CN105720676A - 一种多移动储能车应急供电协调控制算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多移动储能车应急供电协调控制算法，当监控中心收到负荷所发出的应急供电需求时，综合分析可调度的移动储能车当前运行状态、与负荷所处距离、路况以及所需功率、容量等因素，对各移动车进行协调控制，降低整体车辆损耗，防止对储能的过充过放，提高储能的使用寿命。

Description

一种多移动储能车应急供电协调控制算法

技术领域

本发明涉及移动车应急供电领域，特别是一种多移动储能车应急供电协调控制算法。

背景技术

随着现代社会对电力能源的依赖性日益增强，用电需求的迅猛增长，供电质量要求越来越高，突然的断电必然会给人们的正常生活秩序和社会的正常运转造成破坏，特别是对于一级负荷中特别重要的负荷，一旦中断供电，将会造成重大的政治影响或经济损失。作为电网应急供电设备的主要力量，移动式应急电源车具有机动灵活、技术成熟、启动迅速等诸多优点，在政治保电、城市电网应急、对抗重大自然灾害以及电力紧缺地区临时用电等中小型用电场所发挥日趋显著的作用。

目前移动式供电系统多采用柴油发电机作为应急电源，但柴油发电机启动时间长需5-30s，供电电压、频率波动大、效率低，并且柴发的使用也将不可避免的带来环境和噪声污染。采用移动式大容量储能系统供电则可以有效解决上述问题，该系统启动时间短，多为毫秒级，系统输出稳定，电压波动在1V以内，频率波动在0.1Hz以内。同时移动式大容量储能系统既可以作为电源，又可与配电网互动，在用电低谷时充电，用电高峰时放电，达到削峰填谷、提高电能质量、整合和充分利用电能、缓解用电高峰期供电压力的目的，具有重要的经济和社会效益。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种多移动储能车应急供电协调控制算法，在满足对负荷的应急供电需求的同时尽量降低移动车本身的损耗。

本发明采用以下方案实现：一种多移动储能车应急供电协调控制算法，具体包括以下步骤：

步骤S1：采集各移动储能车运行数据；

步骤S2：基于步骤S1对系统内可调度的移动储能车进行选择；

步骤S3：判断是否有应急供电需求，如果无则返回步骤S1重新进行数据采集；如果有则计算负荷所需电量S_Losd，负荷所需功率P_Losd；

步骤S4：根据步骤S3中负荷需求以及可调度移动储能车所能提供的功率、电量进行能够满足负荷需求的所有可行性方案设计；

步骤S5：计算各可行性方案的储能系统损耗和车辆损耗，并得出总损耗；

步骤S6：根据步骤S5中计算的总损耗，选择总损耗最低的方案；当可选方案不止一个时选择救援时间t最小的方案；

步骤S7：选定救援车辆后修改该移动储能车的运行状态，返回步骤S1，重新进行数据采集。

进一步地，所述步骤S1中，各移动储能车运行数据包括各移动储能车当前工作状态车辆位置、车内储能系统SOC_i、车辆可用容量S_i、车辆可输出功率P_i；其中表示车辆处于空闲状态，表示车辆处于工作状态。

进一步地，所述步骤S2中对系统内可调度车辆进行选择的标准为：

$\left\{\begin{array}{c}{\∂}_i=1\\ {\mathrm{SOC}}_i>{\mathrm{SOC}}_{i\_min}\end{array}\right.;$

其中，SOC_{i_min}为第i台移动储能车中储能系统SOC最低值。

进一步地，所述步骤S4包括：对方案中总所选的可调度移动储能车所需提供的电量、功率按照下式进行分配：

$\left\{\begin{array}{c}{S}_{bati\_dis}=\frac{S_{bati\_dis}}{S_{bat1\_dis}+S_{batn\_dis}}*S_{Load}\\ P_{bati\_dis}=\frac{P_{bati\_dis}}{P_{bat1\_dis}+P_{batn\_dis}}*P_{Load}\end{array}\right.;$

