CN108321447B - 基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统 - Google Patents

基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统 Download PDF

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Abstract

一种基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统，根据多电池管理系统采集得到各个电池系统的荷电状态，制定对应各个电池的不均衡度系数评估函数，然后通过荷电状态均衡逼近算法以各个电池荷电状态不均衡度最小化为目标制定储能电池功率调度策略，实现优化调度。本发明通过荷电状态均衡逼近算法使得多个初始荷电状态不同的电池均衡运行到统一的荷电状态，可以减小统一不同电池荷电状态所需的时间，提高多电池系统运行的均衡度。

Description

基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统
技术领域
本发明涉及的是一种电池管理领域的技术，具体是一种基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统。
背景技术
近年来，电池储能系统在船舶电力系统中得到广泛的应用。多电池储能系统是目前研究的热点之一。基于荷电状态均衡调度的功率分配策略是多电池储能技术中的关键。现有的荷电状态均衡策略均不能保证均衡过程中的均衡程度，依旧存在不均衡运行的情况。这延长了荷电状态均衡所需的时间，同时也影响了电池的寿命。因此，提出电池荷电状态均衡度衡量方式与严格的均衡调度策略是是亟需研究的技术。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法及系统，通过荷电状态均衡逼近算法使得多个初始荷电状态不同的电池均衡运行到统一的荷电状态，可以减小不同荷电状态统一所需的时间，提高多电池运行的均衡度。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明根据多电池管理系统采集得到各个电池系统的荷电状态，制定对应各个电池的不均衡度系数评估函数，然后通过荷电状态均衡逼近算法以各个电池荷电状态不均衡度系数评估函数最小化为目标制定储能电池功率调度策略，实现优化调度。
所述的多电池管理系统是指多个分布式电池单元构成的多电池系统的管理系统。
所述的各个电池系统的荷电状态包括充电、放电和停止。
所述的不均衡度系数评估函数通过以下步骤得到：
步骤1)利用多电池管理系统，采集各个电池的实时运行数据。
步骤2)基于各个电池实时运行数据，确定当前各电池的荷电状态。
步骤3)根据多电池管理系统接收到的总功率指令，判断各个电池的工作状态
Figure GDA0002603483660000011
其中：t为调度时刻，
Figure GDA0002603483660000012
为电池功率总参考值，ξ为电池充放电功率最小精度。
步骤4)根据各电池工作状态与荷电状态，确定各电池荷电状态裕度
Figure GDA0002603483660000021
其中：t为调度时刻，i为电池序号，ρp，ηc，ηd分别为电池的自放电系数、充电系统和放电系数。Ep为电池容量。Snow为当前SOC，Smin为SOC最小值，Smax为SOC最大值。
步骤5)基于各电池荷电状态裕度，建立不均衡度系数评估函数
Figure GDA0002603483660000022
其中：t为调度时刻，i为电池序号，N为电池最大序号，
Figure GDA0002603483660000023
为电池的实际功率，Smar为荷电状态充放电裕度。
所述的荷电状态均衡逼近算法，具体包括以下步骤：
步骤a)设置初始状态：
Figure GDA0002603483660000024
其中：t为调度时刻，i为电池序号，
Figure GDA0002603483660000025
为各个电池的实际功率，
Figure GDA0002603483660000026
为所有电池的实际总功率；
步骤b)计算整个多电池系统的功率值差异：
Figure GDA0002603483660000027
其中：t为调度时刻，k为迭代次数，
Figure GDA0002603483660000028
为电池功率总参考值，
Figure GDA0002603483660000029
为所有电池的实际总功率，
Figure GDA00026034836600000210
为电池功率总参考值和所有电池的实际总功率的差异；
步骤c)根据整个多电池系统的功率值差异计算每个电池的功率值差异分配值：
Figure GDA00026034836600000211
其中：
Figure GDA00026034836600000212
Figure GDA00026034836600000213
t为调度时刻，i为电池序号，k为迭代次数，N为电池最大序号，Snow为当前SOC，Smin为SOC最小值，Smax为SOC最大值，
Figure GDA00026034836600000214
为所有电池的实际总功率，
Figure GDA00026034836600000215
为电池功率总参考值和所有电池的实际总功率的差异；
步骤d)根据每个电池的功率差异分配值更新：
①每个电池的功率：
Figure GDA0002603483660000031
②每个电池的荷电状态：
Figure GDA0002603483660000032
其中：Snow为当前SOC；
③整个多电池系统的总功率：
Figure GDA0002603483660000033
其中：t为调度时刻，i为电池序号，k为迭代次数，N为电池最大序号；
将更新后的整个多电池系统的总功率代入步骤b)中进行迭代计算，直至满足停止条件时结束
所述的每个电池的功率受电池功率极限值约束，具体为：
Figure GDA0002603483660000034
其中：
Figure GDA0002603483660000035
为储能功率下限，
Figure GDA0002603483660000036
为储能功率上限，
Figure GDA0002603483660000037
为电池功率实际值。
所述的停止条件是指：
Figure GDA0002603483660000038
其中：t为调度时刻，k为迭代次数，
Figure GDA0002603483660000039
为电池功率调度值与实际值的差异，ξ为最小功率精度；当满足该停止条件时计算的次数为ke，则每一个电池的功率调度指令为
Figure GDA00026034836600000310
本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：多电池能量管理系统、不均衡度系数评估模块、储能电池功率调度策略制定模块，其中：多电池能量管理系统与各个电池的本地管理系统相连，并收集各电池本地管理系统的荷电状态信息和设备状态情况，不均衡度系数评估模块与多电池能量管理系统相连，通过接收多电池管理系统收集的信息评估多电池系统的均衡运行状态，储能电池功率调度策略制定模块与多电池管理系统相连，通过接收多电池管理系统收集的信息，制定多电池功率调度策略。
技术效果
与现有技术相比，本发明提出的不均衡度系数评估函数可以有效评估多个电池运行的不均衡程度，有利于多电池管理系统对多个电池运行状态的监测与评估。本发明能供实现不同荷电状态电池组成的多电池系统均衡运行，减小多电池系统不同电池之间的运行不均衡度，缩短不同电池荷电状态统一所需的时间。
附图说明
图1为本发明整体流程图；
图2为均衡逼近算法流程图
图3为本发明依据的多电池储能总功率调度指令示意图；
图中：(a)传统功率分配方法，(b)本发明功率分配方法；
图4为为实施例中多电池SOC结果示意图；
图中：(a)传统功率分配方法，(b)本发明功率分配方法；
图5为实施例中多电池SOC不一致情况下的功率分配结果示意图；
图6为实施例中多电池SOC不一致情况下的运行均衡度结果示意图。
具体实施方式
如表1所示，本实施例以某11个电池单元构成的多电池系统为测试对象，根据该系统一天的运行数据，实施所述荷电状态均衡调度技术。
表1
Figure GDA0002603483660000041
如图1所示，本实施例包括以下步骤：
步骤1、根据多电池能量管理系统监测的多电池荷电状态，制定多电池荷电状态不均衡度评价指标；
步骤2、提出荷电状态均衡逼近算法，以多电池荷电状态不均衡度最小化为目标制定储能电池功率调度策略。
本实施例基于11个电池单元组成的多电池储能系统24小时SOC变化情况如图4所示。图4表明，本发明可以缩短电池荷电状态不一致运行的时间。其对荷电状态统一过程中的功率分配详细情况如图5所示。图5表明与传统方案相比，本方案对不同SOC电池的区分度更高。本发明对应的SOC不均衡度如图6所示。图6表明，与传统方案相比，本发明对应的SOC均衡度显著提高。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (5)

