【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，尤其涉及一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法和装置。
技术介绍
1、随着新能源技术的发展，风力发电和光伏系统等可再生能源，展现出了极大的发展潜力。新能源发电由于受气象因素的影响，其输出具有高度不确定性，这为新能源电站的电能消纳和电站控制带来了巨大的挑战。
2、电化学电池作为储能装置的核心之一，因其调节速度快、建设灵活、运行无污染等特点，广泛应用于新能源系统，用于应对新能源的波动输出，维持电力系统的平稳运行。然而，电化学电池的健康状态(soh)随着使用时间和频繁的充放电动作而逐渐退化，其退化呈现非线性关系，传统的线性模型具有较大的误差。此外，储能电站的容量退化较为缓慢，这需要长期监测和维护，以确保电池的可靠性和性能，传统控制方法往往忽略储能电站长期运行下容量退化对储能电站短期运行的影响。
3、鉴于此，本专利技术提供一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法和装置，以期解决现有技术中储能电站使用寿命较短，全寿命周期的收益较小的问题，从而延长储能电站的寿命，提高储能电站全寿命周期的收益。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法和装置。
2、本专利技术提供了一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，所述方法包括：
3、利用获取的目标时段内的电池老化增量和预先构建的储能电站非线性容量退化模型，计算目标储能电站的当前实际容量大小；其中，所述储能电站非线
4、利用预先构建的储能电站日内运行模型，计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的电池平均老化增量和平均日内收益；其中，所述储能电站日内运行模型是在设定的当前实际最大容量和电价梯度的情况下，基于季度决策和至少一个约束条件构建的；
5、利用预先构建的储能电站季度决策模型，计算所述目标储能电站在目标季度的决策方案，所述决策方案至少包括所述目标储能电站在所述目标季度的能量申报上限和能量申报下限；其中，所述储能电站季度决策模型是基于所述储能电站非线性容量退化模型和所述储能电站日内运行模型构建的。
6、在一些实施例中，基于目标储能电站的日历老化增量和循环老化增量，构建所述储能电站非线性容量退化模型，具体包括：
7、基于获得的目标储能电站的电池日历老化系数和运行时间，计算日历老化增量；
8、基于预设的等效循环索引、等效循环总数和循环老化系数，计算所述循环老化增量；
9、根据所述日历老化增量和循环老化增量，计算得到所述目标储能电站运行预设时长后的老化累计量；
10、根据所述老化累计量和当前soh水平，构建所述储能电站非线性容量退化模型。
11、在一些实施例中，所述储能电站非线性容量退化模型的表达式为：
12、
13、其中，an1、an2、an3、bn1和bn2为预设系数，sohl为在第l时段初的电池的soh水平。
14、在一些实施例中，所述约束条件为以下至少一者：
15、储能电站运行日结束其存储能量需要回到初始值；
16、满足能量存储能量动态方程；
17、储能存储量不超过预设的安全界限；
18、满足储能充放电辅助功率和能量申报值的关系；；
19、储能不能同时充放电；
20、储能在能量市场申报值不能超过季度决策上限；
21、储能在调频市场申报值不能超过季度决策上限；
22、储能电站实际功率不能超过其最大功率。
23、在一些实施例中，利用预先构建的储能电站日内运行模型，根据第一公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的电池平均老化增量，根据第二公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的平均日内收益；
24、所述第一公式为：
25、
26、其中，δdd表示电池平均老化增量，ρm表示第m个电价场景出现的概率，δdcyc表示循环老化增量，δdcan表示日历老化增量，nm表示电价场景的总数；
27、所述第二公式为：
28、
29、其中，ρm表示第m个电价场景出现的概率，rd表示储能电站的日平均收益，表示第m电价场景下第t小时内目标储能电站向能量市场的申报值，表示第m电价场景下第t小时内目标储能电站向调频市场的申报值，表示第m电价场景下第t小时能量市场的电价，表示第m电价场景下第t小时调频市场的电价。
30、在一些实施例中，所述储能电站季度决策模型的表达式为：
31、
32、表示储能电站季度决策模型的值函数，表示储能实际容量，rl表示目标储能电站的季度平均收益，表示目标储能电站在第l季度参与能量市场的申报值，表示目标储能电站在第l季度向调频市场的申报值。
33、本专利技术还提供一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制装置，所述装置包括：
34、第一计算单元，用于利用获取的目标时段内的电池老化增量和预先构建的储能电站非线性容量退化模型，计算目标储能电站的当前实际容量大小；其中，所述储能电站非线性容量退化模型是基于目标储能电站的日历老化增量和循环老化增量构建的；
35、第二计算单元，用于利用预先构建的储能电站日内运行模型，计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的电池平均老化增量和平均日内收益；其中，所述储能电站日内运行模型是在设定的当前实际最大容量和电价梯度的情况下，基于季度决策和至少一个约束条件构建的；
36、第三计算单元，用于利用预先构建的储能电站季度决策模型，计算所述目标储能电站在目标季度的决策方案，所述决策方案至少包括所述目标储能电站在所述目标季度的能量申报上限和能量申报下限；其中，所述储能电站季度决策模型是基于所述储能电站非线性容量退化模型和所述储能电站日内运行模型构建的。
37、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法。
38、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法。
39、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法。
40、本专利技术提供的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法和装置，利用获取的目标时段内的电池老化增量和预先构建的储能电站非线性容量退化模型，计算目标储能电站的当前实际容量大小；利用预先构建的储能电站日内运行模型，计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，基于目标储能电站的日历老化增量和循环老化增量，构建所述储能电站非线性容量退化模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述储能电站非线性容量退化模型的表达式为：
4.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述约束条件为以下至少一者：
5.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，利用预先构建的储能电站日内运行模型，根据第一公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的电池平均老化增量，根据第二公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的平均日内收益；
6.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述储能电站季度决策模型的表达式为：
7.一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制装
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，基于目标储能电站的日历老化增量和循环老化增量，构建所述储能电站非线性容量退化模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述储能电站非线性容量退化模型的表达式为：
4.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，所述约束条件为以下至少一者：
5.根据权利要求1所述的考虑电池全寿命周期的储能电站运行控制方法，其特征在于，利用预先构建的储能电站日内运行模型，根据第一公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的电池平均老化增量，根据第二公式计算所述目标储能电站在最大容量的情况下、基于季度决策的平均日内收益；...
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