【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微网储能系统控制，具体涉及一种多目标优化储能系统功率分配方法。
技术介绍
1、以风能、太阳能等新能源发电技术已被大规模使用在电力系统中，与常规能源相比，风能、太阳能等新能源发电具有的随机性、间歇性、波动性特征会导致电力系统负荷峰谷差现象愈发严重，给电力系统安全稳定运行、电力电量平衡等带来新的挑战；规模化电池储能技术响应速度快、调节精度高，可以有效地平衡电力系统负荷峰谷差，维持电力系统的安全稳定，规模化电池储能系统常采用多组电池串联或并联的形式，这种连接结构会降低储能系统安全性和电池组soc一致性，因此，对储能系统电池单元的协调控制和功率的合理分配是保证电池储能系统安全稳定、高效运行的关键；目前，针对电池储能系统协调控制和功率分配的研究大致可分为3类，即基于电池单元自身状态的控制策略、基于储能系统结构的控制策略、引入智能优化算法的控制策略；已有的研究成果促进了电池储能系统的soc均衡度、运行经济性、电池寿命的提高，但没有综合考虑实际运行过程中电池储能系统的运行成本、内部容量损耗、soc均衡度等综合因素；因此，提供一种基于北方苍鹰算法的功率分配策略、满足需求和上下限、实现多目标优化的一种多目标优化储能系统功率分配方法是非常有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种基于北方苍鹰算法的功率分配策略、满足需求和上下限、实现多目标优化的一种多目标优化储能系统功率分配方法。
2、本专利技术的目的是这样实现的：一种多目标优化储能系统
3、步骤1：确定储能系统功率分配的评价指标；
4、步骤2：建立储能系统的运行成本、储能单元的健康状态损失、储能系统的荷电状态一致性的数学模型；
5、步骤3：确定约束条件；
6、步骤4：多目标转换；
7、步骤5：采用北方苍鹰算法求解模型进行功率分配；
8、步骤6：针对直流微电网具有效率高、能耗低、稳定安全的特点，为了提高储能系统的稳定性和供电时长，通常采用多个储能单元并联的形式；储能单元通过dc-dc变换器与直流母线相连接，利用能量管理系统实现对电池单元的优化控制。
9、所述的步骤1中的确定储能系统功率分配的评价指标包括储能单元充放电切换次数、储能单元充放电平衡度。
10、所述的储能单元充放电切换次数为：式中，nj为第j个储能单元的充放电切换次数；pj(t)为第j个储能单元的功率；
11、所述的储能单元充放电平衡度具体为：充放电平衡度用于衡量储能单元的充放电能力：bj∈[-1，1]，bj越接近于-1，储能单元充电能力越强，放电能力不足；越接近于1，储能单元放电能力越强，充电能力不足；为了平衡储能单元充放电能力，bj∈[-1，1]应控制在0附近，式中，socj为第个储能单元的荷电状态；socref为储能单元soc推荐值，合理的设置可以保证储能单元有效运行，socref偏大会影响储能单元充电，socref偏小会影响储能单元放电，因此其设置为：socref＝(socmax-socmin)/2，式中，socmax、socmin分别是电池储能单元的soc上下限；储能单元利用系数：储能单元利用系数用来评价周期内储能单元运行时间与统计时间的比值，即：式中，utfj为第j个储能单元运行小时数；t为评价周期内统计小时数。
12、所述的步骤2中的建立储能系统的运行成本、储能单元的健康状态损失、储能系统的荷电状态一致性的数学模型的储能系统运行目标函数包括储能系统运行成本最低、储能单元健康状态损失最小、荷电状态一致性最小。
13、所述的储能系统运行成本最低具体为：储能系统运行成本由度电成本、运行维护成本、容量损失成本组成，以储能系统运行成本最低为目标：式中，n为储能单元电池个数；cl为单位度电成本；pi为第i个电池的充放电功率；wi为维护费用；δt为单位调度时间；lmi为第i个电池的容量损耗；ce为单位电池容量投资成本；
14、所述的储能单元健康状态损失最小具体为：储能电池不规则充放电会造成电池容量损耗，soh是表征电池剩余容量与初始容量比值的重要指标，soh的值越大说明电池容量损耗越小，电池单元的健康状态越好，即：式中：sohi(t)为第t个周期第i个电池的健康状态；cmi(t)为第t个周期第i个电池的剩余容量；cni(t)为第t个周期第i个电池的额定容量；电池的剩余容量定义为：cmi＝cni-lmi (7)，电池的容量损耗定义为：式中：a为常系数；rcdt,i为第i个储能单元的充放电倍率；h为气体常数；te为温度；δqi为第i个储能单元的soc变化量；pti、pni为第i个储能单元分配的充放电功率和额定充放电功率；δt为调度间隔；综上所述，储能系统健康状态损失最小定义为：
15、所述的荷电状态一致性最小具体为：荷电状态一致性是储能单元并联运行的基础，较高的soc一致性可以提高储能系统的工作效率，有利于对储能系统的整体调控，因此荷电状态的均衡度可以反映出功率分配策略的有效性，荷电状态一致性目标函数由各储能单元的剩余荷电状态平均差表示：式中，soci(t)为第i个电池储能单元t时刻的荷电状态。
16、所述的步骤3中的确定约束条件包括电池单元最大充放电功率约束、电池单元soc约束、储能系统总出力约束。
17、所述的电池单元最大充放电功率约束为：pi-dmin≤pi(t)≤pi-cmax (11)，式中：pi-dmin、pi-cmax分别为第i个电池的最大放电允许值和最大充电允许值；pi(t)为t时刻第i个电池的分配功率；
18、所述的电池单元soc约束为：socmin≤soci(t)≤socmax (12)；
19、所述的储能系统总出力约束为：式中：pn(t)为储能系统总功率需求。
