△ kB，并随着放电深度的加深，减小Δ kB;当能量型蓄电池处于充电状态时，设置窗 口宽度为T- Δ T，功率补偿系数为kB+ Δ kB，并随着充电深度的加深，增大Δ kB。
[0048] 本发明实施例提供的储能系统中多个混合储能装置之间的互补优化控制方法，对 于能量型蓄电池组和功率型超级电容器组构成的光伏系统中的混合储能装置，建立各储能 装置的数学模型，并在此基础上，通过采用禁忌搜索算法对两种储能装置的容量进行最优 配置，以提高了系统的经济性；通过改进型滑动平均滤波算法，将系统中功率差额的高频、 低频分量进行分解，分别由超级电容器组和能量型蓄电池组承担，以实现两种不同类型储 能装置互补优化的协调控制。
[0049] 应用该方法的储能系统，具有成本低、动态响应速度快、系统自适应能力强的特 点，具有较高的经济效益和社会效益；通过将两种不同类型的储能装置有机结合起来构成 混合储能装置，大大优化了蓄电池的工作环境，减小了蓄电池因多次小循环充放电寿命降 低、以及由于蓄电池的过早老化报废，带来的严重环境污染，降低了系统投资成本、增强了 系统的功率输出能力和经济性，并确保系统在孤岛、并网模式下的稳定运行，及孤岛、并网 之间的无缝动态切换，提高了系统的稳定性和可靠性。在光伏发电、风力发电、新型混合电 动汽车等领域具有很高的实际应用价值。
【附图说明】
[0050] 图1为本发明实施例提供的一种具有混合储能装置的光伏系统的结构示意图；
[0051] 图2为本发明实施例提供的多个混合储能装置间的互补优化控制方法流程图。
【具体实施方式】
[0052] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
[0053] 为了更好的理解本发明提供的多个混合储能装置间的互补优化控制方法，首先对 其具有多个混合储能装置的储能系统进行简要说明。
[0054]图1以光伏系统为例，示出了本发明实施例提供的一种具有混合储能装置的光伏 系统的结构示意图。如图所示，该系统由太阳能光伏阵列1、前级单向Boost升压DC/DC变 换器2、能量型蓄电池组3、功率型超级电容器组4、双向DC/DC功率变换器5、双向DC/DC功 率变换器6、后级DC/AC全桥变换器7、静态开关8、电网9和中心控制器10组成。
[0055] 太阳能光伏阵列1与前级单向Boost升压DC/DC变换器2连接，实现最大功率跟 踪和升压功能；能量型蓄电池组3和超级电容器组4分别通过双向DC/DC功率变换器5和 双向DC/DC功率变换器6连接到直流母线11，实现能量的双向流动，它们与前级单向Boost 升压DC/DC变换器5的输出端并联于直流母线11，直流母线11上可连接各种直流负载，或 者通过后级DC/AC全桥变换器7连接各种交流负载，最后通过静态开关8实现光伏发电系 统的并网连接，中心控制器10通过控制总线采用控制算法连接于各种变换器。
[0056] 在本例示出的光伏系统中，能量型蓄电池组3和功率型超级电容器组4构成混合 储能装置，能够承担由于光伏电源间歇性波动造成的系统功率差额，提高系统的电能质量 和稳定性。
[0057] 下面，以上述光伏系统为例，说明本发明实施例提供的能量型蓄电池组和功率型 超级电容器组之间的互补优化控制方法。
[0058] 所述方法如图2所示，包括如下步骤：
[0059] 步骤210,对所述多个储能装置建立动、稳态数学模型；
[0060] 具体的，能量蓄电池储能装置的数学模型包括：
[0061] 采用蓄电池的荷电状态（SOC)描述电池的剩余容量，其表达式为：
[0063] 其中，S0C。为初始的SOC值；C ba为单体能量型蓄电池的标称额定容量（Ah) ;1为 能量型蓄电池的充放电电流，在放电时为正值，在充电时为负值；t。和t分别为起、止时 间；E(SOC)为SOC对应的能量型蓄电池电动势；能量型蓄电池组的总能量Eban :Eban = nCbaUba/103 (式 2)
[0064] 其中，Cba为单体能量型蓄电池的标称额定容量（Ah)，U ba为额定电压（V)，η为级 联成能量型蓄电池组的单体能量型蓄电池个数；
