换电站的充放电与换电优化方法及存储介质和终端设备

本发明涉及自动控制领域，特别是涉及一种换电站的充放电与换电优化方法。

背景技术：

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4、对于换电站而言，除了传统的为电动车辆等换电所获取的收益外，还包括新型的能源交换收益，即考虑边际电价，而通过充放电获取电网收益。因此，如何根据实际情况而控制放电量、充电量和换电量，制定换电站电池分配策略，提高换电站净收益，是该领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种换电站的充放电与换电优化方法，包括：

2、构建边际电价、放电量、充电量、换电单价、换电量、换电成本、运维成本与换电站净收益关系的决策模型；

3、根据决策模型，确定各参数的约束条件，构建以换电站净收益最大化为目标函数的最优化问题；

4、获取一段时间内的当前边际电价、换电服务费、单位换电成本、运维成本，求解最优化问题，确定当前放电量、充电量和换电量。

5、进一步地，决策模型，表示为：

6、（1）

7、（2）

8、（3）

9、其中，表示 t时期内的净收益，表示换电站总收益，表示换电成本，表示运维成本；表示节点 g在 h时刻的节点边际电价，、、分别表示换电站 g的电池 k在 h时刻的放电功率和充电功率，、分别表示时间间隔一天和一小时，表示待换电设备 v与在 h时刻与部署在节点 g的电池 k的换电量，表示换电单价，表示单位换电成本， v、 g、 k分别表示换电设备集合，换电站集合，电池集合。

10、进一步地，决策模型，还考虑电池老化成本，更新表示为：

11、（4）

12、（5）

13、其中，表示更新后的 t时期内的净收益，表示电池老化成本，表示电池边际老化成本，表示电池日历老化量。

14、进一步地，以换电站净收益最大化为目标函数，以公式（6）-（14）为约束条件，构建最优化问题：

15、（6）

16、（7）

17、（8）

18、（9）

19、（10）

20、（11）

21、（12）

22、（13）

23、（14）

24、其中，表示 h时刻电池 k存储的容量，表示自放电率，表示 h-1时刻电池 k存储的容量，表示 t时期内电池的充放电效率，表示电池的换电效率；和分别表示换电站 g的电池 k在 t时期内的能量容量和功率容量，为0或1的变量，表示在 h时刻换电站 g将电池 k换给待换电设备 v，表示在 h时刻换电站 g不将电池 k换给待换电设备 v；表示部署在换电站 g的换电设备数量，表示部署在节点 g的换电站 t时期内的最大的换电能量。

25、进一步地，若不考虑电池老化，则功率容量、能量容量和充放电效率为电池的初始功率容量、初始能量容量、初始充放电效率；

26、考虑电池老化，则功率容量、能量容量和充放电效率根据电池健康状态而下降。

27、进一步地，电池健康状态的计算公式为：

28、（15）

29、其中，和分别表示电池 k的初始健康状态和终止健康状态，表示电池在时段内的充放电量，表示电池 k在其全生命周期的最大能量吞吐量。

30、进一步地，若考虑电池老化，则电池在 t时期内的功率容量能量容量和充放电效率，为：

31、（16）

32、（17）

33、（18）

34、其中，、分别表示电池的初始功率容量和初始能量容量，表示电池的初始内阻抗，表示 t时期内电池的内阻抗，表示电池的初始充放电效率。

35、进一步地，还包括：

36、将各换电站、待换电设备、电池，部署至电网的区块链网络，并将换电站与电网的充放电数据、换电站电池与待换电设备的换电数据，上链保存至区块链网络；

37、在区块链网络部署智能合约，包括决策模型和约束条件确定的最优化问题；

38、定期获取充放电数据、换电数据，触发智能合约，确定放电量、充电量和换电量。

39、另一方面，本发明还提供一种计算机存储介质，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的充放电与换电优化方法。

40、另一方面，本发明还提供一种终端设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行上述任意的充放电与换电优化方法。

41、本发明提供一种换电站的充放电与换电优化方法及存储介质和终端设备，首先构建换电站净收益与各项参数的决策模型，并基于模型确定各参数的约数条件和目标函数，确定最优化问题，进而根据当前既定参数求解确定放电量、充电量和换电量等控制量的最优解。以确定当前时刻，换电站是否与电网充放电、具体充放电为多少；哪个换电站的哪个电池，是否与待换电设备换电，具体换电多少，为换电站的运营提供决策，使得换电站净收益最大，提高该换电站的能源利用率和整体收益。

技术特征：

1.一种换电站的充放电与换电优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，决策模型，表示为：

3.根据权利要求2所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，决策模型，还考虑电池老化成本，更新表示为：

4.根据权利要求1所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，以换电站净收益最大化为目标函数，以公式（6）-（14）为约束条件，构建最优化问题：

5.根据权利要求4所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，若不考虑电池老化，则功率容量、能量容量和充放电效率为电池的初始功率容量、初始能量容量、初始充放电效率；

6.根据权利要求5所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，电池健康状态的计算公式为：

7.根据权利要求6所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，若考虑电池老化成本，则电池t时期内的功率容量、能量容量和充放电效率，为：

8.根据权利要求1-7任意一项所述的充放电与换电优化方法，其特征在于，还包括：

9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行权利要求1-8任意一项所述的充放电与换电优化方法。

10.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行权利要求1-8任意一项所述的充放电与换电优化方法。

技术总结
本发明涉及换电站的充放电与换电优化方法及存储介质和终端设备，首先构建换电站净收益与各项参数的决策模型，并基于模型确定各参数的约数条件和目标函数，确定最优化问题，进而根据当前既定参数求解确定放电量、充电量和换电量等控制量的最优解。以确定当前时刻，换电站是否与电网充放电、具体充放电为多少；哪个换电站的哪个电池，是否与待换电设备换电，具体换电多少，为换电站的运营提供决策，使得换电站净收益最大，提高该换电站的能源利用率和整体收益；优选的考虑电池老化成本、引入区块链技术等，以进一步提高优化效果和效率。

技术研发人员：宋洁,陈新江,何冠楠,王剑晓,李晓静,杨璐烨
受保护的技术使用者：北京大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17