考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法及系统与流程

本发明涉及电力系统配电管理，具体为考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法及系统。

背景技术：

1、近年来，人们对可再生能源的兴趣日益浓厚，促使微电网向更加智能化和现代化的实体发展。微电网将包括传统和可再生能源在内的分布式发电机整合起来，以分散的方式为最终用户提供预测负荷。然而，可再生能源输出的间歇性和不可调度性导致了系统的鲁棒性问题。在需要电力的时候，由于恶劣的天气条件，可再生能源可能无法使用。

2、储能系统通常被集成到微电网中以补偿功率失配，还可以与电网共同承担双向调节的作用，根据各种控制策略为最终用户提供辅助服务和经济效益。为了满足不同的运行需求，所谓的混合储能系统结合不同类型的储能，为每个用户提供了有效可靠的解决方案。具有大能量密度的储能系统(如电池)致力于与其他组件和公用电网交换多余的能量，而具有大额定功率的储能系统(如超级电容器)则用于补偿瞬时功率失配。因此电池与超级电容器具有互补特性。

3、对储能系统集成微电网的研究主要集中在能源管理系统的设计上，以提高微电网的能源效率和运行可靠性。然而，大多数情况只考虑了不同资源、负荷和环境条件下储能系统实时运行的经济效应，忽略或仅仅假设一个固定的价格作为运行成本。与发电资源不同，储能系统的短期调度对其长期寿命有重要影响。例如，频繁的充电和放电会大大降低电池的寿命。另一方面，经济与安全的冲突使微电网的能源优化管理问题进一步复杂化。增加储能系统容量规模将提供更大的运营储备，以减少负载丢失的可能性，但同时也带来了更大的经济投入。这两方面的要求迫使储能系统的运行成本需要准确地与长期运行中的容量退化过程相结合，既不能忽略，也不能非常粗略和笼统地建模。文献“基于价格需求响应的储能系统退化成本模型研究”对电池进行了准确建模，但对超级电容器的建模也只是将超级电容器的退化成本看作是时间的线性函数。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述存在的问题，提出了本发明，旨在准确化储能系统容量退化过程，提升微电网经济效益，并最小化可再生能源的不确定性和功率波动。其中，本发明对超级电容器的容量退化模型进行了准确建模，通过采集超级电容器充放电次数、电压、电流等物理量，建立其容量退化与外特征量之间的数学关系，进而更一步精确其退化成本。

3、本发明的第一方面在于提供考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法，包括：根据电池的总循环次数、充放电次数以及退化成本构建储能电池容量退化模型，根据超级电容器的电压和温度效应构建超级电容器容量退化模型；对微电网内的可再生能源及负荷进行功率预测，并将所述功率预测的结果输入所述储能电池容量退化模型进行电力经济调度；利用所述电力经济调度后的数据对所述超级电容器容量退化模型进行功率波动优化，以平稳负荷实现微电网的双层能量管理。

4、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，所述储能电池容量退化模型的构建包括，

5、根据电池的总循环次数、充放电次数以及退化成本构建储能电池容量退化模型，所述储能电池容量退化的主要决定因素是实际满容量和放电深度，考虑从时间t开始的放电事件，在一个时间间隔δt内的放电深度表示为：

6、

7、其中，db(δt)表示电池在一个时间间隔δt内的放电深度，pb(t)表示电池在一个时间间隔δt内的平均功率，eba(t)表示t时刻的电池实际容量；

8、每单位能量的平均退化成本的计算为：

9、

10、其中，cbac(t,db(δt))表示每单位能量的平均退化成本，cb表示电池置换成本，lb表示基于放电深度的拟合曲线值，ηbc表示充电效率系数，ηbd表示放电效率系数；

11、当所述放电深度为db(δt)时，认为每次充电和放电事件的退化成本一致，即可通过所述每单位能量的平均退化成本乘以电池输出的能量获得该放电事件相应的电池退化成本，表示为：

