一种基于可用容量的储能系统功率分配优化方法与流程

本发明属于新能源发电控制领域，涉及一种基于可用容量的储能系统功率分配优化方法。
背景技术：
：近年来储能系统在新能源发电、电力市场等领域应用越来越广泛，由由多个储能电池系统(简称为“子系统”)组成的储能系统在运行时，因各类电池性质不一致无法最大化利用储能能量，甚至影响电池使用寿命；因此，在储能系统投入使用时，对每个子系统功率进行管理显得至关重要。本发明提供的一种基于可用容量的储能系统功率分配优化方法，考虑了多个子系统在容量、充放电特性、荷电状态等不一致的情况下，通过功率调节达到荷电状态均衡的目的，并且能够有效兼顾准确执行电力调度指令并确保功率状态最优。技术实现要素：为了实现上述目的，本方法通过以下几步实现：s1.获取储能系统参数及调度任务；读取储能系统参数包括固定参数和可变参数，所述固定参数具体为：子系统储能变流器额定功率pi,max(i＝1,2,3...,n为子系统编号)、子系统储能变流器充放电转换效率γi、子系统个数n、子系统电池额定容量ci,i,rated、子系统电池额定电压ui,rated、子系统电池充放电转换效率ηi；可变参数具体为：子系统电池t时刻(t时刻为当前时刻)荷电状态、子系统电池t时刻健康状态；所述调度任务包括储能系统t时刻到t+1时刻(t+1时刻为下个时刻)调度功率p(p＞0为储能系统放电，p＜0为储能系统充电)、调度时长t。s2.判断调度功率指令；1)p＞0时，储能系统以功率大小为p进行放电，进入步骤s3；2)p＜0时，储能系统以功率大小为|p|进行充电，进入步骤s3；3)p＝0时，储能系统输出为零，各个子系统功率输出为零，进入步骤s5。s3.以多个子系统电池荷电状态均衡为目标建立电池储能系统充放电功率分配优化模型；优化模型包括目标函数和约束条件；1、所述目标函数为子系统调度功率，优化目标为子系统间荷电状态差异和储能系统出力功率与调度功率差值最小；具体表达式如下：目标函数中ξi(t+1)为t+1时刻第i个子系统可用容量占整个储能系统可用容量的比例，具体为：1)p＞0时，2)p＜0时，目标函数中ξavg(t+1)为t+1时刻子系统可用容量占整个储能系统可用容量比例平均值，表达式如下：目标函数中pbi为子系统电池功率，表达式如下：pbi＝γi×ηi×pi其中，第i个子系统在t+1时刻的荷电状态表达式如下：式中：α为均衡系数；为第i个子系统电池充放电转换效率，其中ηi,d和ηi,c分别为放电转换效率和充电转换效率；为第i个储能变流器充放电转换效率，其中γi,d和γi,c分别为放电转换效率和充电转换效率；pi为第i个子系统分配功率；soci(t)为第i个子系统在t时刻的荷电状态；soci,min为第i个子系统荷电状态下限；soci,max为第i个子系统荷电状态上限。其中，第i个子系统在t时刻荷电状态应满足以下条件：1)p＞0时，soci(t)≥soci,min；2)p＜0时，soci(t)≤soci,max。2、所述约束条件包括：荷电状态约束、储能逆变器功率约束、电池功率约束。荷电状态约束，电池充放电时荷电状态不能超过电池荷电状态的上下限；具体为：1)p＞0时，soci(t+1)≥soci,min；2)p＜0时，soci(t+1)≤soci,max。储能逆变器功率约束，各子系统调度功率不能超过储能变流器额定功率；具体为：1)p＞0时，0≤pi≤pi,max；2)p＜0时，-pi,max≤pi≤0。电池功率约束，电池自身功率受电池电流、电池内阻、开路电压等限制，而电池充放电电流受充放电速率限制；具体为：1)p＞0时，2)p＜0时，-pbi≤ibi,max×ubi,ocv+ibi,max2×rbi；其中，第i个子系统电池最大能承受的电流表达式如下：ibi,max:＝ci,i,rated×sohi×ci,max(soci(t))式中：ubi,ocv为第i个子系统储能电池开路电压；rbi为子系统储能电池内阻；ci,max(soci(t))为第i个子系统储能电池在t时刻的荷电状态对应的最大充放电速率。s4.求解优化模型得出优化结果并制定分配方案；优化结果包括：子系统最优调度功率，子系统出力功率占整个储能系统的最优比例。s5.制定分配方案并执行；分配方案为以优化目标为单位的调度周期内，满足约束条件的子系统按最优比例参与调度，不满足约束条件的子系统功率分配为零并且不参与调度。附图说明图1为本发明实施例电力系统图；图2为本发明实施例的一种基于可用容量的储能系统功率分配优化方法流程图；图3为本发明案例各个子系统荷电状态曲线图；图4为本发明案例荷电状态均衡效果图。具体实施方式结合附图对本发明的实施方式进行具体说明。