一种电池储能系统动态优化方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种电池储能系统动态优化方法、装置、电子设备和存储介质，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：将电池储能系统的能量状态、所述电池储能系统所在电网和大电网之间的交互功率、电价、所述电池储能系统所在电网和所述大电网交互的设定功率构成状态变量，将各节点发电机有功功率、所述电池储能系统的充电功率和放电功率构成动作变量，建立电池储能系统优化模型；构建关于状态变量和动作变量的奖励函数；求解优化模型求解，得到各时刻的所述动作变量即为所述电池储能系统的优化结果。本发明专利技术运速度快，可实现对电池储能实时优化，提高电网提供辅助服务的能力，提升电网的运行效率。提升电网的运行效率。提升电网的运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种电池储能系统动态优化方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术属于电力系统运行和控制
，特别涉及一种电池储能系统动态优化方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着电动汽车使用数量的不断增加，未来电动汽车将广泛接入电网。电动汽车的充电和放电行为将对电网产生不可忽视的影响，这既是挑战也是机遇。电动汽车电池的使用寿命与充放电功率密切相关，不合理的充放电功率将缩短电池使用寿命，同时会增加电池起火的安全风险。由于电动汽车的数量急剧增加，大规模电动汽车接入电网后对电网会造成冲击，导致配电网线路过载、电压跌落、配电网损耗增加、配电变压器过载等一系列问题，甚至会超出局部配电网的承受能力，给电网安全运行带来隐患，因此有必要通过对电动汽车的使用规律和使用特性进行分析，并对电动汽车的充放电模式进行建模，进而合理规划和设计充电站的地理位置和容量，提高电网的安全裕度。
[0003]电动汽车的出现通常需要建造储能电站。储能电站的建设可以缓解电网的供电缺口，提高设备的利用效率，以满足短期最大负荷。在许多储能技术路线中，电化学储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池储能系统动态优化方法，其特征在于，包括：1)将电池储能系统的能量状态、所述电池储能系统所在电网和大电网之间的交互功率、电价、所述电池储能系统所在电网和所述大电网交互的设定功率构成状态变量，将各节点发电机有功功率、所述电池储能系统的充电功率和放电功率构成动作变量，建立电池储能系统优化模型；2)构建关于所述状态变量和所述动作变量的奖励函数；3)根据所述优化模型和所述奖励函数，利用双延迟深度确定性策略梯度方法对所述优化模型求解，得到各时刻的所述动作变量即为所述电池储能系统的优化结果。2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，所述建立电池储能系统优化模型，包括：1
‑
1)建立电池储能系统优化模型的目标函数：其中，t为时间决策变量，s
t
为t时刻的状态，a
t
为t时刻的动作，R(s
t+i
,a
t+i
)为在状态s
t+i
下采取动作a
t+i
所产生的奖励，Pr为转移概率，γ为衰减系数；为与条件概率Pr
t+i
|Pr
t+i
‑1相关的期望值，上标代表随机变量；其中，定义t时刻的动作a
t
和状态s
t
如下：如下：其中，Pg
i,t
为节点i在t时刻的发电机有功功率；分别为t时刻电池储能系统的充电功率和放电功率；E
t
为t时刻电池储能系统的能量状态，P
0,t
为t时刻电池储能系统所在电网和大电网之间的交互功率，c
t
为t时刻实时电价，为t时刻电池储能系统所在电网和大电网交互的设定功率；1
‑
2)建立电池储能系统优化模型的约束条件，具体如下：1
‑2‑
1)线性化DistFlow潮流模型约束；1)线性化DistFlow潮流模型约束；1)线性化DistFlow潮流模型约束；其中，i、j和k均为电池储能系统所在电网的节点，P
ki,t
和Q
ki,t
分别为支路(k,i)在t时刻的有功功率和无功功率，V
k,t
和V
i,t
分别为节点k和节点i在t时刻的电压幅值，Pl
i,t
和Ql
i,t
分别为节点i在t时刻的负载有功功率和负载无功功率，Pg
i,t
和Qg
i,t
分别为节点i在t时刻的发电机有功功率和发电机无功功率，r
ki
和x
ki
分别为支路(k,i)的电阻和电抗；T为优化的时刻集合，N为电池储能系统所在电网的所有节点集合；1
‑2‑
2)并网点功率约束；
其中，P
0,t
为并网点0节点在t时刻的功率，分别为并网点0节点在t时刻的功率的下限和上限；1
‑2‑
3)虚拟电厂的运行约束；3)虚拟电厂的运行约束；3)虚拟电厂的运行约束；其中，V
i
,分别为节点i的电压幅值下限和上限，V
i,t
为节点i在t时刻的电压幅值，P
ij,t
,Q
ij,t
分别为支路(i,j)在t时刻的有功功率和无功功率，为线路(i,j)最大传输功率；1
‑2‑
4)电池储能充放电和老化模型约束；4)电池储能充放电和老化模型约束；4)电池储能充放电和老化模型约束；4)电池储能充放电和老化模型约束；其中，E
t
为t时刻电池储能系统的能量状态，η
ch
,η
dis
分别为电池储能系统充电小女和放电效率，C
N
为直到电池报废的电池循环次数，ε为可调系数，E
max
为电池储能系统的最大容量，V
B
为电池的电压水平，E
t
,分别为t时刻电池储能系统能量状态的下限和上限。3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述奖励函数表达式如下：R
t
(s
t
,a
t
)＝α1R
1,t
(s
t
,a
t
)+α2R
2,t
(s
t
,a
t
)+α3R
3,t
(s
t
,a
t
)+α4R
4,t
(s
t
,a
t
)+α5R
5,t

【专利技术属性】
技术研发人员：徐斌，王小明，李智，李端超，高博，李金中，胡昊，王龙，刘昊天，吴文传，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：