储能电站功率分配方法、存储介质、系统及设备技术方案

本发明专利技术公开了一种储能电站功率分配方法、存储介质、系统及设备，包括：获取储能电站的储能参数；其中，储能参数包括：需要分配的储能目标功率、储能目标功率的执行时间以及储能电站中的每个储能单元的容量、荷电量、安全放电功率、安全充电功率、荷电量上限值和荷电量下限值；根据储能电站的储能参数，建立Soc均衡分配寻优模型；采用智能寻优算法对Soc均衡分配寻优模型求解，得到每个储能单元的功率分配值。本发明专利技术精确的得到了每个储能单元的最终应该执行的功率大小，解决了储能电站在接收调度或者自我调度中的Soc分配不均导致的安全性差、可用率低的问题。可用率低的问题。可用率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
储能电站功率分配方法、存储介质、系统及设备


[0001]本专利技术涉及储能电站功率分配
，尤其涉及一种储能电站功率分配方法、存储介质、系统及设备。

技术介绍

[0002]储能电站都会配置能量管理系统对储能系统进行功率控制,合理的分配每台储能系统的运行功率是保证储能电站稳定可靠运行的基础。目前，储能电站功率分配技术常见的有Soc等比例分配,或者按照储能单元的装机功率或者当前容量进行分配,这种分配的策略简单易用，但是会存在有些分配值可能出现异常，如分配的功率超过被控设备的安全值、被控设备无法执行后可能达不到目标功率值导致的目标功率偏低，而且这种分配算法如果需要维持目标值,可能算法过于复杂,均衡效果不理想。