[0065] 能量型蓄电池组的最小剩余能量：Eba_= nC baUba(1-D0D)/IO3 (式3)
[0066] 其中，DOD为最大放电深度；
[0067] 为优化蓄电池的工作环境，一般蓄电池以C1。的时间率放电，则该蓄电池组的额定 输出功率为：Pban= nC baUba/107 (式 4)
[0068] 功率型超级电容器组的数学模型包括：
[0069] 超级电容器组的存储总能量Eu。：
[0070] 其中，Cu。为单体超级电容器的标称电容值（F)，U u。为额定电压（V)，m为级联成超 级电容器组的单体超级电容器个数；
[0071] 实际应用中，为防止超级电容器组的过充过放电，其端电压的工作范围为：U_in~ U_n，因此该超级电容器组存储的能量上下限分别为：
[0074] 假设单体超级电容器最大充放电电流为Iuaiiax，则由m个单体超级电容器级联的超 级电容器组，最大输出功率为：
[0075] Pucnax= mU ucnaxIucnax/IO3 (式 8)
[0076] 由于光伏电源输出功率和负荷功率均具有很强的随机性、波动性，因此储能装置 的储能量也随时间不断地变化。
[0077] 当储能装置处于充电状态时，存储的能量可表示为：
[0078] Eba (kt) = Eba [ (k-1) t] +Pba (kt) XtX n bac (式 9)
[0079] Euc (kt) = Euc [ (k-1) t] +Puc (kt) XtX n ucc (式 10)
[0080] 当储能装置处于放电状态时，存储的能量为：
[0081 ] Eba (kt) = Eba [ (k-1) t] -Pba (kt) X t/ n bad (式 11)
[0082] Euc (kt) = Euc [ (k-1) t] -Puc (kt) X t/ n ucd (式 12)
[0083] 其中，Eba(kt)、Eba[(k_l)t]分别为能量型蓄电池组在kt、（k-l)t时刻储存的能量； Eu。(kt)、Eu。[ (k-1) t]分别为超级电容器组在kt、（k-1) t时刻储存的能量；Pba (kt)、Pu。(kt) 分别为能量型蓄电池组和超级电容器组在杜时刻的充放电功率；11^、11^、11_、11^分 别为能量型蓄电池组和超级电容器组的充放电效率。
[0084] 步骤220,基于所述数学模型建立容量优化目标函数，并对所述多个储能装置的荷 电状态进行在线监测，得到系统负荷缺电率；
[0085] 具体的，根据国际电工委员会制定的全寿命周期成本计算标准（IEC60300-3-3) 规定，设备的全寿命周期成本（Life Cycle Cost，LCC)是指设备整个寿命周期内所消耗的 总成本（LCC)，包括购置成本（Acquisition Cost)，拥有成本（Ownership Cost)和废弃成 本（Disposal Cost)。即：
[0086] LCC = Caq+Cow+Cdl (式 13)
[0087] 其中，LCC为设备的全寿命周期成本；Caq为设备的购置成本；C。"为设备的拥有成 本（包括运行成本和维护成本）；C dl为设备的废弃成本（包括报废成本和残值）。
[0088] 根据上述公式13可知，本实施例中的容量优化目标函数为：
[0089] C = Clv+Con+Cdc (式 14)
[0090] 其中，C为储能装置的总成本；Clv为储能装置的购置成本；Ccini为储能装置的运行 维护成本；c d。为储能装置的处置成本；
[0093] ClvbaXlvs。分别为能量型蓄电池组和超级电容器储能装置的购置成本；K Wba^KciniM 分别为能量型蓄电池组和超级电容器储能装置的运行维护管理系数；Pba (t)、PsJt)分别为 能量型蓄电池组和超级电容器在t时段提供的功率；△ Lnl为储能装置的运行时间。
[0094] 系统负荷缺电率具体为：
[0095] 其中，LPSP为系统负荷缺电率，是指在系统运行过程中，LPS与负荷总需求量之 比；LPS为系统运行工作过程中的负荷缺电量；t为单位时间间隔；T为总的计算次数。
[0096] 假设系统运行时不计网损以及电力电子变换