一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法及系统技术方案

本申请提出一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法及系统，所述方法包括：获取预设时段内各时刻光伏发电系统的输出功率、风力发电系统的输出功率和电力系统的负荷需求功率；确定混合储能系统预设时段内各时刻的最小总功率指令值，并生成总功率指令值序列；根据多次滑动均值滤波算法和总功率指令值序列确定混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案；基于额定功率及额定容量分配方案对混合储能系统中蓄电池及超级电容进行额定功率及额定容量的分配；本申请提出的技术方案，提高了混合储能系统的额定功率及额定容量分配的精度，同时降低了混合储能系统的成本。统的成本。统的成本。

【技术实现步骤摘要】
一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法及系统


[0001]本申请涉及功率分配领域，尤其涉及一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法及系统。

技术介绍

[0002]混合储能系统(Hybrid Energy Storage System，HESS)集成了多种储能技术，如蓄电池、超级电容器等，充分发挥各自的优势，能有效解决新能源出力波动和负荷需求波动带来的问题。然而，随着混合储能系统的应用越来越广泛，功率分配的精确性和系统成本优化成为一个亟待解决的问题。现有的混合储能系统功率分配方法通常采用线性或非线性优化算法、模型预测控制等技术。然而，这些方法往往受到模态混叠现象的影响，导致额定功率及额定容量分配不精确，而且这种现象会使得蓄电池的寿命降低，储能系统成本增加。
[0003]为解决模态混叠导致的功率分配不精确和储能系统成本过高的问题，研究人员对现有的功率分配方法进行了改进和优化。但现有方法在实际应用中仍存在模态混叠现象及系统性能与成本的不平衡的问题，导致储能系统的额定功率及额定容量配精度较低且混合储能系统的成本较高。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法及系统，以至少解决储能系统的额定功率及额定容量配精度较低且混合储能系统的成本较高的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提出一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法，所述方法包括：
[0006]获取预设时段内各时刻光伏发电系统的输出功率、风力发电系统的输出功率和电力系统的负荷需求功率；
[0007]基于所述光伏发电系统的输出功率、风力发电系统的输出功率和电力系统的负荷需求功率确定混合储能系统预设时段内各时刻的最小总功率指令值，并生成总功率指令值序列；
[0008]根据多次滑动均值滤波算法和总功率指令值序列确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案；
[0009]基于所述额定功率及额定容量分配方案对混合储能系统中蓄电池及超级电容进行额定功率及额定容量的分配；
[0010]其中，所述额定功率及额定容量分配方案包括：蓄电池所需分配的额定功率、额定容量，超级电容所需分配的额定功率、额定容量。
[0011]优选的，所述根据多次滑动均值滤波算法和总功率指令值序列确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案，包括：
[0012]获取所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小；
[0013]基于所述滤波次数和每次滤波滑窗大小对所述总功率指令值序列进行多次滑动
均值滤波操作，得到蓄电池所需分配的初始功率、超级电容所需分配的初始功率；
[0014]根据所述蓄电池所需分配的初始功率、超级电容所需分配的初始功率和蓄电池充放电约束及SOC约束、超级电容充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案。
[0015]进一步的，所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小的获取过程包括：
[0016]构建多次滑动均值滤波算法的参数优化模型；
[0017]将所述总功率指令值序列输入所述多次滑动均值滤波算法的参数优化模型中，并利用二进制粒子群优化算法求解所述参数优化模型，得到所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小。
[0018]进一步的，所述多次滑动均值滤波算法的参数优化模型的构建过程包括：
[0019]以所述蓄电池所需分配的初始功率与所述超级电容所需分配的初始功率的相关系数最小为目标构建目标函数；
[0020]以滤波次数的取值范围约束、每次滤波滑窗大小的取值范围约束、混合储能系统的额定功率分配精度阈值大小约束为约束条件，并结合所述目标函数构建多次滑动均值滤波算法的参数优化模型。
[0021]进一步的，所述蓄电池充放电约束的计算式如下：
[0022][0023]式中，P
B,c
(t)为蓄电池t时刻的充电功率，P
B,maxc
为蓄电池的充电功率最大值，SOC
B
(t)为蓄电池t时刻的荷电状态，Δt为时刻间隔时长，E
B
为蓄电池的初始额定容量，P
B,d
(t)为蓄电池t时刻的放电功率，P
Bmaxd
为蓄电池的放电功率最大值，SOC
Bmax
为蓄电池的荷电状态上限值，SOC
B,min
为蓄电池的荷电状态下限值；
[0024]所述蓄电池SOC约束的计算式如下：
[0025][0026]式中，SOC
B
(t
‑
1)为蓄电池t
‑
1时刻的荷电状态，η
B
为蓄电池的充放电效率，P
B
(t)为蓄电池t时刻的充放电功率；
[0027]所述超级电容充放电约束的计算式如下：
[0028][0029]式中，P
SC,c
(t)为超级电容t时刻的充电功率，P
SC,maxc
为超级电容的充电功率最大值，SOC
SC,max
