。飞轮配置数据包括每个历史供需匹配系数对应的飞轮储能装置的历史数量，飞轮储能装置中每个飞轮储能单元的历史转速，以及变频器的历史输电频率。

达到了构建设备供电约束和飞轮配置数据库，为后续对飞轮储能装置进行能量存储奠定基础的技术效果。

步骤S400：交互所述变频器的实时数据，依据所述实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；

步骤S500：通过所述储能指令控制所述飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；

具体而言，对变频器进行实时监测，获得变频器的实时数据。实时数据包括实时输电频率、实时供电量、实时需求电量。且，实时数据具有对应的实时-时间标识。继而，根据实时数据进行输电和供电的匹配评价，即，将实时数据中的实时供电量、实时需求电量进行比值计算，获得实时供需匹配系数。对实时输电频率是否满足设备供电约束内的输电频率上限系数进行判断。当实时输电频率满足输电频率上限系数时，所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统自动生成储能指令。进而，当获得储能指令之后，将实时供需匹配系数、实时输电频率输入飞轮配置数据库中，飞轮配置数据库对实时供需匹配系数、实时输电频率进行飞轮配置数据匹配，获得匹配飞轮配置数据，并按照匹配飞轮配置数据进行飞轮储能装置的能量存储，获得能量存储结果。其中，所述储能指令是用于表征实时输电频率满足输电频率上限系数，需要对飞轮储能装置进行能量存储的指令信息。匹配飞轮配置数据包括实时供需匹配系数、实时输电频率对应的飞轮储能装置的数量，以及飞轮储能装置中每个飞轮储能单元的转速。所述能量存储结果包括按照匹配飞轮配置数据进行飞轮储能装置的能量存储，获得的飞轮储能装置的储能容量。达到了在实时输电频率满足输电频率上限系数时，根据储能指令控制对飞轮储能装置进行能量存储，提高飞轮储能装置的储能调节控制适应度的技术效果。

步骤S600：提取所述实时数据和所述历史供电数据的日期相似特征，并依据所述日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价；

进一步的，如附图2所示，本申请步骤S600还包括：

步骤S610：构建节日日期标识，通过所述节日日期标识对所述历史供电数据集进行日期筛选，获得节日日期通道筛分数据，并提取获得节日供电特征；

步骤S620：基于所述节日日期筛分数据对所述历史供电数据集隔离，并基于隔离结果进行周期供电特征提取，获得周期供电特征；

步骤S630：根据所述节日供电特征和所述周期供电特征对所述实时数据进行日期关联匹配，获得所述日期相似特征。

具体而言，由所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统预先设置确定多个节日日期标识。多个节日日期标识包括春节、清明节、端午节、中秋节等多个节日日期。继而，按照节日日期标识对历史供电数据集进行日期筛选，获得节日日期通道筛分数据，并从节日日期通道筛分数据中提取出节日供电特征。所述节日日期通道筛分数据包括历史供电数据集中，多个节日日期标识对应的多组历史供电数据。所述节日供电特征包括节日日期通道筛分数据的每组历史供电数据中的历史供电量、历史用电分布情况。

进一步，按照节日日期筛分数据对历史供电数据集隔离，即，将节日日期筛分数据从历史供电数据集删除，获得隔离结果。所述隔离结果包括删除节日日期筛分数据的历史供电数据集中的多组历史供电数据。继而，对隔离结果进行周期供电特征提取，获得周期供电特征。所述周期供电特征包括多个周期供电特征数据。每个周期供电特征数据包括隔离结果中，预设周期对应的每组历史供电数据中的历史供电量、历史用电分布情况。优选地，预设周期包括每个月的预设工作日周期、预设周末时期。预设工作日周期为每个月的周一至周五。预设周末时期为每个月的周六至周日。

