电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备，其中方法，基于电池储能系统容量衰减函数、日运行成本总目标函数和线性化处理后的电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件，利用群组序关系评价算法计算BESS的多项不同物理性能指标的综合评价值，可以在负荷侧结合能源侧以及上级电网侧多种不同调度场景下，基于控制策略约束条件，实时控制BESS荷电状态的运行范围和根据不同调度要求建立BESS持续充放电时间策略，将BESS的6项不同物理性能指标参数迭代至各约束条件中，最终可获得6项不同物理性能指标的综合评价值，能够充分分析出BESS的选型和各项不同物理性能评价的差异化，使得BESS分析较为全面。BESS分析较为全面。BESS分析较为全面。

【技术实现步骤摘要】
电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备


[0001]本专利技术涉及电池储能系统(Battery Energy Storage System，BESS)性能评价
，具体涉及一种电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备。

技术介绍

[0002]为了克服风力发电和光伏发电等可再生能源发电的间歇性和随机性，并解决可再生能源发电侧与电力用户负载侧在时间上的协调性问题，在供电系统中需要设置BESS以提高供电系统的稳定性和可靠性。
[0003]当前，大规模BESS联合风光可再生能源发电运行成为国家各层面高度重视的研究方向，涉及储能在特定场景或者多场景的选型、运行适用性以及性能评价等技术指标以及安全性、可靠性、经济性、环境效益等方面的评价。近年来，国内外对于储能容量优化配置、控制策略和经济效益评估等方面做了许多研究。但不同物理性能储能在技术性、安全可靠性以及经济性均有不同的表现，因此，储能性能评价研究对于不同物理性能储能的选型及其商业模式的推广具有重大意义。
[0004]相关技术，针对储能适用性、储能选型以及性能评价做了初步的探索，建立了基于技术性评价指标、全寿命周期成本评价指标、全寿命周期收益评价指标以及集成度评价指标等不同物理性能储能的分析。相关技术，通常以削峰填谷策略或储能优化配置策略在负荷侧基于特定调度场景针对特定运行策略分析储能系统性能，另外，储能选型和评价指标相关的因素众多，因此，当前电池储能系统的性能分析方式无法获知储能电池的各项不同物理性能，在负荷侧结合能源侧以及上级电网侧等多种不同调度场景下其选型和性能评价的差异化，导致电池储能系统性能分析不够全面，灵活性较差。

