太阳能微网储能容量配置优化处理系统及处理方法

技术领域

本发明涉及太阳能智能控制领域，尤其涉及一种太阳能微网储能容量配置优化处理系统及处理方法。

背景技术

相对于传统电网，微电网是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。简单来说，微电网就是一个由分布式电源、用电负荷、储能设备、配电设施、监控和保护装置等组成的构成的系统单元。但是由于以可再生能源(光伏发电)为主的分布式发电系统易受外界自然环境、气象等不确定因素影响,如果没有相应的控制策略势必会影响电网以及储能设备的稳定运行。

在微网容量优化配置过程中,现有技术的储能设备容量配置控制策略主要考虑微电网发电的经济性以及综合效能为最终调整目标，例如以经济性为最优调整目下的储能设备的容量配置处理方式；但是这种传统优化处理系统主要存如下问题；传统方案都是通过软件优化算法方式进行优化时，并未考虑发电系统的硬件架构优化，且传统软件优化算法的控制方式过于简单粗暴，无法在特定工况条件下(例如：离网夜间用电高峰时期的特殊使用情况，并网夜间用电特殊使用情况以及高负荷用电容量配置)完成特定技术目(在某些特定应用场景下，应当以储能设备的长期可靠性运行为最终控制目标)的来实现相应的储能设备容量配置处理问题；同时研发发现，传统控制方式只是简单的对当前光伏端、用户终端需求进行特征分析，并未过多考虑储能设备如何长时安全可靠运行，这样有可能导致光伏微网发电系统的储能设备中的电池组使用寿命下降，尤其影响其孤岛运行时可持续供电作业。

发明内容

本发明的目的在于提供一种太阳能微网储能容量配置优化处理系统及处理方法，解决了现有技术中指出的上述技术问题。

本发明提供了一种太阳能微网储能容量配置优化处理系统，包括光伏端、储能设备、逆变器、多个用户终端、安装在用户终端上的不同负载、控制系统架构；

其中，上述控制系统架构包括四层，分别为主站层、网络通信层、现场控制层、底层电气控制层；其中，主站层包括云控制服务器；上述网络通信层包括交换机；上述现场控制层包括微电网控制器，能量管理器，光伏控制器；上述底层电气控制层包括安装在用户终端的终端控制节点、安装在光伏组件上的光伏控制节点、安装在用户终端处的总开关控制节点、安装在每个负载上的负载开关控制节点、安装在主网的输电线与微电网的输电线之间的切换开关；

云控制服务器与微电网控制器通信连接；且微电网控制器则分别与光伏控制器以及能量管理器通过通信接口实现连接；微电网控制器还分别与终端控制节点、光伏控制节点、总开关控制节点、负载开关控制节点、切换开关电连接；

其中，云控制服务器包括第一日间并网优化控制模块、第二日间并网优化控制模块；

第一日间并网优化控制模块，用于对当前运行时段的主分类进行检测，最终通过网络通信层向现场的储能设备以及光伏端发送控制指令：在主分类检测时，若检测当前运行时段为白天，则云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送执行第一优先级日间送电指令，光伏控制器控制光伏端直接向多个用户终端输电，同时云控制服务器进行进一步判断，判断当前光伏端产生的当前发电量是否小于多个所有用户终端的用电量总需求值，若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器发送执行第二优先级日间送电指令，能量管理器控制储能设备向多个用户终端输电，随后云控制服务器实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时，通过能量管理器控制储能设备停止放电；随后云控制服务器通过微电网控制器启动第三优先级日间送电指令，通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端供电；

第二日间并网优化控制模块，用于在判断当前运行时段是白天的主分类时，还包括实时对当前白天的运行时段实施细分时段检测，并执行相应的控制操作：若检测当前运行时段进入最佳目标光照时间段，则随即检测当前储能设备是否执行日间送电指令，若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器下达控制指令，控制储能设备停止进行日间送电指令，并同时云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送控制指令，光伏控制器控制当前光伏端向储能设备供电，并同时通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端供电，直至储能设备的剩余容量达到了标准容量阈值后则控制当前储能设备停止储能动作。

相应地，本发明还提出了一种太阳能微网储能容量配置优化处理方法，包括如下操作步骤：

步骤S10:云控制服务器，对当前运行时段的主分类进行检测，最终通过网络通信层、以及微电网控制器向现场的储能设备以及光伏端发送控制指令：

若检测当前运行时段为白天，则云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送执行第一优先级日间送电指令，光伏控制器控制光伏端直接向多个用户终端输电，同时云控制服务器进行进一步判断，判断当前光伏端产生的当前发电量是否小于多个所有用户终端的用电量总需求值；若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器发送执行第二优先级日间送电指令，能量管理器控制储能设备向多个用户终端输电，随后云控制服务器实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时，通过能量管理器控制储能设备停止放电；随后云控制服务器通过微电网控制器启动第三优先级日间送电指令，通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端供电；

步骤S20:云控制服务器在判断当前运行时段是白天的主分类时，还包括实时对当前白天的运行时段实施细分时段检测，并执行相应的控制操作：若检测当前运行时段进入最佳目标光照时间段，则随即检测当前储能设备是否执行日间送电指令；若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器下达控制指令，控制储能设备停止进行日间送电指令，并同时云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送控制指令，光伏控制器控制当前光伏端向储能设备供电，并同时通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端供电，直至储能设备的剩余容量达到了标准容量阈值后则控制当前储能设备停止储能动作，返回步骤S10继续执行。

本申请提供的太阳能微网储能容量配置优化处理系统及配置处理方法，具有的技术效果有：

分析本发明实施例提供的上述太阳能微网储能容量配置优化处理系统可知，其主要设计有光伏端、储能设备、逆变器、多个用户终端、安装在用户终端上的不同负载、控制系统架构；其中，上述控制系统架构包括四层，分别为主站层、网络通信层、现场控制层、底层电气控制层构成；

在具体应用时，云控制服务器对当前运行时段的分类进行检测，分类检测的目的是获得当前运行时段的总体分类时间，总体分类时间为白天(日间)或是夜间，然后采用不同的控制方法；因此，说本发明实施例在云控制服务器端根据运行时段采用了不同的储能设备电量充、放控制操作，以更好地适应运行时段时间因素，空间因素以及其他用户终端(用电特征因素)从而实现以保障储能设备可靠性、安全性兼顾光伏运营经济性为约束目的储能设备容量配置方法；其中，如果检测当前运行时段为白天，则执行第一优先级日间送电指令，控制光伏端直接向多个用户终端输电(即送电，本发明实施例采用的上述控制方式的最佳控制目的之一是，在某个日间大分类时间段，光伏端全部进行供电储能操作，这样做的目的是减少储能设备同时充电，同时放电的操作，这样有利于保障储能设备的可靠性)，同时进行进一步判断，判断当前光伏端产生的当前发电量是否小于多个用户终端的用电量总需求值(需要注意说明的是，本发明实施例设计的用电量总需求值并不是根据用户终端实时计算得到的，而是通过机器学习算法结合权重分析方法，计算得到的用电量总需求值；当然，采用其实方式获得的用电量总需求值也属于本发明实施例保护的范围)，若是，则启动第二优先级日间送电指令，控制储能设备向多个用户终端输电(即这个是第二优先级)，随后实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时，控制储能设备停止放电；随即云控制服务器启动第三优先级日间送电指令，通过云控制服务器向主网实施连接请求，控制主网向多个用户终端供电；注意，在上述步骤S10运行时检测当前运行时段为白天，白天并网供电时，则主要目的是光伏端输出电能直接给用户终端到达节能使用，同时这样控制操作则是为了更小频率的使用储能设备实施供电处理；同时，需要不断实时判断用电量总需求值，本发明实施例中的用电量总需求值设计成变化量，其是通过机器学习方式获得的；在判断当前光伏端产生的当前发电量小于多个用户终端的用电量总需求值时，则必须通过云控制服务器实施储能设备放电处理了，但是其设计为第二优选级的供电处理操作，启动第二优先级日间送电指令，控制储能设备向多个用户终端输电；本发明实施例的控制方法始终以储能设备的安全控制以及保障其使用可靠性为主，因此云控制服务器需要通过网络通信层实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化(本发明实施例采用的技术方案会充分考虑到，当前储能设备的剩余容量)，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时，控制储能设备停止放电，随即不再使用光伏发电系统供电，则通过云控制服务器向主网发送连接请求，控制主网向用户终端供电，此时就是为了保护储能设备和光伏端。

