5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统，涉及储能系统控制优化技术领域，具体方案包括：以基站运行的总成本最低为目标函数，建立SOC偏移控制优化模型；分析基站储能系统的运行数据，对所述优化模型进行基站储能约束；基于峰谷分时电价，对所述优化模型进行价格型需求响应约束；求解所述优化模型，得到求解结果，并控制5G基站储能系统按照所述求解结果进行运行调度；本发明专利技术建立优化模型，预测储能系统的充放电状态，使储能系统的荷电状态保持在稳定的区间，在日前调度计划的基础上加上实时预测优化，实施协调控制修正工况，更快地优化储能系统的荷电状态。更快地优化储能系统的荷电状态。更快地优化储能系统的荷电状态。

【技术实现步骤摘要】
5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统


[0001]本专利技术属于储能系统控制优化
，尤其涉及5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology，简称5G)是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术，5G通讯设施是实现人机物互联的网络基础设施；随着社会的发展，5G将渗透到社会的各个领域，成为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施；5G发展迅速，具有高传输速率、高带宽、高可靠性、低延时等性能，基站设备功耗也大幅度提高，对基站的储能系统的要求也会大大提高，尤其是如何满足基本的备电需求，需要对蓄电池组开展扩容核算。目前多数5G基站统一使用锂电池作为基站蓄电池可参与电网调峰，5G基站储能参与电网调峰方式、投入成本与产出经济性有待进一步研究。
[0004]现有技术通常建立主动配电网日前调度优化模型，求解得到日前调度的优化结果，利用实际功率完成基于灵活负荷的主动配电网日前调度优化，得到最终版的日前优化调度方案，具体为：
[0005]对主动配电网各总线上的灵活性负荷进行集群负荷聚类分群；根据分群结果，建立基于灵活性负荷集群的主动配电网日前调度优化模型，求解得到日前调度的预优化结果，获得各集群的参考功率；对各集群的参考功率进行分解优化，得到集群中各灵活性负荷的实际功率需求；利用实际功率需求，完成基于灵活性负荷集群的主动配电网日前调度终优化，得到最终的日前调度优化方案。
[0006]上述日前调度优化方案，没有涉及到除日前阶段以外的调度优化和优化方案，SoC的运行区间在一天内为定值，优化效果不佳，运行可靠性低，不利于储能系统的高效运行。

