【技术实现步骤摘要】
基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法、系统、设备及可读存储介质
本专利技术属于储能系统仿真
,尤其涉及基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法、系统、设备及可读存储介质。
技术介绍
储能电站在运行过程中,由于运行温度、组串电流、电池容量一致性等存在不同,各储能模块的内部参数、响应方式与运行状态也不同。对储能系统进行仿真建模需要考虑储能单元之间的差异性,对于大规模储能电站,储能模块数量庞大,全部列入计算会严重拖慢仿真速度。而各个储能单元在实际运行过程中会因为控制作用使某一时刻某几个储能模块处于相似的运行状态,为此,需要一种基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法、系统、设备及可读存储介质,针对现有技术中对于考虑电池组不一致性的建模较少的问题,本专利技术提供在PQ控制方式下的电池组建模方案,考虑了储能单元之间的运行差异,提升仿真的精确性。本专利技术的一种基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模 ...
【技术保护点】
1.一种基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,包括以下步骤,/n第一步,将储能电站划分为m个储能模块,获取每个储能模块的r个参数;/n第二步,对获取的r个参数进行主成分分析,获取p个主成分;根据主成分对储能模块进行模糊聚类,得到多个储能电池组;/n第三步,对多个储能电池组进行聚类评价,获得最佳聚类结果;根据最佳聚类结果确定储能电池组的数量,并对储能电池组进行等效建模,以储能模块参数为基础计算等效参数即为成组参数,完成大规模电池储能系统成组建模。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,包括以下步骤,
第一步,将储能电站划分为m个储能模块,获取每个储能模块的r个参数;
第二步,对获取的r个参数进行主成分分析,获取p个主成分;根据主成分对储能模块进行模糊聚类,得到多个储能电池组;
第三步,对多个储能电池组进行聚类评价,获得最佳聚类结果;根据最佳聚类结果确定储能电池组的数量,并对储能电池组进行等效建模,以储能模块参数为基础计算等效参数即为成组参数,完成大规模电池储能系统成组建模。
2.根据权利要求1所述的基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,第一步中,所获取的每个储能模块的r个参数包含剩余电量SOC值、储能模块有功功率参考值、电池模块欧姆内阻RΩ和极化内阻Rp,以及对储能模块的电流I以及电压U进行dq分解后的id、iq、ud和uq;其中dq分解的变换公式如式(1),
式中,θ为相位角。
3.根据权利要求1所述的基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,第二步中,对获取r个参数进行主成分分析,构造参数矩阵并进行标准化;根据使主成分的信息利用率在85%以上确定p值,获取p个主成分。
4.根据权利要求3所述的基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,对获取r个参数进行主成分分析的具体步骤如下,
步骤2.1,将r个参数设为向量x=(x1,x2,......xr),则储能模块xi=(xi1,xi2,......xir),i=1,2,……m;
步骤2.2,根据步骤2.1中的设定,构造参数矩阵并进行标准化变换得到标准化矩阵A如式(2),
其中,
步骤2.3,对标准化矩阵A求相关系数矩阵,如式(4):
步骤2.4,解出系数矩阵H的特征根λk以及对应的特征向量bk,根据如下判别公式(5)确定p值;
步骤2.5,得到p个主成分向量Zk=Abk,k=1,2,......p。
5.根据权利要求4所述的基于模糊聚类的大规模电池储能系统成组建模方法,其特征在于,第二步中,以主成分分析法得到的主成分向量作为分类依据,对储能模块进行模糊聚类,选出最佳聚类结果,将m个储能模块分为n组储能电池组;具体包括如下步骤,
a、构建m个储能模块的主成分参数矩阵W=(Z1,Z2,......Zp),设定...
【专利技术属性】
技术研发人员:牛萌,刘璐,李蓓,徐少华,修晓青,李相俊,马会萌,靳文涛,谢志佳,闫涛,郑伟杰,张星,
申请(专利权)人:中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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