本技术涉及制氢，特别涉及一种风光制氢系统风光配置调控方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、当前由于设备投资、生产成本、转化效率等因素制约，风光制氢尚不具备成本优势，未实现大规模商业化应用。目前我国主要以化石能源制氢为主，工业副产氢为辅，绿氢生产不足1%。但随着风电光伏装机规模壮大、可再生能源电力成本持续下降、电解水制氢技术不断进步，可再生能源电解水制氢呈现快速发展态势。通过合理配置风光装机容量，风光一体化制氢系统可以优化新能源出力曲线，提升系统可靠性、经济性和生产效率，具有较大的发展潜力。而现有技术中缺少系统的风光制氢制醇相关控制方法。
技术实现思路
1、本技术的目的是提供一种风光制氢系统风光配置调控方法、装置、设备及计算机可读存储介质，从而实现合理地配置风光制氢系统的风光装机容量。
2、为实现上述目的，本技术提供了一种风光制氢系统风光配置调控方法，包括：
3、根据风电时序功率、光伏时序功率、合成产品目标、电解槽产氢量、电解槽投运时间、电解槽数量、储氢罐容量、购电和弃电之间的逻辑关系，创建风光配置调控模型；
4、对所述风光配置调控模型设定边界条件，并输入风光制氢系统的成本单价；
5、以所述风光制氢系统的成本最小为优化目标，对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优容量配置对应的最优风光制氢方案。
6、可选的，所述边界条件包括购电率的边界条件、弃电率的边界条件和产氢量的边界条件；
7、所述风光制氢系统的成本单价包括风电的成本单价、光伏的成本单价、制氢的成本单价和储氢的成本单价。
8、可选的，所述以所述风光制氢系统的成本最小为优化目标，对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优容量配置对应的最优风光制氢方案，包括：
9、以所述风光制氢系统的成本最小为优化目标，采用群举或蚁群方法对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优容量配置对应的最优风光制氢方案。
10、可选的，所述根据风电时序功率、光伏时序功率、合成产品目标、电解槽产氢量、电解槽投运时间、电解槽数量、储氢罐容量、购电和弃电之间的逻辑关系，创建风光配置调控模型，包括：
11、将所述风电时序功率和所述光伏时序功率叠加得到新能源时序功率为p风光，根据所述p风光，计算得到理论可投运的电解槽数量为n理论；
12、根据所述合成产品目标、所述电解槽产氢量、所述电解槽投运时间，确定需要配置的电解槽数量为n配置；
13、确定制备产品最大负荷用氢量，折算成最大负荷的电解槽数量为n大；并确定制备产品最小负荷用氢量，折算成最小负荷的电解槽数量为n小；
14、根据n理论、n配置、n大、n小、实际投运的电解槽数量n实际、所述储氢罐容量、所述购电和所述弃电之间的所述逻辑关系，创建所述风光配置调控模型；所述逻辑关系包括：
15、当所述n理论大于所述n大，且所述储氢罐容量已满时，n实际=n大，且进行所述弃电；
16、当所述n理论大于所述n大，所述储氢罐容量未满，且所述n理论大于所述n配置时，n实际=n配置，且进行所述弃电；
17、当所述n理论大于所述n大，所述储氢罐容量未满，且所述n理论不大于所述n配置时，n实际=n理论取整数；且当实际投运功率p投运大于所述p风光时，进行所述购电，购电功率p购=p投运-p风光；当所述p投运小于所述p风光时，进行所述弃电，弃电功率p弃=p风光-p投运；
18、当所述n理论不大于所述n大，所述储氢罐容量已空，且所述n理论大于n小 时，n实际=n理论取整数；且当所述p投运大于所述p风光时，进行所述购电，p购=p投运-p风光；当所述p投运小于所述p风光时，进行所述弃电，p弃=p风光-p投运；
19、当所述n理论不大于所述n大，所述储氢罐容量已空，且n理论不大于n小，n实际=n小，且进行所述购电；
20、当所述n理论不大于所述n大，且所述储氢罐容量未空时，n实际=n理论取整数；且当所述p投运大于所述p风光时，进行所述购电，p购=p投运-p风光；当所述p投运小于所述p风光时，进行所述弃电，p弃=p风光-p投运。
21、可选的，所述n理论是整数，所述逻辑关系还包括：
22、当所述n理论大于所述n大，所述储氢罐容量未满，且所述n理论不大于所述n配置时，n实际=n理论；且当目标投运功率p目标大于所述p风光时，进行所述购电，p购=p目标-p风光；当所述p目标小于所述p风光时，进行所述弃电，p弃=p风光-p目标；
23、当所述n理论不大于所述n大，所述储氢罐容量已空，且所述n理论大于n小 时，n实际=n理论；且当所述p目标大于所述p风光时，进行所述购电，p购=p目标-p风光；当所述p目标小于所述p风光时，进行所述弃电，p弃=p风光-p目标；
24、当所述n理论不大于所述n大，且所述储氢罐容量未空时，n实际=n理论；且当所述p目标大于所述p风光时，进行所述购电，p购=p目标-p风光；当所述p目标小于所述p风光时，进行所述弃电，p弃=p风光-p目标。
