[發(fā)明專利]一種計及電池模塊容量的儲能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110521749.0
• 申請日: 2021-05-13
• 公開（公告）號: CN113162090A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設計）人: 余峰;李浩;李建林;馬速良;龔寒;劉碩
• 申請（專利權）人: 江蘇海基新能源股份有限公司;北方工業(yè)大學;北京聯(lián)智匯能科技有限公司
• 主分類號: H02J3/32
• 分類號: H02J3/32;H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
• 代理公司: 天津佳盟知識產(chǎn)權代理有限公司 12002
• 代理人: 劉書元

1.一種計及電池模塊容量的儲能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

步驟1：采集系統(tǒng)所涉及的本地新能源、負荷歷史數(shù)據(jù)，獲得多個典型場景下新能源日發(fā)電功率曲線和負荷日用電功率曲線；

步驟2：根據(jù)電池儲能的運行過程和經(jīng)濟性參數(shù)，構建電池儲能系統(tǒng)運行經(jīng)濟性模型和行為模型；具體包括如下步驟：

步驟2.1：電池儲能系統(tǒng)的全壽命周期經(jīng)濟性模型包含：電池儲能系統(tǒng)的建設成本、運維成本、回收價值以及運行服務收益，通過如下公式獲得，

其中c₁、c₂、c₃、c₄分別表示電池儲能系統(tǒng)單位功率建設成本、單位容量建設成本、單位功率維護成本、單位功率回收價值，P_e和E_e分別擬建設儲能系統(tǒng)用的儲能電池最小單元的額定功率和額定容量，R表示電池儲能系統(tǒng)運行年限，β_r表示第r年的現(xiàn)金價值因子，x表示用于電池儲能系統(tǒng)集成的最小單元數(shù)量為正整數(shù)，J₂(P_B(t))表示第t時刻儲能電池出力為P_B(t)時的運行服務收益；

J₂(P_B(t))通過如下公式獲得，

其中，C_earn(t)表示第t時刻儲能電池每單位功率運行服務收益；

電池儲能系統(tǒng)運行年限R通過如下公式獲得，

其中，Loss(t)表示t時刻電池儲能系統(tǒng)的循環(huán)壽命損失，通過如下公式獲得，

其中，t＝1,2,…,T，T表示典型日的數(shù)據(jù)采集點數(shù)，N_cyc(t)表示在t時刻電池儲能系統(tǒng)的循環(huán)壽命，通過如下公式獲得，此函數(shù)關系可以基于所選電池出廠時的循環(huán)壽命試驗數(shù)據(jù)，利用擬合或回歸方法求得，

N_cyc(t)＝f(S_SOE(t))

其中，S_SOE(t)表示儲能電池能量狀態(tài)，

第r年的現(xiàn)金價值因子β_r可以通過如下公式獲得，

其中，ξ表示折現(xiàn)率，

步驟2.2：構建電池儲能系統(tǒng)行為模型：

其中，P_B(t)為第t時刻儲能電池出力有功功率，E＝xE_e表示電池儲能系統(tǒng)的容量，x表示儲能系統(tǒng)集成電池最小單元的數(shù)量，S_SOE(t)表示第t時刻電池儲能系統(tǒng)的能力狀態(tài)，Δt表示采樣時間間隔，η_ch和η_dis表示電池儲能系統(tǒng)的充電和放電效率，可以由電池出廠時的性能參數(shù)中獲得或者實際測量計算得到；

電池儲能系統(tǒng)行為模型除了需要滿足上述公式中儲能自身的運行特點外，還需要從電網(wǎng)和儲能自身特點出發(fā)限定部分約束條件，

系統(tǒng)功率平衡約束：

其中，P^Grid(t)、P^Source(t)、P^Load(t)和P_B(t)分別表示t時刻電網(wǎng)功率、新能源功率、負荷功率和電池功率；且滿足如下約束條件：