12、

13、其中，cbdc(t,db(δt))表示放电事件相应的电池退化成本。

14、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，所述超级电容器容量退化模型的构建包括：

15、根据超级电容器的电压和温度效应构建超级电容器容量退化模型，所述超级电容器容量退化模型利用参数化模型表示，即

16、

17、其中，vsc表示超级电容器的输出电压，ns表示超级电容器数量，qt表示电荷数，np表示并联超级电容器数，ne表示电极层数，ε表示材料的介电常数，ε0表示自由空间的介电常数，ai表示电极与电解质之间的界面面积，r表示理想气体常数，t表示工作温度，f表示法拉第常数，c表示摩尔浓度，rsc表示超级电容器的总电阻，isc表示超级电容器的输出电流。

18、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，还包括：

19、电荷数的计算表示为：

20、qt＝∫iscdt

21、当isc＝0时表示自放电现象，需对所述超级电容器的电荷数进行修正，表示为：

22、qt＝∫iself-disdt

23、

24、其中，ct表示总电容，ai表示超级电容器电压的变化率。

25、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，所述电力经济调度的过程包括：

26、对微电网内的可再生能源及负荷进行功率预测，并将所述功率预测的结果输入所述储能电池容量退化模型以最小化运行成本为目标进行电力经济调度；

27、所述储能电池容量退化模型由一个非线性后退模型预测控制器组成，所述非线性后退模型预测控制器的时间范围为t1∈{1,…,t1}，其中，t1表示储能电池容量退化模型的预测层长度，每个时间区间的控制动作是通过求解每一个预测层的目标函数得到的，每一层的决策影响另一层的决策；

28、基于对未来负荷分布、可再生能源出力和电价的预测，对所述储能电池容量退化模型进行最优调度，但仅以t1δt1+δtu时间段内的调度作为控制所述超级电容器容量退化模型调度动作的参考值，其中，δt1表示储能电池容量退化模型的时间间隔，δtu表示超级电容器容量退化模型的时间间隔。

29、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，所述功率波动优化的过程包括：

30、所述超级电容器容量退化模型由一个二次模型预测控制器组成，所述二次模型预测控制器的时间范围为tu∈{1,…,tu}，其中，tu表示超级电容器容量退化模型的预测层长度；

31、利用所述电力经济调度后的数据对所述超级电容器容量退化模型进行功率波动优化，经过δtu时间后，所述超级电容器容量退化模型将更新后的状态变量返回所述储能电池容量退化模型，并等待下一个δtu继续功率波动优化，以最小化可再生能源的不确定性和功率波动，实现微电网的双层能量管理。

32、作为本发明所述的考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理方法的一种优选方案，其中，微电网系统包括微电网与公用电网的公共耦合点、混合储能系统、可再生能源和总负荷。

33、本发明的第二方面在于提供考虑储能系统容量退化的微电网双层能量管理系统，包括：

34、模型构建单元，用于根据电池的总循环次数、充放电次数以及退化成本构建储能电池容量退化模型，根据超级电容器的电压和温度效应构建超级电容器容量退化模型；

35、上层经济调度单元，用于对微电网内的可再生能源及负荷进行功率预测，并将所述功率预测的结果输入所述储能电池容量退化模型进行电力经济调度；

36、下层波动优化单元，用于利用所述电力经济调度后的数据对所述超级电容器容量退化模型进行功率波动优化，以平稳负荷及最小化可再生能源的不确定性和功率波动，实现微电网的双层能量管理。

37、本发明的第三方面在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行本发明任一实施例所述方法的步骤。

38、本发明的第四方面在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，包括：

39、所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述方法的步骤。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明通过对储能系统容量退化部分进行精准建模，充分考虑电池及超级电容器的多种特性，从而准确模拟储能系统的成本特性；本发明的上层能量管理以微电网总运行成本为目标函数，结合储能电池容量退化建模，提升了系统的经济效益，最优化微电网运行成本，下层能量管理通过接受上层的调度数据并结合超级电容器容量退化建模，以平衡系统功率波动为目标，进行调度的二次规划，以平稳负荷的不确定性并消除预测误差，最小化可再生能源的不确定性和功率波动。