在判断当前运行时段是白天时，还包括实时对当前运行时段的细分类时段进行检测，并执行相应的控制操作(在白天需要控制储能设备更多的吸收能量，但是会充分考虑到储能设备的最佳吸能效能时间，利用当前储能设备的最佳目标光照时间段实现最佳快速吸能，采用上述控制方式可以保证储能设备吸能运行时间更短，且是单向只吸能，不进行放电处理，保障储能设备的使用可靠性以及未来的使用寿命)；若检测当前运行时段进入最佳目标光照时间段，则随即检测当前储能设备是否正在执行日间送电指令(因此此时当前储能设备可能有两种控制情况，其中一种是当前储能设备因为光伏端供电不足正在实时供电，其中另一种是没有执行供电)，若是正在供电，则控制储能设备停止进行日间送电指令，将控制当前光伏端向储能设备供电(本发明实施例采用的上述控制方式的最佳控制目的之二是，进入最佳目标光照时间段储能设备端则全部进行吸能操作，不再进行放电，这样做的目的是减少储能设备同时充电，同时放电的操作，这样有利于保障储能设备的可靠性)，并同时通过云控制服务器向主网实施连接请求，控制主网向多个用户终端供电，直至储能设备的剩余容量达到了标准容量阈值后则控制当前储能设备停止储能动作，返回步骤S10继续执行(继续判断当前运行时段的大分类时间段，并根据以上用户终端的用电特征，光伏端的特点等最终实现相应控制方法，并最终进行夜间运行时段)；

步骤S30:云控制服务器对当前运行时段的分类进行监测；在判断当前运行时段进入夜间时段时，则实时监测当前储能设备的剩余容量是否为安全优先启动条件(本发明实施例特定设计了多种约束控制条件，通过设计安全优先启动条件可以保障储能设备的剩余容量足够多，可以满足一定时间段的放电需求)，若满足安全优先启动条件则控制储能设备执行第一优先级夜间送电指令，直接向多个用户终端输电(即送电)，同时进行进一步检测判断当前储能设备的剩余容量是否触发低于预存电量低限阈值(本发明实施例特定设计了多种约束控制条件，通过设计预存电量低限阈值可以保障储能设备的剩余容量足够多，这是一个调控放电的预警数值，可以确保储能设备在放电需求的同时且还应当留有第二天早上可能消耗的剩余容量，也就是说一旦储能设备的剩余容量已经低于预存电量低限阈值则应当采取约束控制操作)，若当前储能设备的剩余容量触发低于预存电量低限阈值则，控制当前储能设备停止执行送电指令，通过云控制服务器向主网实施连接，控制主网向多个用户终端供电；

本发明实施例采用上述技术方案充分考虑了储能设备的使用效率以及系统运行可靠性积极调配，充分控制了储能设备的使用频次，充分缩短了储能设备的充放电同时进行的时间，同时从多角度实现了保障了储能设备的长期使用可靠性以及安全性。

附图说明

图1为太阳能微网储能容量配置优化处理系统的整体架构示意图；

图2为太阳能微网储能容量配置优化处理系统的组网示意图；

图3为太阳能微网储能容量配置优化处理系统的具体架构示意图；

图4为云控制服务器的具体控制模块原理示意图；

图5为太阳能微网储能容量配置优化处理方法的流程示意图。

标号：云控制服务器10；光伏组件20；储能设备30；逆变器40；控制系统架构50；用户终端60；负载70；主站层51；网络通信层52；现场控制层53；底层电气控制层54；微电网控制器531；能量管理器532；光伏控制器533；传感器534；摄像设备535；信号中继设备536；终端控制节点541；光伏控制节点542；总开关控制节点543；负载开关控制节点544；切换开关545；主网的输电线A；微电网的输电线B；第一日间并网优化控制模块101；第二日间并网优化控制模块102；重点用户终端获取模块103；重点用户终端用电量计算模块104；夜间并网管控模块105；判断模块106；第一输电控制模块107；迭代反馈模块108；用户终端的真实缺电率计算模块109；监测模块110；目标确定模块111；第二输电控制模块112。

具体实施方式

实施例一：参见图1以及图2，本发明实施例一采用的太阳能微网储能容量配置优化处理系统，包括云控制服务器10、光伏端(或称光伏组件20)、储能设备30(内含多组的蓄电池组，另外通过能量管理器统一进行分配式管理该多组蓄电池组)、逆变器40、控制系统架构50以及多个用户终端60，上述每个用户终端都安装有多个负载70；上述实施例一采用的太阳能微网储能容量配置优化处理系统其涵盖了从光伏发电侧、输配电储能侧、分布式储能侧的全部联动控制方案；在输电中，太阳能微网储能容量配置优化处理系统可以有效地提高输电系统的可靠性；在配电过程中，太阳能微网储能容量配置优化处理系统可以提高电能的质量；同时在终端用户侧，分布式储能侧在太阳能微网储能容量配置优化处理系统的协调控制下优化用电、保障了电量的调配合理性以及可靠性。

如图2所示，本发明实施例一同时还设计了相应的控制系统架构，上述控制系统架构50包括四层，分别为主站层51、网络通信层52、现场控制层53、底层电气控制层54；其中，主站层51主要由云控制服务器10和/或微电网工作站构成；上述网络通信层52包括交换机；

上述现场控制层53包括微电网控制器531，能量管理器532，光伏控制器533以及其他控制器(图2中不再赘述，以上三大控制器是现场控制层核心)，同时还有传感器534、摄像设备535、信号中继设备536等；上述底层电气控制层54包括安装在用户终端60的终端控制节点541、安装在光伏组件20上的光伏控制节点542、安装在用户终端60处的总开关控制节点543、安装在每个负载70上的负载开关控制节点544、安装在主网的输电线A与微电网的输电线B之间的切换开关545等等。上述微电网控制器531与光伏控制器533通过通信接口(例如RS232通信接口)实现连接，且上述微电网控制器531与能量管理器532通信连接，其主要作用是通过能量管理器控制储能设备实现蓄电池组的智能管控；上述微电网控制器531通过切换开关545以及其他控制节点与主网与微电网实现连接或断开；上述微电网控制器531还通过终端控制节点541对用户终端实现通信连接以及控制，还可以通过光伏控制节点542实现对光伏组件的控制，还可以通过负载开关控制节点544实现对用户终端对应的不同负载进行控制；另外，云控制服务器10与微电网控制器531是通信接口连接；