其中，S_{bati_dis}、P_{bati_dis}分别为所选方案内第i台移动储能车所需提供的电量和功率，方案内移动储能车的数量为n。

进一步地，所述步骤S5包括：对于方案j，储能系统损耗S_{batj_Loss}的计算采用下式：

$S_{batj\_Loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}(1-{\mathrm{\η}}_i)*S_{i\_dis};$

考虑到应急供电的紧急性，对车辆损耗进行修正，按照下式计算得到车辆损耗B_{j_Loss}：

按照下式计算总损耗S_{j_Loss}：

S_{j_Loss}＝S_{batj_Loss}+B_{j_Loss}；

其中，S_{i_dis}为第i个储能车发电电量,η_i为第i套储能系统的放电效率，L_i为第i台移动车距离应急救援点的距离，为第i台移动储能车运行时车辆损耗系数，t_i为第i台移动车储能车到应急救援点所需时间，单位为min。

进一步地，步骤S6中救援时间t的计算采用下式；

$t=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{t}_i.$

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：

1、能够快速高效的完成对负荷的应急供电；

2、能够有效减小车辆自身损耗，减少储能系统损耗；

3、能够防止移动储能车的过放，提高储能系统使用寿命。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，本实施例提供了一种多移动储能车应急供电协调控制算法，具体包括以下步骤：

步骤S1：采集各移动储能车运行数据；

步骤S2：基于步骤S1对系统内可调度的移动储能车进行选择；

步骤S3：判断是否有应急供电需求，如果无则返回步骤S1重新进行数据采集；如果有则计算负荷所需电量S_Losd，负荷所需功率P_Losd；

步骤S4：根据步骤S3中负荷需求以及可调度移动储能车所能提供的功率、电量进行能够满足负荷需求的所有可行性方案设计；

步骤S5：计算各可行性方案的储能系统损耗和车辆损耗，并得出总损耗；

步骤S6：根据步骤S5中计算的总损耗，选择总损耗最低的方案；当可选方案不止一个时选择救援时间t最小的方案；

步骤S7：选定救援车辆后修改该移动储能车的运行状态，返回步骤S1，重新进行数据采集。

在本实施例中，所述步骤S1中，各移动储能车运行数据包括各移动储能车当前工作状态车辆位置、车内储能系统SOC_i、车辆可用容量S_i、车辆可输出功率P_i；其中表示车辆处于空闲状态，表示车辆处于工作状态。

在本实施例中，所述步骤S2中对系统内可调度车辆进行选择的标准为：

$\left\{\begin{array}{c}{\∂}_i=1\\ {\mathrm{SOC}}_i>{\mathrm{SOC}}_{i\_\min }\end{array}\right.;$

其中，SOC_{i_min}为第i台移动储能车中储能系统SOC最低值。

在本实施例中，所述步骤S4包括：对方案中总所选的可调度移动储能车所需提供的电量、功率按照下式进行分配：

$\left\{\begin{array}{c}{S}_{bati\_dis}=\frac{S_{bati\_dis}}{S_{bat1\_dis}+S_{batn\_dis}}*S_{Load}\\ P_{bati\_dis}=\frac{P_{bati\_dis}}{P_{bat1\_dis}+P_{batn\_dis}}*P_{Load}\end{array}\right.;$

其中，S_{bati_dis}、P_{bati_dis}分别为所选方案内第i台移动储能车所需提供的电量和功率，方案内移动储能车的数量为n。

在本实施例中，所述步骤S5包括：对于方案j，储能系统损耗S_{batj_Loss}的计算采用下式：

$S_{batj\_Loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}(1-{\mathrm{\η}}_i)*S_{i\_dis};$

考虑到应急供电的紧急性，对车辆损耗进行修正，按照下式计算得到车辆损耗B_{j_Loss}：

按照下式计算总损耗S_{j_Loss}：

S_{j_Loss}＝S_{batj_Loss}+B_{j_Loss}；

其中，S_{i_dis}为第i个储能车发电电量,η_i为第i套储能系统的放电效率，L_i为第i台移动车距离应急救援点的距离，为第i台移动储能车运行时车辆损耗系数，t_i为第i台移动车储能车到应急救援点所需时间，单位为min。