进一步，根据节日供电特征和周期供电特征对实时数据进行日期关联匹配，即，将节日供电特征中的多个节日日期标识与实时数据对应的实时-时间标识进行比对。当实时-时间标识满足节日供电特征中的节日日期标识时，则，将节日供电特征中，这个节日日期标识对应的历史供电量、历史用电分布情况设置为日期相似特征。例如，当实时-时间标识为A年B月C日，且，A年B月C日为端午节时，则，将节日供电特征中，节日日期标识为端午节的历史供电量、历史用电分布情况设置为日期相似特征。继而，当实时-时间标识不满足节日供电特征中的节日日期标识时，将实时-时间标识与周期供电特征内的预设周期进行比对。当实时-时间标识满足预设周期时，将这个预设周期对应的周期供电特征数据设置为日期相似特征。达到了将实时数据与历史供电数据进行日期相似特征分析，获得可靠的日期相似特征，从而提高对飞轮储能装置进行补偿预测评价的准确性的技术效果。

进一步的，本申请步骤S630之后，还包括：

步骤S640：对所述历史供电数据集进行日期的反向特征值关联；

步骤S650：配置关联值筛选阈值，依据所述关联值筛选阈值对反向特征值关联结果进行特征筛选，生成选定日期数据；

步骤S660：对所述选定日期数据进行带有反向特征值关联的加权特征提取，获得相邻日期特征；

具体而言，对历史供电数据集进行日期的反向特征值关联，即，由所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统对历史供电数据集内的多个历史时间标识设置反向特征值关联-加权特征系数，获得反向特征值关联结果。所述反向特征值关联结果包括多个历史时间标识对应的多个反向特征值关联-加权特征系数。反向特征值关联-加权特征系数是用于表征历史时间标识的实时逼近程度的数据信息。历史时间标识越接近实时-时间标识，则，这个历史时间标识的实时逼近程度越大，对应的反向特征值关联-加权特征系数越高。

进一步，分别判断反向特征值关联结果中每个反向特征值关联-加权特征系数是否满足关联值筛选阈值。当反向特征值关联-加权特征系数满足关联值筛选阈值时，将历史供电数据集内，这个反向特征值关联-加权特征系数对应的历史时间标识的历史供电数据添加至选定日期数据，并对选定日期数据进行特征提取，获得相邻日期特征。其中，所述关联值筛选阈值包括由所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统预先设置确定的反向特征值关联-加权特征系数阈值。所述选定日期数据包括历史供电数据集内，满足关联值筛选阈值的多个反向特征值关联-加权特征系数的多个历史时间标识，以及满足关联值筛选阈值的多个历史时间标识对应的多组历史供电数据。所述相邻日期特征包括多个相邻日期特征信息。每个相邻日期特征信息包括选定日期数据内的一组历史供电数据中的历史供电量、历史用电分布情况。且，每个相邻日期特征信息具有对应标识的反向特征值关联-加权特征系数。

步骤S670：根据所述相邻日期特征、所述节日供电特征和所述周期供电特征对所述实时数据进行日期关联匹配，获得更新日期相似特征；

进一步的，本申请步骤S670还包括：

步骤S671：对所述选定日期数据进行周期特征影响评价，生成影响关联值；

步骤S672：根据所述影响关联值配置所述相邻日期特征和所述周期供电特征的特征约束权重；

步骤S673：基于所述特征约束权重对所述相邻日期特征和所述周期供电特征进行权重约束后，完成对于所述实时数据的日期关联匹配。

步骤S680：基于所述更新日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价，基于补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

步骤S700：根据补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

具体而言，对选定日期数据进行周期特征影响评价，生成影响关联值。所述影响关联值是用于表征选定日期数据内的多组历史供电数据的数据波动性的数据信息。选定日期数据的数据波动性越大，对应的影响关联值越高。示例性地，在对选定日期数据进行周期特征影响评价时，将选定日期数据输入周期特征影响评价库，通过周期特征影响评价库对选定日期数据进行匹配，获得影响关联值。周期特征影响评价库包括多个周期特征影响评价数据。每个周期特征影响评价数据包括历史选定日期数据，以及历史选定日期数据对应的历史影响关联值。