参见图1，上述现场控制层53包括微电网控制器531，上述微电网控制器531可以分别与光伏组件中的多种传感器连接实现传感通信，最终通过微电网控制器531远程将信息数据传送给云控制服务器10实现光伏端的特征监控，同样其还通过微电网控制器531对用户终端的每个负载开关控制节点544进行实施管控，甚至还可以通过负载开关控制节点544对用户终端的每个负载控制状态进行监控；与此同时，本发明实施例采用的微电网控制器531，通过工业现场信号交互方式可以与光伏控制器533、能量管理器532实现控制管理，甚至是可以通过切换开关545实现并网切换管理，同时还可以通过多组控制节点开关实现对不同用户终端的末端管控(注意本发明实施例所谓的末端管控实际上是深入到每个用户终端的每个负载的控制节点的管控，控制方式更为精准)，最终实现以储能设备最佳可靠性为约束条件实现相应的控制操作，详见后续方案。

上述微电网控制器采用多种输入接口以及协议接入；可选外部传感器输入接口，可实时获取光照强度传感器、温度传感器等发送的信号数据，还可以通过云控制器服务器获得气象数据得到光照强度变化曲线等数据；微电网控制器具有RS485通讯接口以及RS232通讯接口，使用ModBus-RTU通讯协议；微电网控制器还具有并网恒功率充、放电控制，并网恒压限流充电，无功调节控制，并网-离网平滑切换控制等功能。

本发明实施例涉及的太阳能微网储能容量配置优化处理系统所涉及的光伏微网发电系统(即分布式光伏微网发电系统)并不是光伏发电站那么庞大，但是也不是小型的光伏微网发电系统，因此本实施例的主要应用场景在于该光伏微网发电系统可以为1-N个用户终端(或称用电家庭或是军事单位)进行供电，然而这就需要对每个用户终端的实际需求进行梳理；

研究人员认为光伏微网发电系统并不是主网随时可以调度用电，因此，它必须要设计两个方面的因素；第一，根据分析用户终端的实际分配，充分进行提前储能处理，提前进行并网送电处理，这样能够节省成本，创造部分经济价值；第二，还要根据实时情况进行微量的适配调整，这样就会牵扯如何调度，如何配置容量，如何安排并网送电了(然而不论是并网模型下的储能设备容量配置还是即将发生离网运行模式下的储能设备容量配置；本实施例则始终以最优的可靠性为考虑目标实现智能管控，这是现有技术没有采用过的技术方案也没有考虑的特定技术场景(现有技术控制方案大多以经济性为主要智能管控目标)；本实施例的具有特定的使用场景，是在多种约束条件作用下才选用了上述智能管控方案)。本发明实施例采用针对预防控制策略，在并网入夜即采取了预防送电控制策略，当夜间发生离网时采用了优化的送电控制策略，这样可以始终保障储能系统的容量电量连续送电的可靠性(稳定运行)。

参见图4，在本发明实施例涉及的太阳能微网储能容量配置优化处理系统的系统架构中：其中，云控制服务器10包括第一日间并网优化控制模块101、第二日间并网优化控制模块102；

第一日间并网优化控制模块101，用于对当前运行时段的主分类进行检测，最终通过网络通信层向现场的储能设备30以及光伏端(光伏组件20)发送控制指令：首先说明，当前运行时段是通过云控制服务器10实时进行检测的，通过检测数据进行主分类以及识别(主分类就是日间和夜间两种分类，但是日间和夜间这两个主分类具体定义是动态变化量，详见后续具体技术方案；日间和夜间这两个主分类具体定义可以根据云控制服务器自主进行预设处理，也可以进行智能学习处理)；若检测当前运行时段为白天，则云控制服务器10通过微电网控制器531向光伏控制器533发送执行第一优先级日间送电指令，光伏控制器533控制光伏端直接(此处为直接光伏端到用户终端的送电)向多个用户终端60输电(即送电)；同时云控制服务器10进行进一步判断，判断当前光伏端(光伏组件20)产生的当前发电量是否小于多个所有用户终端60的用电量总需求值(需要注意说明的是，本发明实施例设计的用电量总需求值并不是根据用户终端实时计算得到的，而是通过机器学习算法结合权重分析方法，估算计算得到的用电量总需求值；当然，采用其他方式获得的用电量总需求值也属于本发明实施例保护的范围)；若是，则云控制服务器10通过微电网控制器531向能量管理器532发送执行第二优先级日间送电指令，能量管理器532控制储能设备30向多个用户终端60输电(即这个是第二优先级)，随后云控制服务器10实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时(即剩余容量

第二日间并网优化控制模块102，用于在判断当前运行时段是白天的主分类时，还包括实时对当前白天的运行时段实施细分时段检测，并执行相应的控制操作：若检测当前运行时段进入最佳目标光照时间段，则随即检测当前储能设备是否执行日间送电指令(注此处所说的日间送电指令包括第一优先级日间送电指令和第二优先级日间送电指令；即只要检测有日间送电指令则都按照后续控制逻辑进行暂停送电)，若是，则云控制服务器10通过微电网控制器531向能量管理器532下达控制指令，控制储能设备30停止进行日间送电指令，并同时云控制服务器通过微电网控制器531向光伏控制器533发送控制指令，光伏控制器533控制当前光伏端向储能设备30供电(本发明实施例采用了最为理想的控制设计方案，即执行光伏端全部进行供电储能操作，这样做的目的是减少储能设备在充电的同时，又同时放电的操作，这样有利于保障储能设备的可靠性和使用寿命)，并同时通过云控制服务器10向主网实施连接请求，通过控制切换开关545控制主网向多个用户终端供电，直至储能设备30的剩余容量达到了标准容量阈值(需要说明的是，上述标准容量阈值是储能设备为了保护安全避免过充设计的一个预设阈值)后则控制当前储能设备停止储能动作；需要说明的是，微电网控制器不仅与能量管理器通信连接，还与光伏控制器通信连接，同时微电网控制器还与光伏端的多种检测传感器通信连接，同时微电网控制器还与用户终端的多种传感器以及控制节点实现通信连接，同时微电网控制器还与上述切换开关电连接；

在具体应用时，云控制服务器实现传感器数据信息采集、建立一种基于多种参考因素在内的大数据统计计算方法，最终实现储能设备的输电配电方案；通过云控制服务器配合光伏端、储能设备端，用户终端以及用户终端的负载端实现智能管控，还可通过技术手段定向筛选出目标用户终端，最终对其实现优选保障送电，从而解决了特定工况条件下储能设备安全可靠的连续运行。

如图4所示，云控制服务器在并网夜间时储能设备的容量配置控制策略如下；云控制服务器10还包括重点用户终端获取模块103、重点用户终端用电量计算模块104和夜间并网管控模块105；

上述重点用户终端获取模块103，用于对当前运行时段的主分类进行检测，在判断当前运行时段进入夜间监测当前储能设备时，则获取初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息；

上述重点用户终端用电量计算模块104，根据初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息，针对初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算对应的用电量总需求值，并根据用电量总需求值计算并设置预存电量高限阈值和预存电量低限阈值(详见后续技术方案)；