本发明以一个容量为400kwh锂电与铅炭混合的储能系统工作1.5h为例，该储能系统包含六个子系统，其中编号1～3为锂电子系统，4～6为铅炭子系统，电力系统图如图1所示；案例实施流程图如图2所示：s1：获取储能系统参数及调度任务；读取储能系统参数包括固定参数和可变参数，所述固定参数如表1所示：表1.固定参数可变参数初始值如表2所示：表2.可变参数调度任务：将1.5h连续的储能系统调度功率曲线离散为间隔为5min的功率指令，时段t1表示第一个五分钟的调度时长(后面以此类推)，具体如表3所示：表3.调度任务时段t1t2t3t4t5t6t7t8t9时长5min5min5min5min5min5min5min5min5minp10kw-8kw-5kw6kw8kw10kw-7kw-3kw11kw时段t10t11t12t13t14t15t16t17t18时长5min5min5min5min5min5min5min5min5minp2kw14kw-20kw-8kw12kw8kw5kw-3kw-6kws2：判断调度功率指令；1)p＞0时，储能系统以功率大小为p进行放电，进入步骤s3；2)p＜0时，储能系统以功率大小为|p|进行充电，进入步骤s3；3)p＝0时，储能系统输出为零，各个子系统功率输出为零，进入步骤s5。s3：建立电池储能系统充放电功率分配优化模型；优化模型包括目标函数和约束条件；1、所述目标函数为子系统调度功率，优化目标为子系统间荷电状态差异和储能系统出力功率与调度功率差值最小；具体表达式如下：目标函数中ξi(t+1)为t+1时刻第i个子系统可用容量占整个储能系统可用容量的比例，具体为：1)p＞0时，2)p＜0时，目标函数中ξavg(t+1)为t+1时刻子系统可用容量占整个储能系统可用容量比例平均值，表达式如下：目标函数中pbi为子系统电池功率，表达式如下：pbi＝γi×ηi×pi其中，第i个子系统在t+1时刻的荷电状态表达式如下：式中：α为均衡系数；为第i个子系统电池充放电转换效率，其中ηi,d和ηi,c分别为放电转换效率和充电转换效率；为第i个储能变流器充放电转换效率，其中γi,d和γi,c分别为放电转换效率和充电转换效率；pi为第i个子系统分配功率；soci(t)为第i个子系统在t时刻的荷电状态；soci,min为第i个子系统荷电状态下限；soci,max为第i个子系统荷电状态上限。其中，第i个子系统在t时刻荷电状态应满足以下条件：1)p＞0时，soci(t)≥soci,min；2)p＜0时，soci(t)≤soci,max。2、所述约束条件包括：荷电状态约束、储能逆变器功率约束、电池功率约束。(1)荷电状态约束，电池充放电时荷电状态不能超过电池荷电状态的上下限；具体为：1)p＞0时，soci(t+1)≥soci,min；2)p＜0时，soci(t+1)≤soci,max。(2)储能逆变器功率约束，各子系统调度功率不能超过储能变流器额定功率；具体为：1)p＞0时，0≤pi≤pi,max；2)p＜0时，-pi,max≤pi≤0。(3)电池功率约束，电池自身功率受电池电流、电池内阻、开路电压等限制，而电池充放电电流受充放电速率限制；具体为：1)p＞0时，2)p＜0时，-pbi≤ibi,max×ubi,ocv+ibi,max2×rbi；其中，第i个子系统电池最大能承受的电流表达式如下：ibi,max:＝ci,i,rated×sohi×ci,max(soci(t))式中，ubi,ocv为第i个子系统储能电池开路电压；rbi为子系统储能电池内阻；ci,max(soci(t))为第i个子系统储能电池在t时刻的荷电状态对应的最大充放电速率。s4:求解电池储能系统功率分配优化模型得出优化结果；锂电池荷电状态上限和下限分别取80％和20％；铅炭电池荷电状态上限和下限分别取80％和40％；均衡系数α∈(0,1]。带入s2模型中求解，结果(以t1时段结果为例)如表4所示：表4.优化结果s5:制定功率分配方案并执行；分配方案为以优化目标为单位的调度周期内，满足约束条件的子系统按最优比例参与调度，不满足约束条件的子系统功率分配为零并且不参与调度。根据s3结果制定方案如表5所示：表5.分配方案将上述案例通过仿真软件进行仿真，仿真结果如图3所示，各子系统初始荷电状态不一致，经过一段时间的储能系统充放电后，荷电状态逐渐趋于一致；图4中，纵轴var(ξ(t+1))具体表示为：横轴表示时间，从图中可以看到曲线逐渐趋近x轴，因此说明子系统荷电状态差异逐渐减小。上述实施案例仅为本发明便于本
技术领域：
的技术人员理解本发明，并不是限定发明保护范围。本领域的技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，但不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，应均属于本发明保护范围之内。当前第1页12