技术实现思路

[0007]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法及系统，建立优化模型，预测储能系统的充放电功率和充放电状态，使储能系统的荷电状态保持在稳定的区间，在日前调度计划的基础上加上实时预测优化，实施协调控制修正工况，更快地优化储能系统的荷电状态。
[0008]为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
[0009]本专利技术第一方面提供了5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法；
[0010]5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，包括：
[0011]以基站运行的总成本最低为目标函数，建立SOC偏移控制优化模型；
[0012]分析基站储能系统的运行数据，对所述优化模型进行基站储能约束；
[0013]基于峰谷分时电价，对所述优化模型进行价格型需求响应约束；
[0014]求解所述优化模型，得到求解结果，并控制5G基站储能系统按照所述求解结果进行运行调度；
[0015]其中，所述求解结果为预测的储能系统分时充放电功率和分时充放电状态。
[0016]进一步的，所述目标函数为：
[0017]F
cost
＝min(C
BESS
+C
PV
+C
rev
+C
grid
)
[0018]其中，F
cost
表示基站运行的总成本，C
BESS
表示储能系统的运行成本，C
PV
表示光伏的运行成本，C
rev
表示用户实时需求响应后应该支付的电费，C
grid
表示基站储能系统与主网功率的交互成本。
[0019]进一步的，所述储能系统的运行成本C
BESS
为：
[0020][0021]其中，表示第i个储能电池在时刻t的劣化成本,I是储能电池集合,T是每天的24小时；
[0022]所述光伏的运行成本C
PV
为：
[0023][0024]其中，表示光伏的单位运维成本，表示光伏面板在t时刻对于第i个储能电池的输入功率，τ表示相邻两个时刻的时间间隔；
[0025]所述用户实时需求响应后应该支付的电费C
rev
为：
[0026][0027]其中，Pr
j
表示在电价j上的需求响应电价，表示在时刻t的未实施需求响应的理想负荷响应有功功率，α
j,
表示电价j下是否响应的二进制变量，α
j,
∈{0,1}L
j
表示在电价j下的需求响应率，J表示电价标准中的电价总个数；
[0028]所述表示基站储能系统与主网功率的交互成本C
grid
为：
[0029][0030]其中，表示在时刻t从主网购电的价格，表示在时刻t微网的缺额功率，表示在时刻t向主网售电的价格，表示在时刻t微网的过剩功率。
[0031]进一步的，所述基站储能约束,为每个基站储能电池的充放电功率在输入输出功率上下限范围内。
[0032]进一步的，所述基站储能约束，具体为：
[0033][0034][0035][0036][0037][0038]其中，表示第i个基站储能电池在t时刻内部充放电的功率，表示第i个基站储能电池在t时刻的充电功率，表示第i个基站储能电池在t时刻的放电功率，α
ch
表示储能电池的充电效率，α
dis
表示储能电池的放电效率，P
i,t
表示第i个基站储能电池在t时刻的充放电功率，β
i,t
表示第i个储能在时刻t的充放电二进制决策变量；表示第i个储能在时刻t的充电二进制决策变量，表示第i个储能在时刻t的放电二进制决策变量；表示第i个储能在时刻t的存储容量；表示第i个储能在时刻t优化的SoC下限值；表示第i个储能在时刻t优化的SoC上限值。
[0039]进一步的，所述价格型需求响应约束，为用电高峰时的电价要高于用电低谷时的电价。
[0040]进一步的，所述价格型需求响应约束，具体为：
[0041]p
p
‑
p
v
>0
[0042]p
v
‑
p
min
>0
[0043]其中，p
p
表示用电高峰时的电价，p
v
表示用电低谷时的电价；p
min
为供电公司的发电成本。
[0044]本专利技术第二方面提供了5G基站储能系统的SOC偏移优化控制系统。
[0045]5G基站储能系统的SOC偏移优化控制系统，包括模型构建模块、第一约束模块、第二约束模块和模型求解模块：
[0046]模型构建模块，被配置为：以基站运行的总成本最低为目标函数，建立SOC偏移控制优化模型；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，包括：以基站运行的总成本最低为目标函数，建立SOC偏移控制优化模型；分析基站储能系统的运行数据，对所述优化模型进行基站储能约束；基于峰谷分时电价，对所述优化模型进行价格型需求响应约束；求解所述优化模型，得到求解结果，并控制5G基站储能系统按照所述求解结果进行运行调度；其中，所述求解结果为预测的储能系统分时充放电功率和分时充放电状态。2.如权利要求1所述的5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，所述目标函数为：F
cost
＝min(C
BESS
+C
PV
+C
rev
+C
grid
)其中，F
cost
表示基站运行的总成本，C
BESS
表示储能系统的运行成本，C
PV
表示光伏的运行成本，C
rev
表示用户实时需求响应后应该支付的电费，C
grid
表示基站储能系统与主网功率的交互成本。3.如权利要求2所述的5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，所述储能系统的运行成本C
BESS
为：其中，表示第i个储能电池在时刻t的劣化成本,I是储能电池集合,T是每天的24小时；所述光伏的运行成本C
PV
为：其中，表示光伏的单位运维成本，表示光伏面板在t时刻对于第i个储能电池的输入功率，τ表示相邻两个时刻的时间间隔；所述用户实时需求响应后应该支付的电费C
rev
为：其中，Pr
j
表示在电价j上的需求响应电价，表示在时刻t的未实施需求响应的理想负荷响应有功功率，α
j,
表示电价j下是否响应的二进制变量，L
j
表示在电价j下的需求响应率，J表示电价标准中的电价总个数；所述表示基站储能系统与主网功率的交互成本C
grid
为：其中，表示在时刻t从主网购电的价格，表示在时刻t微网的缺额功率，表
示在时刻t向主网售电的价格，表示在时刻t微网的过剩功率。4.如权利要求1所述的5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，所述基站储能约束,为每个基站储能电池的充放电功率在输入输出功率上下限范围内。5.如权利要求1所述的5G基站储能系统的SOC偏移优化控制方法，其特征在于，所述基站储能约束，具体为：站储能约束，具体为：站储能约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：林涛，董文秀，周翔宇，刘越，张合栋，吴青华，刘鹏，秦贞依，
申请(专利权)人：国网山东综合能源服务有限公司，
类型：发明
国别省市：