上述夜间并网管控模块105，用于根据当前储能设备的剩余容量以及预存电量高限阈值、预存电量低限阈值关系，实现并网状态下的储能设备夜间管控操作(上述预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值和初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算对应的用电量总需求值，上述技术操作实际上是并网状态下的储能设备夜间管控操作，但是其就已经为未来第二天可能突发离网实现预备操作)：

实时监测当前储能设备的剩余容量是否大于预存电量高限阈值，如果大于则认定符合安全优先启动条件，则云控制器服务器通过微电网控制器向能量管理器发送第一优先级夜间送电指令，储能设备执行第一优先级夜间送电指令，直接向多个用户终端输电(即送电)，伴随储能设备的电量释放同时云控制器服务器进一步检测判断当前储能设备的剩余容量是否触发低于预存电量低限阈值，若当前储能设备的剩余容量已经触发低于预存电量低限阈值则通过微电网控制器向能量管理器发送停止执行送电指令，控制当前储能设备停止执行送电指令；随后通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端输电。(即本发明实施例设计的储能设备的容量配置始终受到密切监控和检测，在日间进行储能以及放电后，当进入夜间的初始时刻就要对当前储能设备的剩余容量进行检测，同时本系统根据使用场景特定性(即用户终端是军事用电单位，用户终端的重要负载则可能是军用用电单位所使用的雷达设备、监控设备，非重要负载可能是空调等电器设备)，将未来突发可能产生的离网考虑在内，因此当进入夜间的初始时刻就要检测初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息；注意，该初始的第一优选级序列中的所有用户终端就是人为预设的重要用户终端(例如：某个用户终端单位就是重要军事单位，因此其理应认定为重要用户终端加入到初始的第一优选级序列中)；本系统在进入夜间时刻起应当对储能设备的剩余容量以及预存电量高限阈值、预存电量低限阈值关系做判断；第一储能设备能不能送电，只有满足其剩余电量足够多，应当至少高于预存电量高限阈值(且该预存电量高限阈值与初始的第一优选级序列的用户终端有关)，这样才能满足放电一夜第二天早上还留存符合特定要求的电量或是放电一段时间后还留存符合特定要求的电量；然而本系统设计的预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值却跟未来可能发生的离网状态下的所需电量有关；本系统设计时认为未来可能随时发生离网，例如主网受到攻击或是损害，因此设计了预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值；未来可能会发生突然离网时(初始的第一优选级序列中的用户终端)可能消耗的剩余容量，因此将其保留下来，然而本发明实施例并不是对每个用户终端都进行考虑进来，只是对离网特定场下的初始的第一优选级序列中的用户终端所需的用电量总需求值进行了计算。

如图4所示，所述云控制服务器10包括夜间离网管控模块；其中，所述夜间离网管控模块包括判断模块106、第一输电控制模块107、迭代反馈模块108、用户终端的真实缺电率计算模块109、监测模块110、目标确定模块111、第二输电控制模块112；

判断模块106，用于获取初始的第一优选级序列中的所有的用户终端的属性信息，根据所述属性信息求解初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段的用电量总需求值，同时云控制服务器通过微电网控制器获取能量管理器的当前储能设备的剩余容量信息数据，判断当前储能设备的剩余容量是否小于初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段的用电量总需求值；

若大于，则第一输电控制模块107控制储能设备直接向初始的第一优选级序列中的所有的用户终端输电；

若小于，则迭代反馈模块108向微电网控制器启动智能管控指令：根据当前储能设备的剩余容量与初始的第一优选级序列中的每个用户终端的夜间剩余时段的单位用电量需求值关系，迭代调整所述初始的第一优选级序列得到在初始的第一优选级序列基础上的第一优选级序列子列表以及目标用户终端；

用户终端的真实缺电率计算模块109，用于计算当前储能设备的剩余容量除以初始的第一优选级序列中的所有用户终端的数量得到一个平均电量分配数值，利用所述平均电量分配数值与当前用户终端的各自剩余夜间时段的单位用电量需求值关系求解得到一个当前用户终端的真实缺电率；当前用户终端的真实缺电率为QM＝(Qa-Qj)/Qa；即真实缺电率QM＝(Qa-Qj)/Qa,其中，QM为针对当前用户终端的真实缺电率，且QM为正数才有效，如果QM为负数说明当前用户终端不缺电；Qa为当前用户终端的剩余夜间时段的单位用电量需求值；Qj为初始的第一优选级序列中的所有用户终端的平均电量分配数值；

监测模块110，用于计算监测初始的第一优选级序列中的当前每一个用户终端的真实缺电率；

目标确定模块111，用于从初始的第一优选级序列中筛选选择当前的用户终端的真实缺电率高于预设的自身的缺电率预警阈值，且当前用户终端所对应的重要负载占比也大于预设标准级别数值后才确定其当前用户终端为目标用户终端；其中，重要负载占比为当前用户终端的重要负载数量与当前用户终端的所有负载数量之间的比例；

第二输电控制模块112，用于确定第一优选级序列子列表的用户终端其为主供电输送对象；由储能设备向多个目标用户终端输出输电电量，向初始的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外的用户终端输出输电电量；上述第一优选级序列子列表的输电电量高于初始的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外的用户终端。

在本系统中，云控制服务器与微电网控制器是最核心的运算控制中心，尤其是云控制服务器是其数据运算控制，主要下达通信指令，最终由微电网控制器执行完成；因此说，上述微电网控制器具有控制、协调、管理等功能，并由微电网工作站(云控制服务器10实现智能调度和分析处理)下达通信指令，然后由微电网控制器531实现现场设备的控制管理，除包括上述技术方案涉及光伏控制器(1、光伏控制器533，通过传感器信息收集以方便采集光照强度历史数据)调控，储能设备调控(2、上述储能设备30的容量配置调控，主要涉及两个方面，一个是以储能设备可靠性最优为约束条件结合经济性等约束条件协同实现的并网控制策略；另一个是微电网控制器以储能设备可靠性可持续连续运行为约束条件的离网控制策略，即微电网控制器可以对储能设备的能量管理器发送控制指令，利用能量管理器532按本发明特定设计的目标用户终端结合多负载协同送电控制策略对微电网系统进行智能调度和管控，响应时间为分钟级。)以及用户终端(3、根据重要性实现第一优选序列中每个目标用户终端的负载优先级用电管控)调控之外，还具有如下调控功能。4、微电网控制器可以用于调整负载开关控制节点，实现负载接入运行启停控制。5、上述微电网控制器还用于实时监测主网运行状态，当主网运行状态出现故障(可能会对微电网实施冲击时)后，向总开关控制节点发送控制指令，利用总开关控制节点要将微电网中重要的目标用户终端(或是普通的用户终端)尽快地与主网隔离。6、现场设备的控制数据统一交互中心，注意本实施例中的微电网控制器还相当于一个数据交互中心，其不仅仅用于向底层设备执行通信指令下达，同样其还具有采集收集多种现场监控传感器以及控制节点状态的操作，最终全部反馈到云控制服务器处，最终通过云控制服务器实现智能管控。总体来看，微电网控制器采用了大量的电力电子器件进行控制。在用户侧正常情况下与并网运行，当电网发生故障进入孤岛模式运行。微电网控制器则需要发挥一些特定的技术功能，例如：储能用电，储能吸能、调度和通信。