进一步，由所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统根据影响关联值设置相邻日期特征对应的相邻-特征约束权重，以及周期供电特征对应的周期-特征约束权重。所述特征约束权重包括相邻日期特征对应的相邻-特征约束权重，以及周期供电特征对应的周期-特征约束权重。影响关联值越大，则，周期-特征约束权重越大，相邻-特征约束权重越小。继而，在根据节日供电特征和周期供电特征对实时数据进行日期关联匹配时，将相邻日期特征、相邻-特征约束权重添加至日期相似特征中，获得更新日期相似特征。同时，在将实时-时间标识与周期供电特征内的预设周期进行比对时，根据周期-特征约束权重对周期供电特征进行标识。当实时-时间标识满足预设周期时，将这个预设周期对应的周期供电特征数据、周期-特征约束权重设置为日期相似特征。

进一步，根据更新日期相似特征和能量存储结果对飞轮储能装置进行补偿预测评价，获得补偿预测评价结果。补偿预测评价结果包括飞轮储能装置的补偿预测储能容量。继而，按照补偿预测评价结果进行飞轮储能装置的储能和调节控制。即，根据补偿预测评价结果对飞轮储能装置进行能量存储直至飞轮储能装置的储能容量满足补偿预测评价结果。

优选地，在根据更新日期相似特征和能量存储结果对飞轮储能装置进行补偿预测评价时，按照更新日期相似特征和能量存储结果进行历史数据查询，获得多组补偿预测评价数据。每组补偿预测评价数据包括历史更新日期相似特征、历史能量存储结果、历史补偿储能容量。继而，基于全连接神经网络，将多组补偿预测评价数据进行不断的自我训练学习至收敛状态，即可获得补偿预测评价模型。将更新日期相似特征和能量存储结果输入补偿预测评价模型，获得补偿预测评价结果。其中，全连接神经网络又称多层感知机，全连接神经网络是一种连接方式较为简单的人工神经网络结构。全连接神经网络是一种由输入层、隐藏层、输出层构成的前馈神经网络。且，隐藏层中可以有多个神经元。补偿预测评价模型包括输入层、隐藏层、输出层。补偿预测评价模型具备对输入的更新日期相似特征和能量存储结果进行补偿预测储能容量匹配的功能。

达到了根据更新日期相似特征和能量存储结果进行可靠的补偿预测评价，并基于补偿预测评价结果对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提高飞轮储能装置的储能调节控制的精确度的技术效果。

进一步的，本申请步骤S700还包括：

步骤S710：交互所述飞轮储能装置的装置信息；

步骤S720：基于所述装置信息提取所述飞轮储能装置的装置特征，构建生成所述飞轮储能装置的损耗系数；

步骤S730：基于所述损耗系数对补偿预测评价进行预测补偿，获得所述补偿预测评价结果。

具体而言，基于本领域技术人员进行确认，飞轮储能装置的能量转换效率小于100%。对飞轮储能装置进行能量转换效率参数查询，获得装置信息。装置信息包括飞轮储能装置的多个历史能量转换效率参数。历史能量转换效率参数包括飞轮储能装置的历史输电量信息与历史供电量信息之间的比值。继而，将多个历史能量转换效率参数的平均值设置为飞轮储能装置的装置特征。将1与装置特征之间的差值设置为飞轮储能装置的损耗系数。进而，在对根据更新日期相似特征和能量存储结果对飞轮储能装置进行补偿预测评价时，根据损耗系数对补偿预测评价结果进行损耗补偿，获得新增补偿预测评价结果，并根据新增补偿预测评价结果对原来的补偿预测评价结果进行数据更新，提高补偿预测评价结果的准确性，从而提高对飞轮储能装置进行储能调节控制的适应度、全面性的技术效果。

