【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电网控制，尤其涉及一种光储微电网能量管理策略优化方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、发展带有储能技术的微电网是推进能源结构转型的必要条件。然而，因为可再生能源具有间歇性、波动性和不确定性等特点，导致电力工序平衡难以保证。储能技术可以提高可再生能源的消纳比例，降低对电网的冲击，提升电力系统的灵活性、经济性和安全性。因此，通过储能技术可以有效解决可再生能源所带来的问题。
2、目前国内外对带有储能系统的光储微电网、风光储微电网以及各种形式的分布式电站在能量优化调度方面做了大量的研究；一方面，现阶段能量优化调控策略主要基于大电网侧，侧重于配合大电网侧调峰调频削峰填谷等，导致目前主要储能项目由官方性质投资建设，同时现阶段用到的许多数据属于电力公司的加密数据（如电力调度数据），普通用户无权获取；另一方面，现阶段为提升经济效益或配合调峰调频，对储能电池进行深度充放电操作，极大加速了电池寿命的损伤，造成储能电池寿命周期内收益减少甚至无法回本现象。
3、因此亟需一种在保障系统安全低碳运行、经济效益最大化的同时，助力新能源电站推广、助力电力系统快速完成结构转型的方法。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种光储微电网能量管理策略优化方法、装置及电子设备，以解决现阶段微电网局限于大电网侧且经济效益低的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种光储微电网能量管理策略优化方法，包括：
3、获取光储微电网中的储能电池数据、光伏系统数
4、根据额定电量和光储微电网的预设电量值建立储能电池的充电约束条件；根据放电约束条件、当前剩余电量和额定电量建立储能电池的充放电功率约束条件；根据当前充放电电流、建设成本、回收价格和电池参数建立储能电池退化成本约束条件；
5、根据光伏系统数据和负荷数据建立光伏输出功率约束条件；
6、根据储能电池数据、光伏系统数据、负荷数据、不同时段的售电价和购电价建立光储微电网的收益约束条件；
7、将储能电池的充放电功率、光伏输出功率、预设时间段、不同时段的售电价、购电价和储能电池退化成本输入到神经网络模型中；在放电约束条件、储能电池的充放电功率约束条件、储能电池退化成本约束条件、光伏输出功率约束条件和收益约束条件的约束下，以收益值最大为目标，得到光储微电网能量管理策略。
8、在一种可能的实现方式中，根据当前充放电电流、建设成本、回收价格和电池参数建立储能电池退化成本约束条件，包括：
9、根据电池参数和当前充放电电流确定权重系数；
10、根据当前充放电电流、建设成本、回收价格和权重系数建立储能电池退化成本约束条件。
11、在一种可能的实现方式中，电池参数包括电池的默认工作温度、充放电过程中的活化能、充放电转化效率、内阻、标准充放电电流、最大可持续充放电电流、额定工况下可充放电次数、当前健康状态、最佳充放电深度、最大可持续充放电电流条件下可充放电次数以及最大安全充放电电流；
12、电池参数、当前充放电电流和权重系数满足以下关系：
13、
14、其中，为权重系数；为额定工况下可充放电次数；为标准持续放电电流；为最佳充放电深度；为充放电过程中的活化能；为补偿系数，取值为（1，2）；为充放电转化效率；为内阻；为默认工作温度；为当前充放电电流；为标准充电电流；为标准放电电流；为最大可持续充放电电流条件下可充放电次数；为标准持续充电电流；为最大可持续充电电流；为最大可持续放电电流；为当前健康状态；为最大安全充放电电流；为单次功率不变情况下电池充放电时间。
15、在一种可能的实现方式中，储能电池退化成本约束条件为：
16、fcell=y(a)×icell×ttt×（fz-fh）
17、其中，fcell为电池退化成本；y(a)为权重系数；icell为当前充放电电流，ttt为单次功率不变情况下电池充放电时间，fz为建设成本、fh为回收价格。
18、在一种可能的实现方式中，收益约束条件为：
19、
20、
21、
22、
23、其中，为收益值；t为电网峰谷电价或峰谷时段调整周期；t为当前周期，每个周期为0.5h；为储能系统放电收益；为储能系统充电收益；为光伏系统放电收益；为电网峰谷电价调整周期；st为不同时段电力出售价格数；为储能电池的放电功率；为不同时段的售电价；为储能系统放电时负荷调控权重；为电网峰谷电价调整周期；为不同时段电力购买价格数；为储能电池的充电功率；为不同时段的购电价；为储能系统充电时负荷调控权重；为光伏输出功率。