对此本发明实施例不仅设计了微电网控制器还设计了能量管理器，上述能量管理器用于对储能设备的当前存储电量进行监控，对光伏阵列(或称光伏端、光伏组件)的蓄电池电池进行集中监控，还用于对光伏端进入储能设备的发电量进行控制，对于多余电量转存并网配置；但是微电网控制器其所有的智慧逻辑控制应当得益于云控制服务器；其中，云服务器是最为重要的中枢控制系统以及监测系统，其重要性不言而喻；云控制服务器，用于对当前孤岛时刻的四个方面进行系统性的检查监测工作，主要包括对光伏端，包括对储能设备端，包括对用户终端(多种优选级控制节点)，包括对切换开关端和负载开关控制节点端；

实施例二：如图5所示，基于同样控制原理，本发明实施例二还设计了一种太阳能微网储能容量配置优化处理方法，其利用了上述太阳能微网储能容量配置优化处理系统，包括如下操作步骤：

本发明实施例采用的太阳能微网储能容量配置优化处理方法实际上采用谨慎控制充电以及谨慎控制放电的策略，对于什么时间段吸收储存电能，以及什么时间段放电采用了独立的控制方法，同时本发明实施例尽量避免了储能设备的同时充放电作用，为了尽量避免储能设备的同时充放电以及储能设备的使用寿命可靠性，兼顾其经济性高效输电的复合设计要求，因此设计了步骤S10-步骤S30的控制策略；

步骤S10:云控制服务器，对当前运行时段的主分类进行检测，最终通过网络通信层向现场的储能设备以及光伏端发送控制指令：首先说明，当前运行时段是通过云控制服务器实时进行检测的，通过检测数据进行主分类以及识别(主分类就是日间和夜间两种分类，但是日间和夜间这两个主分类具体定义是动态变化量，详见后续具体技术方案；日间和夜间这两个主分类具体定义可以根据云控制服务器自主进行预设处理，也可以进行智能学习处理)；若检测当前运行时段为白天，则云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送执行第一优先级日间送电指令，光伏控制器控制光伏端直接向多个用户终端输电(即送电)，同时云控制服务器进行进一步判断，判断当前光伏端产生的当前发电量是否小于多个所有用户终端的用电量总需求值(需要注意说明的是，本发明实施例设计的用电量总需求值并不是根据用户终端实时计算得到的，而是通过机器学习算法结合权重分析方法，估算计算得到的用电量总需求值；当然，采用其他方式获得的用电量总需求值也属于本发明实施例保护的范围)，若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器发送执行第二优先级日间送电指令，能量管理器控制储能设备向多个用户终端输电(即这个是第二优先级)，随后云控制服务器实时检测当前储能设备的剩余容量的动态变化，当检测到当前储能设备的剩余容量到达剩余容量最小极限值时(即剩余容量

步骤S20:云控制服务器在判断当前运行时段是白天的主分类时，还包括实时对当前白天的运行时段实施细分时段检测，并执行相应的控制操作：若检测当前运行时段进入最佳目标光照时间段，则随即检测当前储能设备是否执行日间送电指令，若是，则云控制服务器通过微电网控制器向能量管理器下达控制指令，控制储能设备停止进行日间送电指令，并同时云控制服务器通过微电网控制器向光伏控制器发送控制指令，光伏控制器控制当前光伏端向储能设备供电，并同时通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端供电，直至储能设备的剩余容量达到了标准容量阈值(需要说明的是，上述标准容量阈值是储能设备为了保护安全避免过充设计的一个预设阈值)后则控制当前储能设备停止储能动作，返回步骤S10继续执行；

步骤S30:云控制服务器，对当前运行时段的主分类进行检测，在判断当前运行时段进入夜间监测当前储能设备时，则执行如下操作：

步骤S301:获取初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息；

步骤S302:根据初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息，针对初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算对应的用电量总需求值，并将用电量总需求值(预设50％、预设30％)设置为预存电量高限阈值和预存电量低限阈值；

步骤S303:根据当前储能设备的剩余容量以及预存电量高限阈值、预存电量低限阈值关系，实现并网状态下的储能设备夜间管控操作(上述预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值和初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算对应的用电量总需求值，上述技术操作实际上是并网状态下的储能设备夜间管控操作，但是其就已经为未来第二天可能突发离网实现预备操作)：

实时监测当前储能设备的剩余容量是否大于预存电量高限阈值，如果大于则认定符合安全优先启动条件，则云控制器服务器通过微电网控制器向能量管理器发送第一优先级夜间送电指令，储能设备执行第一优先级夜间送电指令，直接向多个用户终端输电(即送电)，伴随储能设备的电量释放同时云控制器服务器进一步检测判断当前储能设备的剩余容量是否触发低于预存电量低限阈值，若当前储能设备的剩余容量已经触发低于预存电量低限阈值则通过微电网控制器向能量管理器发送停止执行送电指令，控制当前储能设备停止执行送电指令；随后通过云控制服务器向主网实施连接请求，通过控制切换开关控制主网向多个用户终端输电。(即本发明实施例设计的储能设备的容量配置始终受到密切监控和检测，在日间进行储能以及放电后，当进入夜间的初始时刻就要对当前储能设备的剩余容量进行检测，同时本系统根据使用场景特定性(即用户终端是军事用电单位，用户终端的重要负载则可能是军用用电单位所使用的雷达设备、监控设备，非重要负载可能是空调等电器设备)，将未来突发可能产生的离网考虑在内，因此当进入夜间的初始时刻就要检测初始的第一优选级序列中的所有用户终端的属性信息；注意，该初始的第一优选级序列中的所有用户终端就是人为预设的重要用户终端(例如：某个用户终端单位就是重要军事单位，因此其理应认定为重要用户终端加入到初始的第一优选级序列中)；本系统在进入夜间时刻起应当对储能设备的剩余容量以及预存电量高限阈值、预存电量低限阈值关系做判断；第一储能设备能不能送电，只有满足其剩余电量足够多，应当至少高于预存电量高限阈值(且该预存电量高限阈值与初始的第一优选级序列的用户终端有关)，这样才能满足放电一夜第二天早上还留存符合特定要求的电量或是放电一段时间后还留存符合特定要求的电量；然而本系统设计的预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值却跟未来可能发生的离网状态下的所需电量有关；本系统设计时认为未来可能随时发生离网，例如主网受到攻击或是损害，因此设计了预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值；未来可能会发生突然离网时(初始的第一优选级序列中的用户终端)可能消耗的剩余容量，因此将其保留下来，然而本发明实施例并不是对每个用户终端都进行考虑进来，只是对离网特定场下的初始的第一优选级序列中的用户终端所需的用电量总需求值进行了计算。

本发明实施例采用的太阳能微网储能容量配置处理方法，其综合考虑了多种运行条件和多种主要的影响因素，提出了一种优化的控制方案，这种优化控制方案充分考虑了用户终端的短期以及长期用电量的消耗，充分考虑了储能设备的日间表现，充分考虑了储能设备的并网使用可靠性安全性；同时也充分考虑了离网状态时储能设备的长期孤岛运行匹配方案，最终实现了其在日间的智能充放电协调工作，实现了在并网状态下保障储能设备的容量配置更对储能设备使用寿命以及可靠性有利，实现了离网状态下保障储能设备能够长期稳定运行，保证其能够优先供给重要的用户终端以及重要负载，同时保障其储能设备的可靠性。与此同时，本系统尤其对储能设备日间的充电以及放电进行了智能协调控制，实现了储能设备的容量智能配置。