20、所述的步骤4中的多目标转换具体为：为了将多目标问题求解简单化，采用线性加权的方法将多目标问题转换为单目标的问题：式中：wi(i＝1,2,3)为权重系数；为了消除目标函数量纲不同对算法求解过程所带来的影响，对f1、f2、f3三个目标函数进行归一化处理：式中：fi为归一化后的变量；分别为的最大值和最小值。
21、步骤5中的采用北方苍鹰算法求解模型进行功率分配具体为：北方苍鹰优化算法即ngo算法模拟了北方苍鹰在捕食过程中的行为，捕猎过程分为两个阶段：猎物识别与攻击(勘察阶段)以及追逐与逃生(开发阶段)，将该智能优化算法应用于储能优化配置模型的求解，包括以下步骤：
22、步骤5.1：获取储能系统当前时间段总功率指令和储能系统的实时状态参数；
23、步骤5.2：初始化算法参数和种群，设置北方苍鹰种群规模为200，最大迭代次数为400，并令初始迭代次数i＝0；
24、步骤5.3：确立目标函数以及约束条件并进行计算；
25、步骤5.4：北方苍鹰选择、攻击、追捕猎物，不断更新位置信息；
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1.一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤1中的确定储能系统功率分配的评价指标包括储能单元充放电切换次数、储能单元充放电平衡度。
3.如权利要求2所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的储能单元充放电切换次数为：式中，Nj为第j个储能单元的充放电切换次数；Pj(t)为第j个储能单元的功率；
4.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤2中的建立储能系统的运行成本、储能单元的健康状态损失、储能系统的荷电状态一致性的数学模型的储能系统运行目标函数包括储能系统运行成本最低、储能单元健康状态损失最小、荷电状态一致性最小。
5.如权利要求4所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的储能系统运行成本最低具体为：储能系统运行成本由度电成本、运行维护成本、容量损失成本组成，以储能系统运行成本最低为目标：式中，N为储能单元电池个数；Cl为单位度电成本；Pi为第i个
6.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤3中的确定约束条件包括电池单元最大充放电功率约束、电池单元SOC约束、储能系统总出力约束。
7.如权利要求6所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的电池单元最大充放电功率约束为：Pi-dmin≤Pi(t)≤Pi-cmax(11)，式中：Pi-dmin、Pi-cmax分别为第i个电池的最大放电允许值和最大充电允许值；Pi(t)为t时刻第i个电池的分配功率；
8.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤4中的多目标转换具体为：为了将多目标问题求解简单化，采用线性加权的方法将多目标问题转换为单目标的问题：式中：wi(i＝1,2,3)为权重系数；为了消除目标函数量纲不同对算法求解过程所带来的影响，对f1、f2、f3三个目标函数进行归一化处理：式中：fi为归一化后的变量；fimax、fimin分别为的最大值和最小值。
9.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤5中的采用北方苍鹰算法求解模型进行功率分配具体为：北方苍鹰优化算法即NGO算法模拟了北方苍鹰在捕食过程中的行为，捕猎过程分为两个阶段：猎物识别与攻击以及追逐与逃生，将该智能优化算法应用于储能优化配置模型的求解，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤1中的确定储能系统功率分配的评价指标包括储能单元充放电切换次数、储能单元充放电平衡度。
3.如权利要求2所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的储能单元充放电切换次数为：式中，nj为第j个储能单元的充放电切换次数；pj(t)为第j个储能单元的功率；
4.如权利要求1所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的步骤2中的建立储能系统的运行成本、储能单元的健康状态损失、储能系统的荷电状态一致性的数学模型的储能系统运行目标函数包括储能系统运行成本最低、储能单元健康状态损失最小、荷电状态一致性最小。
5.如权利要求4所述的一种多目标优化储能系统功率分配方法，其特征在于：所述的储能系统运行成本最低具体为：储能系统运行成本由度电成本、运行维护成本、容量损失成本组成，以储能系统运行成本最低为目标：式中，n为储能单元电池个数；cl为单位度电成本；pi为第i个电池的充放电功率；wi为维护费用；δt为单位调度时间；lmi为第i个电池的容量损耗；ce为单位电池容量投资成本；
6.如权利要求1所述的一种多目标优化储...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙毛，孙延平，华强，张奇峰，姜兴，周扬，褚岳，刘翔，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司，
类型：发明
国别省市：
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