优选地，根据损耗系数对补偿预测评价结果进行损耗补偿的损耗补偿计算公式为：

；

其中，M为输出的新增补偿预测评价结果，N为输入的补偿预测评价结果，

进一步的，本申请步骤S730还包括：

步骤S731：判断所述补偿预测评价结果是否包含新增调用储能结果；

步骤S732：当所述补偿预测评价结果包含所述新增调用储能结果时，则根据所述日期相似特征配置极限约束节点；

步骤S733：基于所述极限约束节点执行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

具体而言，当补偿预测评价结果不能满足实时的用电量需求时，还需要对飞轮储能装置进行新增的储能调节控制。将实时的用电量需求与补偿预测评价结果之间的差值设置为新增调用储能结果，并将新增调用储能结果添加至补偿预测评价结果中。且，实时的用电量需求具有对应的时间信息。继而，当补偿预测评价结果包含新增调用储能结果时，根据日期相似特征配置极限约束节点，并根据极限约束节点执行飞轮储能装置的储能和调节控制，从而提高飞轮储能装置的储能调节控制全面性。其中，所述极限约束节点包括日期相似特征中，新增调用储能结果的时间信息对应的最大历史供电量、最大历史用电量。

进一步的，本申请步骤S732还包括：

步骤S732-1：记录所述新增调用储能结果的调用频率；

步骤S732-2：若所述调用频率满足预设调用频率阈值时，则生成供需异常预警信息；

步骤S732-3：通过所述供需异常预警信息进行当前变频器节点的供需异常预警管理。

具体而言，对调用频率是否满足预设调用频率阈值进行判断。当调用频率满足预设调用频率阈值时，所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统自动生成供需异常预警信息，并根据供需异常预警信息提醒供电管理人员及时进行当前变频器节点的供需异常预警管理，提高飞轮储能装置的储能调节控制的时效性、全面度。其中，所述调用频率包括新增调用储能结果出现的频率信息。所述预设调用频率阈值包括由所述一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统预先设置确定的调用频率阈值信息。所述供需异常预警信息是用于表征调用频率满足预设调用频率阈值，需要进行供需异常预警管理的提示信息。

综上所述，本申请所提供的一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法具有如下技术效果：

1.通过变频器的设备基础信息配置设备供电约束；通过对历史供电数据集进行供需分析，获得供需分析结果，并根据供需分析结果配置飞轮储能装置；对变频器的实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；通过储能指令控制飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；提取实时数据和历史供电数据的日期相似特征，并依据日期相似特征和能量存储结果进行飞轮储能装置的补偿预测评价；根据补偿预测评价结果进行飞轮储能装置的储能和调节控制。达到了实现根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提升飞轮储能装置的储能调节控制适应度、精确度，提高变频器的调频承载范围的技术效果。

2.在实时输电频率满足输电频率上限系数时，根据储能指令控制对飞轮储能装置进行能量存储，提高飞轮储能装置的储能调节控制适应度。

3.根据更新日期相似特征和能量存储结果进行可靠的补偿预测评价，并基于补偿预测评价结果对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提高飞轮储能装置的储能调节控制的精确度。

实施例二：

基于与前述实施例中一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法，同样发明构思，本发明还提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，请参阅附图3，所述系统包括：

供电约束配置模块11，所述供电约束配置模块11用于交互变频器的设备基础信息，根据所述设备基础信息配置设备供电约束；

历史供电信息读取模块12，所述历史供电信息读取模块12用于对所述变频器进行历史供电信息读取，构建历史供电数据集，其中，所述历史供电数据集包括输入端供电数据和输出端需求数据；

供需分析模块13，所述供需分析模块13用于基于所述历史供电数据集进行供需分析，根据供需分析结果配置飞轮储能装置；

储能指令生成模块14，所述储能指令生成模块14用于交互所述变频器的实时数据，依据所述实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；

能量存储模块15，所述能量存储模块15用于通过所述储能指令控制所述飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；

补偿预测评价模块16，所述补偿预测评价模块16用于提取所述实时数据和所述历史供电数据的日期相似特征，并依据所述日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价；

储能调节控制模块17，所述储能调节控制模块17用于根据补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

进一步的，所述系统还包括：

节日供电特征获得模块，所述节日供电特征获得模块用于构建节日日期标识，通过所述节日日期标识对所述历史供电数据集进行日期筛选，获得节日日期通道筛分数据，并提取获得节日供电特征；