当然在步骤S10之前还包括云控制服务器的系统参数设置操作，在系统参数设置时将微电网诸多数据进行了采集以及设置录入；其中包括对运行时段的主分类进行初始设置，对一些控制参数进行设置。在系统参数设置时包括对运行时段的主分类进行初始设置，对运行时段的主分类的参数进行设置包括如下操作步骤：

云控制服务器，实时获取当前运行时间的气象信息数据；气象信息数据包括当前天的光照强度日照时间变化曲线；根据当前天的光照强度日照时间变化曲线计算当前天的白天主分类运行时间段，夜间主分类运行时间段；由于本系统设置了早上光照强度持续预设一段时间达到标准日间日照强度值则可以认定当前时间即可为白天，当遇到下午时光照强度逐渐降低，持续预定一段时间低于标准夜间日照强度值则认定当前进入夜间。因此，获得当前天的光照强度日照时间变化曲线是技术实现的基础，根据光照强度来进行白天或是夜间的判断，而不是传统技术中对时间分段的粗糙计算；因为有些地区时间很晚了但是光照强度很好仍然可以认定为白天。

云控制服务器对当前运行时段的分类进行监测，然而这种运行时段监测是一种变量的甄别条件，而且本发明实施例为了获取最佳的目标光照时间段，对于运行时段的划分分为主分类和细分分类两种融合的技术方案；主分类是指将运行时段主要分为日间或是夜间(例如：检测时间6:00-18:00为日间，检测18:00-第二天6:00为夜间，即分为日间或夜间两种大分类；但是很多西部地区可能认定为日间时间是6:00-19:00，19:00-第二天6:00为夜间)；同时本发明实施例还在日间分类时段还进行了细分，得到多个日间运行时段(其中最佳目标光照时间段就是某一个运行时段)；若当前运行时段进入最佳目标光照时间段则采用步骤S20的控制逻辑；最佳目标光照时间段，这个时间段主要利用机器学习办法进行实施获得，不仅如此本发明实施例为了提升计算精度，其中主分类的运行时段也是采用机器学习办法得到的，例如检测时间6:00-18:00为日间，其中具体日间具体时段并不是一成不变的，其居然是根据历史光照强度学习而来的，因为有些地区光照时间比较长，经过机器学习办法可能认定为6:00-19:00均为日间(或称白天)的主分类；最为重要的是，本发明实施例中的预测将当前运行时段划分为日间和夜间两个大分类(或称主分类)，同时又对每个主分类下进行了光照强度特征进行分析，继而得到一个变化量的日间运行时段控制策略，但是上述控制策略的核心始终在于对储能设备使用寿命更长为参考目标的。

在上述操作步骤S10中，在执行用户终端的用电量总需求值时，其涉及到了对所有用户终端的用电量总需求值进行估算；同时在上述操作步骤S30执行过程中，在执行针对初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算对应的用电量总需求值，也同样涉及到了对初始的第一优选级序列中的所有用户终端进行用电量总需求值的估算；上述过程中无论是所有用户终端的用电量总需求值还是特定用户终端群体的用电量总需求值，都是采用如下估算办法实施的；对用户终端的用电量总需求值进行计算，具体包括如下操作步骤：

步骤S101：获取每个用户终端的第一历史需求电量，同时获取每个用户终端的第二历史需求电量；

步骤S102：根据第一历史需求电量和第二历史需求电量求解每一个用户终端的用电量总需求值；每一个用户终端的用电量总需求值＝第一历史需求电量×第一权重值+第二历史需求电量×第二权重值；其中，第一历史需求电量是当前运行时间对应的去年同月的历史需求电量，其中,第二历史需求电量是当前运行时间对应的前N天的天平均历史需求电量。上述第一权重值和第二权重值均是预设设定的固定数值。

步骤S103：然后汇总求和计算多个用户终端的用电量总需求值。

在上述技术方案中，在执行操作步骤S10过程中(具体执行步骤S103时)就是最终汇总计算所有的用户终端的用电量总需求值进行求和，最终得到了多个用户终端的用电量总需求值。

同样在执行操作步骤S40过程中，具体执行步骤S101、步骤S102的技术操作则不再是针对所有用户终端而是针对初始的第一优选级序列中的所有用户终端(即选定特定用户终端单位)，然而具体执行步骤S103时，则是针对初始的第一优选级序列中的所有用户终端计算用电量总需求值。

需要说明的是，本发明实施例采用的太阳能微网储能容量配置处理方法，其在两个技术处实现了用电量总需求值的计算，一个是日间所有用户的用电量总需求值计算，另一个则是刚刚进入夜间时，对初始的第一优选序列中的目标用户终端(即特定用户终端)的用电量总需求值进行预估计算，上述计算过程均充分考虑了用户终端的短期以及长期用电量的消耗。具体技术方案是：计算当前储能设备端本发明实施例则时段概念分为两个集合，评分进行处理，第一权重为长期历史时间段，第二权重为近期时间段的这样对储能配置具有重要意义；当然本发明实施例还设计有其他办法实施对用户终端的用电量总需求值进行高精度有效分析；在微电网并网时，储能设备检测当前运行时段，向本系统输入了长期用电历史数据、短期用电历史数据，最终在当前天并网状态下进入夜间时刻会估算当前多个用户终端可能使用上的用电量总需求值(最终根据长期用电历史数据和短期用电历史数据综合进行权重估算，这样避免了只关注平均用电历史数据的计算的偏差性，同时也避免了只关注长期用电历史数据的偏差性)；然后根据当前用电量总需求值，当前发电量、当前运行时段信息，实施储能设备的容量配置操作。

本发明实施例采用的容量配置方法则始终以储能设备长期稳定运行为主要调控目标，尤其是在夜间且离网状态下确保其稳定地实现孤岛运行时间最长，安全可靠最稳定的技术方案输出，这样保障储能设备更为稳定，对此本发明实施例则采用了如下技术方案，当离网时刻发生在白天(或称日间)则可以通过光伏端以及储能设备协调进行控制，且白天突然离网影响并不是大，储能设备调控并不复杂，然而本实施例则主要介绍离网时刻发生在夜间的控制方法，详见如下：

步骤S40:云控制服务器检测当前主网的运行状态，如果当前微电网与主网突然处于离网状态，则同时进一步对当前运行时段的主分类进行检测；本发明实施例采用的上述步骤S30时，云控制服务器，在判断当前运行时段进入夜间时刻监测当前储能设备利用初始的第一优选级序列中的所有用户终端其实际上是为了避免其夜间突然离网，而为未来离网时做准备而调整判断当前储能设备的送电调度，此时仍然是在并网状态下，因此其采用了设置预存电量高限阈值以及预存电量低限阈值等实现谨慎启动储能设备送电，谨慎实施送电控制策略；然而一旦确定进入了离网且是夜间的突发断电情况，此时需要执行步骤S40的控制策略；

步骤S40的执行操作还包括如下步骤：

步骤S40:云控制服务器检测当前主网的运行状态，如果当前微电网与主网突然处于离网状态，则同时进一步对当前运行时段的主分类进行检测以及相应控制操作，具体包括如下步骤：