为超级电容的荷电状态上限值，SOC
SC
(t)为超级电容t时刻的荷电状态，E
SC
为超级电容的初始额定容量，P
SC,d
(t)为超级电容t时刻的放电功率，P
SC,maxd
为超级电容的放电功率最大值，SOC
SC,min
为超级电容的荷电状态下限值；
[0030]所述超级电容SOC约束的计算式如下：
[0031][0032]式中，SOC
SC
(t
‑
1)为超级电容t
‑
1时刻的荷电状态，η
SC
为超级电容的充放电效率，P
SC
(t)为超级电容t时刻的充放电功率。
[0033]进一步的，所述根据所述蓄电池所需分配的初始功率、超级电容所需分配的初始功率和蓄电池充放电约束及SOC约束、超级电容充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案，包括：
[0034]根据所述蓄电池所需分配的初始功率、蓄电池充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中蓄电池的额定功率；
[0035]根据所述超级电容所需分配的初始功率和超级电容充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中超级电容的额定功率；
[0036]分别根据所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率确定混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定容量。
[0037]进一步的，所述根据所述蓄电池所需分配的初始功率、蓄电池充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中蓄电池的额定功率，包括：
[0038]当所述蓄电池所需分配的第二初始功率小于等于所述蓄电池的最大充放电功率时，将所述蓄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合储能系统的额定功率及额定容量分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时段内各时刻光伏发电系统的输出功率、风力发电系统的输出功率和电力系统的负荷需求功率；基于所述光伏发电系统的输出功率、风力发电系统的输出功率和电力系统的负荷需求功率确定混合储能系统预设时段内各时刻的最小总功率指令值，并生成总功率指令值序列；根据多次滑动均值滤波算法和总功率指令值序列确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案；基于所述额定功率及额定容量分配方案对混合储能系统中蓄电池及超级电容进行额定功率及额定容量的分配；其中，所述额定功率及额定容量分配方案包括：蓄电池所需分配的额定功率、额定容量，超级电容所需分配的额定功率、额定容量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多次滑动均值滤波算法和总功率指令值序列确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案，包括：获取所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小；基于所述滤波次数和每次滤波滑窗大小对所述总功率指令值序列进行多次滑动均值滤波操作，得到蓄电池所需分配的初始功率、超级电容所需分配的初始功率；根据所述蓄电池所需分配的初始功率、超级电容所需分配的初始功率和蓄电池充放电约束及SOC约束、超级电容充放电约束及SOC约束确定所述混合储能系统中蓄电池、超级电容的额定功率及额定容量分配方案。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小的获取过程包括：构建多次滑动均值滤波算法的参数优化模型；将所述总功率指令值序列输入所述多次滑动均值滤波算法的参数优化模型中，并利用二进制粒子群优化算法求解所述参数优化模型，得到所述多次滑动均值滤波算法的滤波次数和每次滤波滑窗大小。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多次滑动均值滤波算法的参数优化模型的构建过程包括：以所述蓄电池所需分配的初始功率与所述超级电容所需分配的初始功率的相关系数最小为目标构建目标函数；以滤波次数的取值范围约束、每次滤波滑窗大小的取值范围约束、混合储能系统的额定功率分配精度阈值大小约束为约束条件，并结合所述目标函数构建多次滑动均值滤波算法的参数优化模型。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述蓄电池充放电约束的计算式如下：
式中，P
B,c
(t)为蓄电池t时刻的充电功率，P
B,maxc
为蓄电池的充电功率最大值，SOC
B
(t)为蓄电池t时刻的荷电状态，Δt为时刻间隔时长，E
B
为蓄电池的初始额定容量，P
B,d
(t)为蓄电池t时刻的放电功率，P
B,maxd
为蓄电池的放电功率最大值，SOC
B,max
为蓄电池的荷电状态上限值，SOC
B,min
为蓄电池的荷电状态下限值；所述蓄电池SOC约束的计算式如下：式中，SOC
B
(t
‑
1)为蓄电池t
‑
1时刻的荷电状态，η
B
为蓄电池的充放电效率，P
B
(t)为蓄电池t时刻的充放电功率；所述超级电容充放电约束的计算式如下：式中，P
SC,c
(t)为超级电容t时刻的充电功率，P
SC,maxc
为超级电容的充电功率最大值，SOC
SC,max
为超级电容的荷电状态上限值，SOC
SC
(t)为超级电容t时刻的荷电状态，E
SC
为超级电容的初始额定容量，P
SC,d
(t)为超级电容t时刻的放电功率，P
SC,maxd
为超级电容的放电功率最大值，SOC
SC,min
为超级电容的荷电状态下限值；所述超级电容SOC约束的计算式如下：式中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王绍民，薛晓峰，张增辉，曾垂栋，姜滨，梁晓斌，张宗祯，林怡玢，常云潇，葛传军，魏寒，池伟恒，杨沛豪，郭昊，殷悦，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：