周期供电特征获得模块，所述周期供电特征获得模块用于基于所述节日日期筛分数据对所述历史供电数据集隔离，并基于隔离结果进行周期供电特征提取，获得周期供电特征；

日期相似特征确定模块，所述日期相似特征确定模块用于根据所述节日供电特征和所述周期供电特征对所述实时数据进行日期关联匹配，获得所述日期相似特征。

进一步的，所述系统还包括：

第一执行模块，所述第一执行模块用于对所述历史供电数据集进行日期的反向特征值关联；

选定日期数据生成模块，所述选定日期数据生成模块用于配置关联值筛选阈值，依据所述关联值筛选阈值对反向特征值关联结果进行特征筛选，生成选定日期数据；

相邻日期特征获得模块，所述相邻日期特征获得模块用于对所述选定日期数据进行带有反向特征值关联的加权特征提取，获得相邻日期特征；

更新日期相似特征获得模块，所述更新日期相似特征获得模块用于根据所述相邻日期特征、所述节日供电特征和所述周期供电特征对所述实时数据进行日期关联匹配，获得更新日期相似特征；

第二执行模块，所述第二执行模块用于基于所述更新日期相似特征和所述能量存储结果进行所述飞轮储能装置的补偿预测评价，基于补偿预测评价结果进行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

进一步的，所述系统还包括：

影响关联值生成模块，所述影响关联值生成模块用于对所述选定日期数据进行周期特征影响评价，生成影响关联值；

特征约束权重配置模块，所述特征约束权重配置模块用于根据所述影响关联值配置所述相邻日期特征和所述周期供电特征的特征约束权重；

第三执行模块，所述第三执行模块用于基于所述特征约束权重对所述相邻日期特征和所述周期供电特征进行权重约束后，完成对于所述实时数据的日期关联匹配。

进一步的，所述系统还包括：

装置信息获得模块，所述装置信息获得模块用于交互所述飞轮储能装置的装置信息；

损耗系数生成模块，所述损耗系数生成模块用于基于所述装置信息提取所述飞轮储能装置的装置特征，构建生成所述飞轮储能装置的损耗系数；

第四执行模块，所述第四执行模块用于基于所述损耗系数对补偿预测评价进行预测补偿，获得所述补偿预测评价结果。

进一步的，所述系统还包括：

判断模块，所述判断模块用于判断所述补偿预测评价结果是否包含新增调用储能结果；

极限约束节点确定模块，所述极限约束节点确定模块用于当所述补偿预测评价结果包含所述新增调用储能结果时，则根据所述日期相似特征配置极限约束节点；

第五执行模块，所述第五执行模块用于基于所述极限约束节点执行所述飞轮储能装置的储能和调节控制。

进一步的，所述系统还包括：

调用频率获得模块，所述调用频率获得模块用于记录所述新增调用储能结果的调用频率；

预警信息生成模块，所述预警信息生成模块用于若所述调用频率满足预设调用频率阈值时，则生成供需异常预警信息；

第六执行模块，所述第六执行模块用于通过所述供需异常预警信息进行当前变频器节点的供需异常预警管理。

本发明实施例所提供的一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统可执行本发明任意实施例所提供的一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

本申请提供了一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节方法，其中，所述方法应用于一种用于变频器的飞轮储能装置智能调节系统，所述方法包括：通过变频器的设备基础信息配置设备供电约束；通过对历史供电数据集进行供需分析，获得供需分析结果，并根据供需分析结果配置飞轮储能装置；对变频器的实时数据进行输电和供电的匹配评价，当实时输电频率满足输电频率上限系数时，则生成储能指令；通过储能指令控制飞轮储能装置进行能量存储，记录能量存储结果；提取实时数据和历史供电数据的日期相似特征，并依据日期相似特征和能量存储结果进行飞轮储能装置的补偿预测评价；根据补偿预测评价结果进行飞轮储能装置的储能和调节控制。解决了现有技术中无法根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，导致飞轮储能装置的储能调节控制适应度低、精确度不足的技术问题。达到了实现根据实际供电场景对飞轮储能装置进行适应性地储能调节控制，提升飞轮储能装置的储能调节控制适应度、精确度，提高变频器的调频承载范围的技术效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。