24、在一种可能的实现方式中，将储能电池的充放电功率、光伏输出功率、预设时间段、不同时段的售电价、购电价和储能电池退化成本输入到神经网络模型中；在放电约束条件、储能电池的充放电功率约束条件、储能电池退化成本约束条件、光伏输出功率约束条件和收益约束条件的约束下，以收益值最大为目标，得到光储微电网能量管理策略，包括：
25、将储能电池的充放电功率、光伏输出功率、预设时间段、不同时段的售电价、购电价和储能电池退化成本归一化，得到矩阵x；
26、其中，；
27、其中，为特征，包括储能电池的充放电功率、光伏输出功率、预设时间段、不同时段的售电价、购电价和储能电池退化成本；m为每个特征中的样本；
28、将矩阵x输入到神经网络模型中，根据设定的激活函数，在放电约束条件、储能电池的充放电功率约束条件、储能电池退化成本约束条件、光伏输出功率约束条件和收益约束条件的约束下，得到最大光储微电网系统收益值对应的矩阵x；
29、根据最大光储微电网系统收益值对应的矩阵x，得到光储微电网能量管理策略。
30、在一种可能的实现方式中，储能电池的充电约束条件为：
31、0≤qe≤（qee-qloadmin）
32、其中，qe为储能电池可充放电电量；qee为额定电量；qloadmin为光储微电网的预设电量值；
33、储能电池的充放电功率约束条件为：
34、pemax=（qe-soet×qee）/tbtime
35、其中，pemax为储能电池的充放电功率，soet为当前剩余电量；tbtime为当前充电或放电时长。
36、第二方面，本专利技术实施例提供了一种光储微电网能量管理策略优化装置，包括：
37、获取模块，用于获取光储微电网中的储能电池数据、光伏系统数据、负荷数据、不同时段的售电价和购电价；其中，储能电池数据包括储能电池的额定电量、电池参数、当前剩余电量、当前充放电电流、建设成本和回收价格；
38、建立模块，用于根据额定电量和光储微电网的预设电量值建立本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述根据所述当前充放电电流、所述建设成本、所述回收价格和所述电池参数建立储能电池退化成本约束条件，包括：
3.根据权利要求2所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述电池参数包括电池的默认工作温度、充放电过程中的活化能、充放电转化效率、内阻、标准充放电电流、最大可持续充放电电流、额定工况下可充放电次数、当前健康状态、最佳充放电深度、最大可持续充放电电流条件下可充放电次数以及最大安全充放电电流；
4. 根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述储能电池退化成本约束条件为：
5.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述收益约束条件为：
6.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述将储能电池的充放电功率、所述光伏输出功率、预设时间段、所述不同时段的售电价、购电价和储能电池退化成本输入到神经网络模型中；在所述放
7. 根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述储能电池的充电约束条件为：
8.一种光储微电网能量管理策略优化装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述根据所述当前充放电电流、所述建设成本、所述回收价格和所述电池参数建立储能电池退化成本约束条件，包括：
3.根据权利要求2所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述电池参数包括电池的默认工作温度、充放电过程中的活化能、充放电转化效率、内阻、标准充放电电流、最大可持续充放电电流、额定工况下可充放电次数、当前健康状态、最佳充放电深度、最大可持续充放电电流条件下可充放电次数以及最大安全充放电电流；
4. 根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述储能电池退化成本约束条件为：
5.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述收益约束条件为：
6.根据权利要求1所述的光储微电网能量管理策略优化方法，其特征在于，所述将储...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙海宁，于世超，田轶，王震，盖世，孟楠，李云祥，周文骞，焦伟琪，高静芳，
申请(专利权)人：石家庄科林电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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