電網(wǎng)的有功功率波動范圍需要在規(guī)定值δ以內：

電池儲能系統(tǒng)的每一時刻輸出功率需限制在儲能系統(tǒng)的額定功率以內：

電池儲能系統(tǒng)每一時刻的能量狀態(tài)應保持在下限值和上限值以內：

電池儲能系統(tǒng)在每天內能量平衡：S_SOE(1)＝S_SOE(T)，

電池儲能系統(tǒng)出力變化率的最大范圍：其中，λ表示額定功率的最大倍率參數(shù)，

電池儲能系統(tǒng)在集成過程中對于直流模型電壓范圍：U^-≤yU_e≤U⁺，其中，y表示電池最小單元的串聯(lián)數(shù)量為正整數(shù)，而U^-和U⁺分別表示直流電壓的上、下限值；

電池儲能系統(tǒng)在集成過程中，電池最小單元的總數(shù)量要是其串聯(lián)的整數(shù)倍：mod(x,y)＝0，其中，mod(·)表示求余數(shù)的函數(shù)，表示正整數(shù)；

步驟3：采用青蛙跳臺階算法，以電池儲能系統(tǒng)容量配置為青蛙跳臺階算法外層、運行工況模擬為青蛙跳臺階算法內層，構建兩層優(yōu)化的電池儲能系統(tǒng)容量配置方案，其過程包括如下步驟：

步驟3.1：選擇步驟1中得到的第k₁種新能源和第k₂種負荷典型日場景的功率曲線，k₁＝1,2,…,K₁,k₂＝1,2,…,K₂，定義外層種群中青蛙數(shù)量為n_w1、外層子種群數(shù)量為n_w2，最大迭代次數(shù)WiterMax，在正整數(shù)范圍隨機初始化外層優(yōu)化中每只青蛙位置，其中第i個青蛙的位置X_i＝[x_i,y_i]表示電池儲能系統(tǒng)的最小模塊數(shù)量和串聯(lián)數(shù)量，i＝1,2,…,n_w1，并令Witer＝1，i＝1，進入內層運行工況模擬優(yōu)化即步驟3.2；

步驟3.2：以步驟2.1中儲能電池出力運行服務收益J₂(P_B(t))最優(yōu)為目標，利用傳統(tǒng)混合蛙跳算法計算出n_w1個青蛙位置的優(yōu)劣排序，更新內層青蛙位置迭代出最優(yōu)的電池儲能出力曲線；

步驟3.3：基于步驟3.2中在外層第i個青蛙位置下，內層最優(yōu)青蛙所表征的儲能系統(tǒng)出力情況，計算出形成外層為第i個青蛙位置下的目標函數(shù)值J₁(i)；

步驟3.4：判斷i是否小于等于n_w1；若是，則令i＝i+1，返回步驟3.2，若否，則進入步驟3.5；

步驟3.5：根據(jù)外層為n_w1個青蛙位置的函數(shù)值{J₁(1),J₁(2),…,J₁(n_w1)}大小，依次分配到n_w2個子種群中，并更新外層n_w1個青蛙的位置；

步驟3.6判斷Witer是否小于等于WiterMax；若是，則令Witer＝Witer+1，i＝1并返回步驟3.2.2，若否，則進入步驟3.7；

步驟3.7根據(jù)步驟3.6的結果可以獲得外層優(yōu)化結果，即在第k₁種新能源和第k₂種負荷典型日場景下，電池儲能系統(tǒng)需配置x_Best(k₁,k₂)個最小電池單元以及y_Best(k₁,k₂)個最小電池單元串聯(lián)；

步驟4以步驟3中方法和步驟2的模型計算步驟1中K₁種新能源和K₂種負荷典型日場景的電池儲能系統(tǒng)配置方案，并形成最終容量配置方案；具體包括如下步驟：

步驟4.1令步驟3中的k₁和k₂的取值遍歷K₁種新能源和K₂種負荷的全部場景，計算出各場景下的電池儲能系統(tǒng)配置方案，即方案集H＝{(x_Best(k₁,k₂),y_Best(k₁,k₂))|k₁＝1,2,…,K₁,k₂＝1,2,…,K₂}；

步驟4.2以方案集H電池儲能系統(tǒng)中電池最小單元最多的配置方案記為電池儲能系統(tǒng)最保守配置方案，以方案集H電池儲能系統(tǒng)中電池最小單元最少的配置方案記為電池儲能系統(tǒng)最激進的配置方案，完成電池儲能系統(tǒng)的最終容量配置。