技术实现思路

[0005]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中的当前电池储能系统的性能分析方式无法获知储能电池的各项不同物理性能，在负荷侧结合能源侧以及上级电网侧等多种不同调度场景下其选型和性能评价的差异化，导致电池储能系统性能分析不够全面，灵活性较差的问题，从而提供一种电池储能系统性能的综合评价方法、装置及计算机设备。
[0006]根据第一方面，本专利技术实施例公开一种电池储能系统性能的综合评价方法，包括如下步骤：
[0007]获取目标微电网用户在负荷侧产生的用电数据、所述目标微电网用户从上级电网侧购电的购电数据、能源侧向所述目标微电网用户输出的出力数据和所述电池储能系统的储能数据；
[0008]根据所述用电数据、所述购电数据、所述出力数据和所述储能数据，创建所述目标微电网用户的日运行成本总目标函数，和，所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件；
[0009]基于预设线性处理算法线性化处理所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能
功率约束条件、控制策略约束条件；
[0010]根据电池储能系统容量衰减函数、所述日运行成本总目标函数和线性化处理后的所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件，利用群组序关系评价算法计算所述电池储能系统的多项不同物理性能指标的综合评价值。
[0011]结合第一方面，在第一方面的一种实施方式中，所述日运行成本总目标函数通过如下公式执行：
[0012][0013]其中，当所述出力数据大于所述用电数据时，所述电池储能系统存储电能；当所述出力数据小于或等于所述用电数据时，所述电池储能系统释放电能；
[0014]为所述目标微电网用户i的日用电成本；为所述目标微电网用户i接入所述电池储能系统后，在时段t从上级电网侧购电的购电功率；λ
tload
为所述电池储能系统的用户运营商在时段t向所述微电网用户提供辅助服务的购电单价，λ
tg
为所述目标用户所在区域的电力电价，为目标微电网用户i使用所述电池储能系统在时段t存储电能时的充电功率，为目标微电网用户i使用所述电池储能系统在时段t释放电能时的放电功率，
△
t为调度时间间隔，T总时段数,Z为微电网总用户。
[0015]结合第一方面，在第一方面的另一种实施方式中，所述功率平衡约束条件通过如下公式执行：
[0016][0017]其中，为所述目标微电网用户i获取能源侧的风力可再生能源在时段t的发电功率，为目标微电网用户i获取能源侧的光伏可再生能源在时段t的发电功率，为所述目标微电网用户i在时段t的用电功率；
[0018]所述储能功率约束条件通过如下公式执行：
[0019][0020]其中，η
c
为所述电池储能系统的充电转换效率，η
d
为所述电池储能系统的放电转换效率，ψ
c,t
为所述电池储能系统在时段t的充电状态，ψ
d,t
表示所述电池储能系统在时段t的放电状态，当ψ
c,t
＝1，ψ
d,t
＝0时，所述电池储能系统处于充电状态，当ψ
d,t
＝1，ψ
c,t
＝0时，所述电池储能系统处于放电状态，P
rate
为所述电池储能系统的额定功率，P
d,t
为所述电池储能
系统在时段t的放电功率，P
c,t
为所述电池储能系统在时段t的充电功率；
[0021]所述控制策略约束条件通过如下公式执行：
[0022][0023]其中，E
t
为所述电池储能系统在时段t的电量状态；E
t
‑1为所述电池储能系统在时段t
‑
1的电量状态，E
min
为所述储能系统的最小电量，E
max
为所述电池储能系统的最大电量，E
rate
为所述电池储能系统的额定容量，SOC
t
为所述电池储能系统t时刻的荷电状态，SOC
t
‑1为所述电池储能系统t
‑
1时刻的荷电状态，SOC
min
为所述电池储能系统的最小荷电状态和SOC
max
为所述电池储能系统的最大荷电状态；SOC0为所述电池储能系统的当前调度周期的初始荷电状态，SOC
T+1
为所述与所述当前调度周期相邻下一个调度周期的初始荷电状态，为了确保所述电池储能系统在待调度周期中可持续充放电，SOC
T+1
＝SOC0；γ为所述电池储能系统参与调度时的充放电持续时间；τ1、τ2为所述电池储能系统控制策略的荷电状态系数。
[0024]结合第一方面，在第一方面的另一种实施方式中，基于预设线性处理算法线性化处理所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件通过如下公式执行：
[0025][0026]其中，M为所述预设线性处理算法中的最大系数，所述预设线性处理算法为最大M算法。
