【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微电网，尤其涉及一种联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法。
技术介绍
1、微电网是指由多种分布式能源资源、负荷和能量存储组成的小型电力系统，可以独立运行或与主电网相连接。微电网采用分布式能源资源，包括太阳能光伏、风能、生物质能等。这些资源的分布性使得微电网能够更灵活地适应不同地理位置和环境条件，减少对传统能源的依赖。
2、可再生能源的波动性和不可控性对于微电网的运行是一个挑战，太阳能和风能在天气条件不稳定的情况下可能产生波动，这使得电力系统管理变得更加复杂。并且随着可再生能源的增加，对能量存储的需求也增加。当前储能技术的成本和效率仍然是一个挑战，需要更多地研究和发展。
3、电动汽车(electric vehicles，evs/ev)的普及和增长对微电网带来了一系列影响和挑战，首先电动汽车的不可控随机充电给微电网引入了微电网中新的动态负荷，导致电力系统的负荷波动增加。这使得微电网需要更灵活的负荷管理策略，以适应不断变化的电力需求。但电动汽车作为一种移动存储介质，其本身具有较高的容量，能够作为微电网的移动存储，提高微电网的可持续性。
4、电池换电站(battery swapping station，bss)作为一种能够快速为电动汽车补电设施，其内部换下来的用户低电量电池能够作为微电网的存储系统用于平滑微电网中可再生能源(如太阳能和风能)的波动性，提高微电网的稳定性。有助于优化能源的分配和使用，最小化微电网的运行成本。
5、因此，针对现有的问题，亟需提供一种能够
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，通过电池换电站内电池的充电和放电过程可以用于平衡微电网的负荷，减轻电力系统的压力。这有助于优化电力系统的运行，提高系统的可靠性和稳定性。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本申请实施例提供了联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，包括以下步骤：
4、步骤一，构建联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化模型；
5、步骤二，通过pso算法和传统求解器求解模型；
6、其中，所述双层微电网负荷优化模型包括bss换电优化层和微电网优化调度层；
7、所述bss换电优化层，用于获取当前用户的换电请求，通过当前电池换电站的荷电状态选择电池进行交换，并确定当前电池换电站内所有电池的充放电功率；
8、所述微电网优化调度层，通过优化传统柴油发电机组和与电网之间的交互功率来弥补微电网用户和bss负荷与新能源输出功率和能量储存系统之间的差值，满足剩余的负荷需求；
9、所述bss换电优化层基于系统收益角度和系统稳定角度进行电池交换。
10、优选地，关于系统收益角度，电池换电站通过将高soc电池换出并换入低soc电池来获取换电利润，并且电池换电站通过与微电网进行交互与买卖电能获取利润，同时也对电池频繁充放电的衰减成本进行计算。
11、优选地，电池换电站获取的收益用收益函数表示为：
12、
13、表示交换出去的电量；δt表示优化时隙；λbm表示电池换电站与微电网交互的效率因子；πeb(t)表示t时刻的换电电价；πbg(t)表示电池换电站与微电网交互电价；cev表示电动汽车单块电池的电池更换成本；表示电动汽车电池在其使用寿命内的总充电和放电容量；pbm(t)是t时刻电池换电站的总负荷，其公式表示如下：
14、
15、其中，n表示电池换电站内电动汽车的电池总数；pi(t)表示电池的充放电功率。
16、优选地，关于系统稳定角度，通过建立相应的虚拟队列来跟踪电池换电站整体和电池换电站内每块电池的充电放电水平；
17、对电池换电站整体建立虚拟队列，其公式表示为：
18、且qbss(0)＝0；
19、其中，表示电池换电站在t时刻的荷电状态，表示为：
20、表示电池换电站的最大储能容量，表示为：
21、
22、表示电池换电站的最小储能容量，表示为：
23、
24、其中，socev_max表示电池的最大储能容量；socev_min表示电池的最小储能容量；n(t)表示每个时刻的交换请求。
25、优选地，对电池换电站内每块电池建立虚拟队列，表示为：
26、xi(t)＝soci(t)-β；
27、其中，xi(t)表示第i块电池在t时刻的虚拟队列；
28、soci(t)表示第i块电池在t时刻的电池soc；β为一个常数；
29、对于单个电池有第一状态和第二状态；
30、所述第一状态为在t时刻未被交换，表示为：
31、其中，为换入的电池soc；
32、所述第二状态为在t时刻被交换，表示为：
33、soci(t+1)＝soci(t)+δt*pi(t)*λev；