技术实现思路

[0003]为解决
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提出一种储能电站功率分配方法、存储介质、系统及设备。
[0004]本专利技术提出的一种基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，包括：获取储能电站的储能参数；其中，储能参数包括：需要分配的储能目标功率、储能目标功率的执行时间以及储能电站中的每个储能单元的容量、荷电量、安全放电功率、安全充电功率、荷电量上限值和荷电量下限值；根据储能电站的储能参数，建立Soc均衡分配寻优模型；采用智能寻优算法对Soc均衡分配寻优模型求解，得到每个储能单元的功率分配值；其中，智能寻优算法包括：粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法和BP神经网络中的任意一种。
[0005]进一步地，Soc均衡分配寻优模型为[X
i
, bestY
i
] = fun(X
i
, Soc
i
, C
i
, CSP
i
, DSP
i
, target
i
, time
i
, uSoc
i
, dSoc
i
)；式中：Soc
i
表示第i个储能单元的荷电量，C
i
表示第i个储能单元的容量，CSP
i
表示第i个储能单元的安全充电功率，DSP
i
表示第i个储能单元的安全放电功率，target
i
表示第i个储能单元需要分配的储能目标功率，time
i
表示第i个储能单元执行储能目标功率的持续时间，uSoc
i
表示第i个储能单元的荷电量上限值，dSoc
i
表示第i个储能单元的荷电量下限值，X
i
表示第i个储能单元的功率分配值，bestY
i
为表示对第i个储能单元进行功率分配时各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，target Soc表示均衡目标荷电量。
[0006]进一步地，根据储能电站的储能参数，建立Soc均衡分配寻优模型，具体包括：根据需要分配的储能目标功率，分别计算储能电站应该剩余电量、总容量和均衡目标荷电量；计算各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差；
计算储能电站的功率分配值的总和；根据储能电站的功率分配值的总和与需要分配的储能目标功率重新确定各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差。
[0007]进一步地，计算各个储能单元的荷电量到均衡目标荷电量的方差，具体包括：在target
i
>0时，将每个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量进行比较；式中，target
i
表示需要分配的储能目标功率；当Soc
i
<target Soc时，判断第i个储能单元的功率分配值是否大于零；式中，Soc
i
表示第i个储能单元的荷电量，target Soc表示均衡目标荷电量；若X
i
>0，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；式中，X
i
表示第i个储能单元的功率分配值，bestY
i
表示对第i个储能单元进行功率分配时各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，penalty Value为预设的智能算法惩罚值；当Soc
i
≥ target Soc时，提前计算执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量；式中，time
i
表示储能目标功率执行的持续时间；根据执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差；当target
i
<0，将每个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量进行比较；当Soc
i
>target Soc，判断第i个储能单元的功率分配值X是否小于零；若X
i
<0，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；当Soc
i
≤target Soc，提前计算执行time
i
后的预计荷电量；根据执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差。
[0008]进一步地，第i个储能单元执行time
i
后的预计荷电量的计算式为Soc
tmpi
=(C
i
×
Soc
i
‑
X
i
×
time
i
)/C
i
；式中，C
i
表示第i个储能单元的容量，Soc
tmpi
表示第i个储能单元执行time
i
后的预计荷电量。
[0009]进一步地，根据执行time
i
后的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，具体包括：当target
i
>0且Soc
i
≥ target Soc时，若Soc
tmpi
>0，将预计荷电量与荷电量下限值进行比较；若Soc
tmpi
≥dSoc，则bestY
i
=bestY
i
+(abs(Soc
tmpi
‑
target Soc)
×
100)2；若Soc
tmpi
<dSoc，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；当Soc
tmpi
≤0时，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；式中，Soc
tmpi
表示第i个储能单元执行time
i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，包括：获取储能电站的储能参数；其中，储能参数包括：需要分配的储能目标功率、储能目标功率的执行时间以及储能电站中的每个储能单元的容量、荷电量、安全放电功率、安全充电功率、荷电量上限值和荷电量下限值；根据储能电站的储能参数，建立Soc均衡分配寻优模型；采用智能寻优算法对Soc均衡分配寻优模型求解，得到每个储能单元的功率分配值；其中，智能寻优算法包括粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法和BP神经网络中的任意一种。2.根据权利要求1所述的基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，Soc均衡分配寻优模型为[X
i
, bestY
i
] = fun(X
i
, Soc
i
, C
i
, CSP
i
, DSP
i
, target
i
, time
i
, uSoc
i
, dSoc
i
)式中：Soc
i
表示第i个储能单元的荷电量，C
i
表示第i个储能单元的容量，CSP
i
表示第i个储能单元的安全充电功率，DSP
i
表示第i个储能单元的安全放电功率，target
i
表示第i个储能单元需要分配的储能目标功率，time
i
表示第i个储能单元执行储能目标功率的持续时间，uSoc
i
表示第i个储能单元的荷电量上限值，dSoc
i
表示第i个储能单元的荷电量下限值，X
i
表示第i个储能单元的功率分配值，bestY
i
为表示对第i个储能单元进行功率分配时各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，target Soc表示均衡目标荷电量。3.根据权利要求1所述的基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，根据储能电站的储能参数，建立Soc均衡分配寻优模型，具体包括：根据需要分配的储能目标功率，分别计算储能电站应该剩余电量、总容量和均衡目标荷电量；计算各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差；计算储能电站的功率分配值的总和；根据储能电站的功率分配值的总和与需要分配的储能目标功率重新确定各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差。4.根据权利要求3所述的基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，计算各个储能单元的荷电量到均衡目标荷电量的方差，具体包括：在target
i > 0时，将每个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量进行比较；其中，target
i
表示需要分配的储能目标功率；当Soc
i
< target Soc时，判断第i个储能单元的功率分配值是否大于零；其中，Soc
i
表示第i个储能单元的荷电量，target Soc表示均衡目标荷电量；若X
i > 0，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；其中，X
i
表示第i个储能单元的功率分配值，bestY
i
表示对第i个储能单元进行功率分配时各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，penalty Value为预设的智能算法惩罚值；当Soc
i
≥ target Soc时，提前计算执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量；其中，time
i
表示储能目标功率执行的持续时间；根据执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差；当target
i < 0，将每个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量进行比较；当Soc
i > target Soc，判断第i个储能单元的功率分配值是否小于零；
若X
i
<0，则bestY
i
=bestY
i
+penalty Value；当Soc
i
≤target Soc，提前计算执行time
i
后的预计荷电量；根据执行time
i
后的第i个储能单元的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差。5.根据权利要求4所述的基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，第i个储能单元执行time
i
后的预计荷电量的计算式为Soc
tmpi
=(C
i
×
Soc
i
‑
X
i
×
time
i
)/C
i
；式中，C
i
表示第i个储能单元的容量，Soc
tmpi
表示第i个储能单元执行time
i
后的预计荷电量。6.根据权利要求5所述的基于Soc均衡分配寻优模型的储能电站功率分配方法，其特征在于，根据执行time
i
后的预计荷电量，更新各个储能单元的荷电量与均衡目标荷电量的方差，具体包括：当target
i > 0且Soc
i
≥ target Soc时，若Soc
tmpi
>0，将预计荷电量与荷电量下限值进行比较；若Soc
tmpi
≥dSoc，则bestY
i
=bestY
i
+(abs(Soc
tmpi
‑
target S...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，王绪伟，
申请(专利权)人：合肥华思系统有限公司，
类型：发明
国别省市：