[0027]结合第一方面，在第一方面的另一种实施方式中，所述电池储能系统容量衰减函数通过如下公式执行：<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性能的综合评价方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标微电网用户在负荷侧产生的用电数据、所述目标微电网用户从上级电网侧购电的购电数据、能源侧向所述目标微电网用户输出的出力数据和所述电池储能系统的储能数据；根据所述用电数据、所述购电数据、所述出力数据和所述储能数据，创建所述目标微电网用户的日运行成本总目标函数，和，所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件；基于预设线性处理算法线性化处理所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件；根据电池储能系统容量衰减函数、所述日运行成本总目标函数和线性化处理后的所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件，利用群组序关系评价算法计算所述电池储能系统的多项不同物理性能指标的综合评价值。2.根据权利要求1所述的电池储能系统性能的综合评价方法，其特征在于，所述日运行成本总目标函数通过如下公式执行：其中，当所述出力数据大于所述用电数据时，所述电池储能系统存储电能；当所述出力数据小于或等于所述用电数据时，所述电池储能系统释放电能；为所述目标微电网用户i的日用电成本；为所述目标微电网用户i接入所述电池储能系统后，在时段t从上级电网侧购电的购电功率；为所述电池储能系统的用户运营商在时段t向所述微电网用户提供辅助服务的购电单价，为所述目标用户所在区域的电力电价，为目标微电网用户i使用所述电池储能系统在时段t存储电能时的充电功率，为目标微电网用户i使用所述电池储能系统在时段t释放电能时的放电功率，
△
t为调度时间间隔，T总时段数，Z为微电网总用户。3.根据权利要求1所述的电池储能系统性能的综合评价方法，其特征在于，所述功率平衡约束条件通过如下公式执行：其中，为所述目标微电网用户i获取能源侧的风力可再生能源在时段t的发电功率，为目标微电网用户i获取能源侧的光伏可再生能源在时段t的发电功率，为所述目标微电网用户i在时段t的用电功率；所述储能功率约束条件通过如下公式执行：
其中，η
c
为所述电池储能系统的充电转换效率，η
d
为所述电池储能系统的放电转换效率，ψ
c,t
为所述电池储能系统在时段t的充电状态，ψ
d,t
表示所述电池储能系统在时段t的放电状态，当ψ
c,t
＝1，ψ
d,t
＝0时，所述电池储能系统处于充电状态，当ψ
d,t
＝1，ψ
c,t
＝0时，所述电池储能系统处于放电状态，P
rate
为所述电池储能系统的额定功率，P
d,t
为所述电池储能系统在时段t的放电功率，P
c,t
为所述电池储能系统在时段t的充电功率；所述控制策略约束条件通过如下公式执行：其中，E
t
为所述电池储能系统在时段t的电量状态；E
t
‑1为所述电池储能系统在时段t
‑
1的电量状态，E
min
为所述储能系统的最小电量，E
max
为所述电池储能系统的最大电量，E
rate
为所述电池储能系统的额定容量，SOC
t
为所述电池储能系统t时刻的荷电状态，SOC
t
‑1为所述电池储能系统t
‑
1时刻的荷电状态，SOC
min
为所述电池储能系统的最小荷电状态和SOC
max
为所述电池储能系统的最大荷电状态；SOC0为所述电池储能系统的当前调度周期的初始荷电状态，SOC
T+1
为所述当前调度周期相邻下一个调度周期的初始荷电状态，为了确保所述电池储能系统在待调度周期中可持续充放电，SOC
T+1
＝SOC0；γ为所述电池储能系统参与调度时的充放电持续时间；τ1、τ2为所述电池储能系统控制策略的荷电状态系数。4.根据权利要求1所述的电池储能系统性能的综合评价方法，其特征在于，基于预设线性处理算法线性化处理所述电池储能系统的功率平衡约束条件、储能功率约束条件、控制策略约束条件通过如下公式执行：
其中，M为所述预设线性处理算法中的最大系数，所述预设线性处理算法为最大M算法。5.根据权利要求1所述的电池储能系统性能的综合评价方法，其特征在于，所述电池储能系统容量衰减函数通过如下公式执行：其中，D
t
为所述电池储能系统在时段t的放电深度值，D
r
为标准放电深度值，N
r
为D
r
对应下的循环次数，α1、α2所述为所述电池储能系统拟合参数，当所述电池储能系统的容量衰减率时，所述电池储能系统结束使用寿命。6.根据权利要求1所述的电池储能系统性能的综合评价方法，其特征在于，所述利用群组序关系评价算法计算所述电池储能系统的多项不同物理性能指标的综合评价值，包括：基于预设群组评价条件，利用初始序关系评价算法计算所述电池储能系统的各项不同物理性能指标的第一权重；基于各评价者给出的各项不同物理性能指标的重要度排序值，计算各项不同物理性能指标的第二权重；根据所述各项不同物理性能指标的第一权重和所述各项不同物理性能指标的第二权重，挖掘各评...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，索克兰，张孜毅，程林，刘淑军，张小龙，杨尉薇，周旭艳，
申请(专利权)人：中国三峡新能源集团股份有限公司清华大学，
类型：发明
国别省市：