基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法技术

本发明专利技术公开一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节。本发明专利技术能够解决储能系统各电池组的荷电状态经过若干调度周期后形成的差异问题，提高电池储能电站的调节能力。力。力。

Energy management method of energy storage power station based on multi battery SOC consistency

【技术实现步骤摘要】
基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法


[0001]本专利技术涉及储能领域，具体是一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法。

技术介绍

[0002]电池储能系统能大量吞吐电能，平抑功率波动，缩小电网负荷峰谷差，提高供电可靠性和电能质量。电池储能系统经过多次充放电后，由于各电池组内阻、极化电压、容量等参数存在差异，导致运行一段时间后各电池组荷电状态(State of Charge，SOC)不一致，进而影响储能电站的整体调节能力。
[0003]目前，电池储能电站一般根据实际电网调度指令完成电能的充放，在实现功率波动调节方面多采用有约束的算法，此类算法一定程度上可以减少电池状态的改变次数，降低储能系统的运维成本，但通常仅考虑储能系统的整体出力情况，而没有考虑各机组电池的出力情况。根据现运镇江新坝、长旺等电池储能电站的实际调研，当各电池组的SOC出现差值时，电站每运行一定时间都要开启储能电站SOC维护功能，使储能电站脱离电网调度，采用周期性满充的方式解决SOC的差异问题。此类做法不仅影响储能电站的正常使用，而且在一个周期内，SOC的不一致仍会导致储能电站响应速度慢，整体出力不足等情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能力管理方法，解决储能系统各电池组的荷电状态(SOC)经过若干调度周期后形成的差异问题，提高电池储能电站的调节能力。
[0005]为了解决所述技术问题，本专利技术采样的技术方案是：一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节。
[0006]进一步的，本方法的实现步骤为：
[0007]S01)、获取电网调度信息，包括有功功率目标值、电压目标值和频率目标值；
[0008]S02)、根据储能电站的调度信息确定储能电站整体出力值，储能电站整体出力值为储能电站内部各电池组的输出功率之和，即P
bess
为储能电站整体出力值，为第i组电池组的输出功率，n为储能电站中电池组的数量，对于某一放电时刻，对于某一充电时刻，
[0009]S03)、根据储能电站初始状态数据确定储能电站的功率控制参数，包括充放电功
率限值、SOC限值、统计时间步长、采样间隔；
[0010]S04)、确定储能电站的目标函数F；
[0011]F＝w1·
F1+w2·
F2+w3·
F3[0012][0013][0014][0015]其中，F1为电池组SOC方差的目标函数，表示各电池组SOC的差异程度，其值越小说明各电池组SOC之间的差异越小，w1表示目标函数F1的权重系数，F2为时间段T+Δt内SOC波动率的目标函数，其值越小说明时间段T+Δt内SOC的波动越小，有利于改善电池频繁充放电情况，w2表示目标函数F2的权重系数，F3为电池组寿命损耗模型的目标函数，w3表示目标函数F3的权重系数；
[0016]n表示储能电站中电池组的数量，SOC
i
(j
‑
1)为第i电池组前一时刻的荷电状态，k
i
为开关因子，k
i
＝0表示第i电池组不工作，k
i
＝1表示第i电池组工作，k
i
·
P
bess
表示每个电池组的出力情况，为第i电池组荷电状态的变化量，E
bat
为单个电池组的容量，T为每次计算的开始时刻，ΔT统计时间步长，为经过ΔT后SOC的平均值；
[0017]SOC
max
(T+Δt)为T+Δt时段内SOC
i
(t)的最大值，为第i电池组t时刻的SOC值，γ为电池组的自放电率，SOC
i
(t
‑
1)为第i电池组t
‑
1时刻的SOC值，时段内SOC的平均值，Δt表示采样间隔；
[0018]B为前置因子，R为理想气体常数，K
T
为绝对温度，SUM(Δsoc
i
)为Δt时间内第i组电池SOC变化量之和，DOD
i
为i组电池放电深度，z为幂函数因子，C
r
为电池额定容量，C
rate
为放电倍率，l1、l2为拟合系数；
[0019]S05)、使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站各电池组的充放电目标功率值；
[0020]S06)、执行控制策略确定储能电站各电池组的最优充放电功率。
[0021]进一步的，执行步骤S05时先建立SOC优化计算空间，具体为先建立储能电站SOC运行约束的表达式：
[0022]s.t.k
i
∈{0,1}∈R
[0023]SOC
min
≤SOC
i
≤SOC
max
ꢀꢀ
(3)，
[0024]0≤|ΔSOC
i
|≤ΔSOC
max
[0025]然后建立储能电站可输出功率限值约束的表达式：
[0026][0027][0028]0≤|DOD
i
|≤DOD
max
[0029]最后建立优化目标函数中定量参数约束的表达式：
[0030]w1+w2+w3＝1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)；
[0031]依据建立的约束空间使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站的充放电目标功率值。
[0032]进一步的，SOC
min
＝0.1，SOC
max
＝0.9。
[0033]进一步的，所述控制策略是指设置充电阈值和放电阈值，若某电池组的SOC低于充电阈值，则对其进行充电，并根据SOC与充电阈值的差值确定充电功率，若某电池组的SOC高于放电阈值，则进气进行放电，并根据SOC与放电阈值的差值确定放电功率。
[0034]进一步的，为第i电池组荷电状态的变化量，ΔSOC
max
为电池组的荷电状态最大变化量，P
mbat
为电池组的最大功率，E
bat
为单个电池组的容量。
[0035]本专利技术的技术效果：本专利技术提供了一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理系统控制方法。选择各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，实现储能系统充放电功率分配，使得调度周期内多电池组SOC趋于一致。
[0036]本专利技术同时考虑储能系统的整体出力和各电池组出力比例。对电池储能系统有较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节。2.根据权利要求1所述的基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：本方法的实现步骤为：S01)、获取电网调度信息，包括有功功率目标值、电压目标值和频率目标值；S02)、根据储能电站的调度信息确定储能电站整体出力值，储能电站整体出力值为储能电站内部各电池组的输出功率之和，即P
bess
为储能电站整体出力值，为第i组电池组的输出功率，n为储能电站中电池组的数量，对于某一放电时刻，对于某一充电时刻，S03)、根据储能电站初始状态数据确定储能电站的功率控制参数，包括充放电功率限值、SOC限值、统计时间步长、采样间隔；S04)、确定储能电站的目标函数F；其中，F1为电池组SOC方差的目标函数，表示各电池组SOC的差异程度，其值越小说明各电池组SOC之间的差异越小，w1表示目标函数F1的权重系数，F2为时间段T+Δt内SOC波动率的目标函数，其值越小说明时间段T+Δt内SOC的波动越小，w2表示目标函数F2的权重系数，F3为电池组寿命损耗模型的目标函数，w3表示目标函数F3的权重系数；n表示储能电站中电池组的数量，SOC
i
(j
‑
1)为第i电池组前一时刻的荷电状态，k
i
为开关因子，k
i
＝0表示第i电池组不工作，k
i
＝1表示第i电池组工作，k
i
·
P
bess
表示每个电池组的出力情况，为第i电池组荷电状态的变化量，E
bat
为单个电池组的容量，T为每次计算的开始时刻，ΔT表示统计时间步长，为经过ΔT后SOC的平均值；
SOC
max
(T+Δt)为T+Δt时...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文赋，张栋，王陈园，傅春明，李建，史存伟，刘振雷，王永军，时培征，
申请(专利权)人：山东电工电气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：