步骤S401：云控制服务器获取初始的第一优选级序列中的所有的用户终端的属性信息，根据所述属性信息求解初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段的用电量总需求值(举例说明，假设：此时计算的初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段，注意这是特定时间即剩余夜间时段，剩余夜间时段即当前时刻距离机器学习得到到进入日间白天初始时刻之间的时间差；例如：此时用电量总需求值为130万千瓦时)，同时云控制服务器通过微电网控制器获取能量管理器的当前储能设备的剩余容量信息数据，判断当前储能设备的剩余容量是否小于初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段的用电量总需求值；在本发明实施例中，初始的第一优选级序列中的所有的用户终端是初步设计筛选的，本系统的计算程序将所有的用户终端按照重要单位程度设定5个级别，即5级、4级、3级、2级、1级共计5个预设级别数值，其数字越高级别越重要；其中，初始的第一优选级序列中的用户终端都是5级的用户终端，其余级别的用户终端只有在步骤S402才有可能供电，当初始的第一优选级序列中的用户终端都缺电时则不会向5级以下的用户终端送电；同时在步骤S302-步骤S303是夜间初入并网状态下，那时求解的是初始的第一优选级序列中的所有的用户终端的用电量总需求值特指整夜用电量需求值，然而在该步骤S401是夜间突发离网，此时可能夜间储能设备已送电了一段时间，因此此时计算的是初始的第一优选级序列中的所有用户终端的剩余夜间时段的用电量总需求值，用以判定后期寻找目标用户终端。

若否(即大于或等于的情况)，则进入步骤S402：

步骤S402：控制储能设备直接向初始的第一优选级序列中的所有的用户终端输电；

若是(即小于的情况)，则进入步骤S403：

步骤S403：云控制服务器向微电网控制器启动智能管控指令：根据当前储能设备(当前此刻)的剩余容量与初始的第一优选级序列中的每个用户终端的剩余夜间时段的单位用电量需求值关系，迭代调整所述初始的第一优选级序列得到在初始的第一优选级序列基础上的第一优选级序列子列表以及目标用户终端：特殊情况下可以将初始的第一优选级序列以外的用户终端全部实施断电处理，同时将初始的第一优选级序列的用户终端进行更新调整；

步骤S4031：云控制服务器计算当前储能设备的剩余容量除以初始的第一优选级序列中的所有用户终端的数量(此时假设：用户终端的数量为100)得到一个平均电量分配数值(此时计算结果为：1.3万千瓦时)；利用平均电量分配数值与当前用户终端的夜间剩余时段的单位用电量需求值关系求解当前用户终端的真实缺电率；利用所述平均电量分配数值与当前用户终端的各自剩余夜间时段的单位用电量需求值关系求解得到一个当前用户终端的真实缺电率；当前用户终端的真实缺电率为QM＝(Qa-Qj)/Qa；即真实缺电率QM＝(Qa-Qj)/Qa,其中，QM为针对当前用户终端的真实缺电率，且QM为正数才有效，如果QM为负数说明当前用户终端不缺电；Qa为当前用户终端的剩余夜间时段的单位用电量需求值；Qj为初始的第一优选级序列中的所有用户终端的平均电量分配数值；

举例说明，在某一个实施例中，在执行上述步骤S401时，假设初始的第一优选级序列中的所有用户终端的夜间剩余时段的用电量总需求值为130万千瓦时；初始的第一优选级序列中的所有用户终端的数量为100个，得到一个平均电量分配数值(1.3万千瓦时)；由上述计算公式可以得到平均电量分配数值为1.3万千瓦时，例如：某一个用户终端其估算夜间的单位用电量需求值就是2万千瓦时，那么根据真实缺电率为QM＝(Qa-Qj)/Qa计算：QM＝(2-1.3)/2得到真实缺电率就是35％；需要说明的是，在现有技术中常用方法对微电网整体缺电率进行计算，这种计算方式非常简单粗暴，考虑因素非常少，但是本发明实施例采用的步骤S401技术方案计算的真实缺电率不用于现有技术，这种真实缺电率首先是计算的每个用户终端的缺电率，这样就完成了更精确获取的缺电率数据，同时每个用户终端的真实缺电率以及重要级别数值将会调整当前目标用户终端的重要指标参数；

步骤S4032：云控制服务器计算监测初始的第一优选级序列中的当前每一个用户终端的真实缺电率；

步骤S4033：云控制服务器从初始的第一优选级序列中筛选选择当前的用户终端的真实缺电率高于预设的自身的缺电率预警阈值，且当前用户终端所对应的重要负载占比也大于预设标准级别数值后才确定其当前用户终端为目标用户终端；其中，重要负载占比为当前用户终端的重要负载数量与当前用户终端的所有负载数量之间的比例；

需要说明的是，上述目标用户终端是经过优化筛选计算得到的，上述目标用户终端最终被录入第一优选级序列子列表中，同时其第一优选级序列子列表并不是一成不变的计算量其是会随着运行时间的推移变化，本发明实施例将该计算量参考进行就是为了孤岛运行时应当按照重要用户终端，重要目标用户终端的重要负载进行精准化的调控，最终保障储能设备的电量分配高效，精准且保障特定场景下的特殊负载能够可靠连续使用。

步骤S4034：确定第一优选级序列子列表的用户终端其为主供电输送对象；由储能设备向多个目标用户终端输出输电电量，向初始的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外的用户终端输出输电电量；上述第一优选级序列子列表的输电电量高于初始的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外的用户终端端。举例说明，当前用户终端的自身的缺电率预警阈值为31％，然而此时前述步骤已经计算得到当前用户终端的缺电率为35％，认定其确实超出了缺电率预警阈值，因此其认为缺电严重；本发明实施例认为两个综合条件下才能认定是符合第一优选级序列下的第一优选级序列子列表的用户终端(即目标用户终端)，因为本发明实施例认定特定使用场景(例如：军事设施，军区等使用的微电网控制策略)，立足在孤岛运行时如何保障储能设备的按照用户终端的重要性级别以及缺电情况进行合理容量配置，其这样的控制目的最终仍然是保障储能设备在孤岛运行时的长期可靠性，保障其运行时间最长；因此，执行上述S4033是为了更高精度计算得到第一优选级序列子列表的用户终端，分配其更多的电量(比平均电量分配数值更多的电量进行分配)，同时分配给第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外用户终端相对较少的电量(比平均电量分配数值更少的电量进行分配)；上述控制方法认为入围第一优选级序列都是重要的用户终端(即目标用户终端)都需要进行送电，然而在此基础进一步对第一优选级序列划分为送电更多的第一优选级序列子列表的用户终端，送电次多的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外用户终端。同时后续实施例还设计了舍弃一些用户终端的负载的控制方案；