在本实施例中，步骤S6中救援时间t的计算采用下式；

$t=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{t}_i.$

本实施例多移动储能车应急供电协调控制的目标是在满足负荷用电需求的前提下使车辆损耗，储能系统损耗最小。监控系统需保持与移动储能车的实时通讯，采集各车辆当前运行信息，包括车辆运行状况、车辆位置、储能系统当前可输出容量/功率，并将这些信息与所收到的负荷用电需求进行对比，筛选出能够完成救援目标的救援方案，在所选出的方案内进行车辆损耗以及储能电池损耗计算。同时考虑到负荷用电的紧急性，制定校正曲线，根据车辆预计到达时间对车辆损耗进行进一步修正，并以最终计算得到二者损耗之和为根据选择最优方案。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (6)

1.一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：采集各移动储能车运行数据；

步骤S2：基于步骤S1对系统内可调度的移动储能车进行选择；

步骤S3：判断是否有应急供电需求，如果无则返回步骤S1重新进行数据采集；如果有则计算负荷所需电量S_Losd，负荷所需功率P_Losd；

步骤S4：根据步骤S3中负荷需求以及可调度移动储能车所能提供的功率、电量进行能够满足负荷需求的所有可行性方案设计；

步骤S5：计算各可行性方案的储能系统损耗和车辆损耗，并得出总损耗；

步骤S6：根据步骤S5中计算的总损耗，选择总损耗最低的方案；当可选方案不止一个时选择救援时间t最小的方案；

步骤S7：选定救援车辆后修改该移动储能车的运行状态，返回步骤S1，重新进行数据采集。

2.根据权利要求1所述的一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：所述步骤S1中，各移动储能车运行数据包括各移动储能车当前工作状态车辆位置、车内储能系统SOC_i、车辆可用容量S_i、车辆可输出功率P_i；其中表示车辆处于空闲状态，表示车辆处于工作状态。

3.根据权利要求1所述的一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：所述步骤S2中对系统内可调度车辆进行选择的标准为：

$\left\{\begin{array}{c}{\∂}_i=1\\ {\mathrm{SOC}}_i>{\mathrm{SOC}}_{i\_min}\end{array}\right.;$

其中，SOC_{i_min}为第i台移动储能车中储能系统SOC最低值。

4.根据权利要求1所述的一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：所述步骤S4包括：对方案中总所选的可调度移动储能车所需提供的电量、功率按照下式进行分配：

$\left\{\begin{array}{c}{S}_{bati\_dis}=\frac{S_{bati\_dis}}{S_{bat1\_dis}+S_{batn\_dis}}*S_{Load}\\ P_{bati\_dis}=\frac{P_{bati\_dis}}{P_{bat1\_dis}+P_{batn\_dis}}*P_{Load}\end{array}\right.;$

其中，S_{bati_dis}、P_{bati_dis}分别为所选方案内第i台移动储能车所需提供的电量和功率，方案内移动储能车的数量为n。

5.根据权利要求1所述的一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：所述步骤S5包括：对于方案j，储能系统损耗S_{batj_Loss}的计算采用下式：

$S_{batj\_Loss}=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}(1-{\mathrm{\η}}_i)*S_{i\_dis};$

考虑到应急供电的紧急性，对车辆损耗进行修正，按照下式计算

得到车辆损耗B_{j_Loss}：

按照下式计算总损耗S_{j_Loss}：

S_{j_Loss}＝S_{batj_Loss}+B_{j_Loss}；

其中，η_i为第i套储能系统的放电效率，S_{i_dis}为第i个储能车发电电量，L_i为第i台移动车距离应急救援点的距离，为第i台移动储能车运行时车辆损耗系数，t_i为第i台移动车储能车到应急救援点所需时间，单位为min。

6.根据权利要求1所述的一种多移动储能车应急供电协调控制算法，其特征在于：

步骤S6中救援时间t的计算采用下式；

$t=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{t}_i.$