25、可选的，所述逻辑关系还包括：
26、当所述n理论大于所述n大，所述储氢罐容量未满，且所述n理论不大于所述n配置时，n实际=n理论；且根据预先设定的所述储氢罐容量和产品产率的对应关系，进行所述购电或所述弃电，以达到当前所述储氢罐容量对应的产品产率；
27、当所述n理论不大于所述n大，所述储氢罐容量已空，且所述n理论大于n小 时，n实际=n理论；且根据预先设定的所述储氢罐容量和所述产品产率的对应关系，进行所述购电或所述弃电，以达到当前所述储氢罐容量对应的产品产率；
28、当所述n理论不大于所述n大，且所述储氢罐容量未空时，n实际=n理论；根据预先设定的所述储氢罐容量和所述产品产率的对应关系，进行所述购电或所述弃电，以达到当前所述储氢罐容量对应的产品产率。
29、可选的，所述将所述风电时序功率和所述光伏时序功率叠加得到新能源时序功率为p风光，根据所述p风光，计算得到理论可投运的电解槽数量为n理论前，包括：
30、获取目标地区的风电发电功率时序表及光伏发电功率时序表，折算单位容量风电发电功率时序表及单位容量光伏发电功率时序表；所述单位容量所述风电发电功率时序表包括所述风电时序功率，所述单位容量所述光伏发电功率时序表包括所述光伏时序功率。
31、为实现上述目的，本技术还提供了一种风光制氢系统风光配置调控装置，包括：
32、模型建立模块，用于根据风电时序功率、光伏时序功率、合成产品目标、电解槽产氢量、电解槽投运时间、电解槽数量、储氢罐容量、购电和弃电之间的逻辑关系，创建风光配置调控模型；
33、模型设置模块，用于对所述风光配置调控模型设定边界条件，并输入风光制氢系统的成本单价；
34、模型计算模块，用于以所述风光制氢系统的成本最小为优化目标，对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优容量配置对应的最优风光制氢方案。
35、为实现上述目的，本技术还提供了一种风光制氢系统风光配置调控设备，包括：
36、存储器，用于存储计算机程序；
37、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述的风光制氢系统风光配置调控方法的步骤。
38、为实现上述目的，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的风光制氢系统风光配置调控方法的步骤。
39、显然，本技术提供的一种风光制氢系统风光配置调控方法，通过若干逻辑创建调控模型，并对模型设定边界条件和输入成本单价，然后以成本最小为优化目标，通过对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优的风电装机容量和光伏装机容量配比，及其对应的整套最优风光制氢方案。与现有技术相比，能够在保证成本最低的前提下，合理地配置风光制氢系统的风光装机容量，并且通过合理配置风光装机容量，能够优化新能源出力曲线，提升系统可靠性、经济性和生产效率。本技术还提供一种风光制氢系统风光配置调控装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
1.一种风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述边界条件包括购电率的边界条件、弃电率的边界条件和产氢量的边界条件；
3.根据权利要求1所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述以所述风光制氢系统的成本最小为优化目标，对风电装机容量和光伏装机容量进行优选，得到最优容量配置对应的最优风光制氢方案，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述根据风电时序功率、光伏时序功率、合成产品目标、电解槽产氢量、电解槽投运时间、电解槽数量、储氢罐容量、购电和弃电之间的逻辑关系，创建风光配置调控模型，包括：
5.根据权利要求4所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述n理论是整数，所述逻辑关系还包括：
6.根据权利要求5所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述逻辑关系还包括：
7.根据权利要求4所述的风光制氢系统风光配置调控方法，其特征在于，所述将所述风电时序功率和所述光伏时序功率叠加得到新能源时序功率为p风光，根据所述p风光，计算得到理论可投运的电解槽数量为n理论前，包括：
8.一种风光制氢系统风光配置调控装置，其特征在于，包括：
9.一种风光制氢系统风光配置调控设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的风光制氢系统风光配置调控方法的步骤。