因此说，研究人员设计认为第一优选级序列中的用户终端并不是最精准需要主要送电的对象，对此实施了进一步计算说明；只有当前用户终端缺电高于自身的缺电率预警阈值，同时重要负载占比也比较高两种复合条件下才会认定作为最主要的送电目标，因此说在满足上述两个条件下，可以判定当前用户终端不仅仅缺电较为严重，而且其重要负载占比也比较高，因此其应当认定为调整后第一优选级序列的目标用户终端(即调整后的第一优选级序列可以理解在第一优选级序列基础上做了细分计算，得到了第一优选级序列子列表的用户终端)；本发明实施例对初始的第一优选级序列中的所有用户终端都进行供电，目标用户终端供电会更多些，非目标用户终端供电更少些，确定第一优选级序列子列表的用户终端其为主供电输送对象；上述第一优选级序列子列表的输电电量应当高于初始的第一优选级序列中第一优选级序列子列表以外的用户终端；云控制服务器对所有的用户终端进行监控，最终确定多个目标用户终端，并由储能设备向供给超过平均电量分配数值更多的电量输送给的目标用户终端；需要说明的是，因为电力不足而造成的限制用电的情况被称为缺电；本实施例则主要针对特定场景下，特定使用环境下对离网夜间储能设备的供需平衡做约束控制，最终减少重要用户终端以及重要用户终端下的重要负载缺电发生，实现相应的智能控制策略。

在步骤S4034执行过程中，云控制服务器实施对目标用户终端的运行状态进行检测，当认定负载缺电严重时，则执行对当前目标用户终端的非重要负载的限制断电操作，具体包括如下操作步骤：

步骤S40341：云控制服务器检测计算当前目标用户终端数量与第一优选级序列中的所有用户终端数量之比，以及检测计算当前目标用户终端的重要负载的负载缺电率；

步骤S40342：判断如果当前目标用户终端数量与第一优选级序列中的所有用户终端数量之比高于预设比例，且当前目标用户终端的重要负载负载缺电率超过标准负载缺电率安全值时，云控制服务器发送报警信号；其中，重要负载的负载缺电率QF，负载缺电率QF为负载缺口电量QV与重要负载运行所需电量总和QH之比；如果当当前目标用户终端数量与第一优选级序列中的所有用户终端数量之比高出预设比例，则说明目标用户终端越来越多，整体缺电将会越发严重，同时本实施例还对重要负载的负载缺电率进行了计算(此处不同于用户终端的真实缺电率概念)，本实施例认定目标用户终端以及负载压力实现了“双升”后，这种情况预示着微电网缺电压力非常明显；此时云控制服务器发送报警信号，提示储能设备运行送电存在较大可持续运行风险，同时将会启动对当前目标用户终端的非重要负载的限制断电操作；当然本实施例系统也可以根据其他算法对重要负载数量以及重要负载的负载缺电率进行统计计算，对此不再赘述；

步骤S40343：云控制服务器启动对当前目标用户终端的非重要负载的限制断电操作。

本系统设计的云控制服务器先进行系统性的参数设计以及系统性的硬件架构，然后在具体运行时不断进行检测计算，最后确定了需要特定送电的第一优选序列的用户终端以及第一优选序列子列表中的目标用户终端，最后再进行优先级电量分配，分配电量运算。

在步骤S40343步骤中，云控制服务器启动对当前目标用户终端的非重要负载的限制断电操作，具体包括如下控制操作：

步骤S403431：云控制服务器通过微电网控制器获取当前目标用户终端的非重要负载的负载控制节点的开关信息；

步骤S403431：通过微电网控制器限制断开当前目标用户终端的非重要负载的负载控制节点与储能设备之间的电性连接。

当微电网处于离网状态时，现有技术即便光伏发电系统处于离网状态(即孤岛状态)，光伏发电系统和储能设备之间的电力调度以及储能设备的容量配置仍然是采用与并网时差别不大的控制方法，但是本发明实施例并没有采用这样的传统控制方法；本发明实施例则是更多的考虑，储能设备的孤岛运行时间的长期可靠性，保障用户终端的持续供电能力，因此就选择性的对非重要的用户终端进行了放弃供电，实现了初始的第一优选级序列的用户终端送电控制(具体实施时又考虑了第一优选级序列子列表的目标用户终端以及重要负载的管控)；因此本实施例在储能方面，在并网状态下储能应当更多的实施储能，同时也是兼顾放电，因此应当预留夜间用电量进行了特定的控制方法和控制逻辑；本发明实施例所选用的离网储能设备的容量配置方法与现有技术存在很大不同，所实施的方法也存在很大区别；

针对多个用户终端或是目标用户终端，本实施例执行自动调整操作，同样还针对不同的送电情况设计了不同启动控制条件，该技术操作方法实际解决的是负荷转移在需求侧管理中是对电力客户用电负荷实行合理管控。本实施例在实现储能设备用电管控时，首先获取了负荷结构、用电负荷特征(负荷结构主要是用电终端，用电负荷特征则需要用户终端的特定，用户终端的重要负载情况(例如：某个用户终端所使用的负载主要为：空调，热水器，热泵、服务器、雷达、卫星接收机等，但是其中作为军事单位所使用的重要负载可能是雷达、卫星接收机)然后进行特定的控制送电；在最终的终极管控中，甚至可能使用到对底层设备层实现控制节点的管控，例如直接对空调、热泵等非重要负载实施开、停控制，对重要负载始终保持送电情况，这样可以缓解高峰负荷，缓解负载缺电，也尽可能的保障储能设备的孤岛长时连续运行安全。

云控制服务器在对初始的第一优选级序列中的当前目标用户终端分配的电量获取，然后通过云控制服务器了解所有的当前目标用户终端的负载进行编号收集，同时进行队列排序得到当前目标用户终端的负载重要程度进行排序；然后利用模糊算法，对当前用户终端的负载重要程度中的前N中的重要负载进行选择，最终利用云控制服务器通过该微电网控制器对筛选出来的重要负载进行供电操作，对于淘汰的当前目标用户终端对应的非重要负载进行脱离限制断电处理操作；负载开关控制节点可甩去一些不重要负载，但仍能保证一些重要负载的正常、连续运行。随着目标用户终端的数量增加，因此不断实时判断是否有新的目标用户终端(以及其用户编号)被分配初始的第一优选级序列中；如果有目标用户终端被分配录入第一优选级序列中，则不断循序的方式，录入新的目标用户终端用户编号，并实时更新当前第一优选级序列，最后协调实现储能设备分配。云控制服务器相隔一定时间周期(通常为1-10分钟为一个时间周期)，更新初始的第一优选级序列。

本发明实施例对储能设备的保护主要体现在以下几个方面，最关键的是储能设备它本身的容量配置控制、保护以及对微电网的输电控制，安全控制和维持其运行稳定性。本发明实施例采用的太阳能微网储能容量配置优化处理系统，其中一个重要的功能是微电网的并网运行和孤岛夜间运行方式的连续平稳调控以及始终并不以经济性调整为主要目标，而是更多考虑储能设备的安全性以及可靠性，以其为主要的约束条件。

综上，本发明实施例提供的上述太阳能微网储能容量配置优化处理系统，其云控制服务器先进行条件预判、传感数据检测采集，计算相应数据更加数据进行智能运算，并根据光伏发电情况和储能设备电力容量以及其他特定条件选择确定符合特定条件稳定运行的目标用户终端，然后再规划设计输电控制方案；通过技术手段定向筛选出目标用户终端，定向实现智能管控，微网离网运行时，首要目标是保证重要用户终端的供电，可有选择地保证初始的第一优选级序列中的目标用户终端，在此基础上尤其保障目标用户终端对应的重要负载的供电，其离网夜间平衡控制策略是根据微电网内储能设备的剩余储能容量以及用户终端用电特征，负载用电特征决定微电网内发电以及送电调节方法，通过本实施例的方法解决了特定工况条件下储能设备连续可靠运行稳定的技术难题。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；本领域的普通技术人员可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。