34、其中，λev表示电动汽车电池的充电效率因子；pi(t)表示第i块电池的充放电功率；
35、通过引入二进制变量θi(t)得到：
36、
37、其中，θi(t)为1时表示电池i进行了交换，θi(t)为0时表示电池i未被交换。
38、优选地，常数β用于初始化虚拟队列，其表示为：
39、β＝socev_min-λev*pev_max(t)*δt+v*πeb_max；
40、其中，v是一个在优化过程中调控系统稳定性和收益占比的调控参数，v∈[0，vmax]；πeb_max为电动汽车的最大换电电价；
41、
42、其中，pev_max表示电池的最大充电功率；pev_min表示电池的最小充电功率；
43、根据t时刻电池是否被交换，得到电池虚拟队列的状态转移情况分别为：
44、电池i在t时刻未被交换：
45、xi(t+1)＝xi(t)+λ*δt*pi(t)；
46、电池i在t时刻进行了交换：
47、
48、并得出：
49、优选地，在步骤二中，通过所述bss换电优化层得到电池换电站的实际负荷，用于优化能量储存系统以及柴油发电机组的功率；所述微电网优化调度层以最小化运行成本c(t)为优化目标，表示为：
50、c(t)＝cs，w(ps(t)，pw(t))+cess(pess(t))+cmg(pmg(t))+cdg(pdg(t))+cl(plc(t))；
51、cs，w(ps(t)，pw(t))表示可再生能源的发电成本，其表示为：
52、cw，s(ps(t)本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：关于系统收益角度，电池换电站通过将高SOC电池换出并换入低SOC电池来获取换电利润，并且电池换电站通过与微电网进行交互与买卖电能获取利润，同时也对电池频繁充放电的衰减成本进行计算。
3.根据权利要求2所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：电池换电站获取的收益用收益函数表示为：
4.根据权利要求3所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：关于系统稳定角度，通过建立相应的虚拟队列来跟踪电池换电站整体和电池换电站内每块电池的充电放电水平；
5.根据权利要求4所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：对电池换电站内每块电池建立虚拟队列，表示为：
6.根据权利要求5所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：常数β用于初始化虚拟队列，其表示为：
8.根据权利要求7所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：所述微电网优化调度层的约束条件包括：功率平衡约束、柴油发电功率约束、柴油发电功率爬坡约束、交互功率约束、用户实际供应功率约束、ESS充放电功率约束和能量储存系统的SOC转化约束；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器与处理器电性连接，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1～8任意一项所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法。
10.一种智能数据终端，所述智能数据终端用于实现如权利要求1～8任意一项所述的联合BSS电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：关于系统收益角度，电池换电站通过将高soc电池换出并换入低soc电池来获取换电利润，并且电池换电站通过与微电网进行交互与买卖电能获取利润，同时也对电池频繁充放电的衰减成本进行计算。
3.根据权利要求2所述的联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：电池换电站获取的收益用收益函数表示为：
4.根据权利要求3所述的联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：关于系统稳定角度，通过建立相应的虚拟队列来跟踪电池换电站整体和电池换电站内每块电池的充电放电水平；
5.根据权利要求4所述的联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：对电池换电站内每块电池建立虚拟队列，表示为：
6.根据权利要求5所述的联合bss电池换电站的双层微电网负荷优化调度方法，其特征在于：常数β用于初始化虚...
【专利技术属性】
技术研发人员：李红宁，王团，卢立强，裴庆祺，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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