1.一种基于荷电状态均衡逼近算法的多电池调度方法，其特征在于，根据多电池管理系统采集得到各个电池系统的荷电状态，制定对应各个电池的不均衡度系数评估函数，然后通过荷电状态均衡逼近算法以各个电池荷电状态不均衡度系数评估函数最小化为目标制定储能电池功率调度策略，实现优化调度；
所述的不均衡度系数评估函数通过以下步骤得到：
步骤1)利用多电池能量管理系统采集多个电池实时运行数据；
步骤2)基于多个电池实时运行数据确定当前各电池荷电状态；
步骤3)根据多电池能量管理系统接收到的总功率指令判断各个电池的工作状态：
Figure FDA0002603483650000011
其中：t为调度时刻，
Figure FDA0002603483650000012
为电池功率总参考值，ξ为电池充放电功率最小精度；
步骤4)根据各电池工作状态，确定各电池荷电状态裕度：
Figure FDA0002603483650000013
其中：t为调度时刻，i为电池序号，ρp，ηc，ηd分别为电池的自放电系数、充电系数和放电系数，Ep为电池容量，Snow为当前SOC，Smin为SOC最小值，Smax为SOC最大值；
步骤5)基于各电池荷电状态裕度，建立不均衡度系数评估函数：
Figure FDA0002603483650000014
其中：t为调度时刻，i为电池序号，N为电池最大序号，
Figure FDA0002603483650000015
为各个电池的实际功率，Smar为荷电状态充放电裕度；
所述的荷电状态均衡逼近算法，具体包括以下步骤：
步骤a)设置初始状态：
Figure FDA0002603483650000016
其中：t为调度时刻，i为电池序号，
Figure FDA0002603483650000017
为各个电池的实际功率，
Figure FDA0002603483650000018
为所有电池的实际总功率；
步骤b)计算整个多电池系统的功率值差异：
Figure FDA0002603483650000019
其中：t为调度时刻，k为迭代次数，
Figure FDA0002603483650000021
为电池功率总参考值，
Figure FDA0002603483650000022
为所有电池的实际总功率，
Figure FDA0002603483650000023
为电池功率总参考值和所有电池的实际总功率的差异；
步骤c)根据整个多电池系统的功率值差异计算每个电池的功率值差异分配值：
Figure FDA0002603483650000024
其中：
Figure FDA0002603483650000025
t为调度时刻，i为电池序号，k为迭代次数，N为电池最大序号，Snow为当前SOC，Smin为SOC最小值，Smax为SOC最大值，
Figure FDA0002603483650000026
为所有电池的实际总功率，
Figure FDA0002603483650000027
为电池功率总参考值和所有电池的实际总功率的差异；
步骤d)根据每个电池的功率差异分配值更新：
①每个电池的功率：
Figure FDA0002603483650000028
②每个电池的荷电状态：
Figure FDA0002603483650000029
其中：Snow为当前SOC；
③整个多电池系统的总功率：
Figure FDA00026034836500000210
其中：t为调度时刻，i为电池序号，k为迭代次数，N为电池最大序号；
将更新后的整个多电池系统的总功率代入步骤b)中进行迭代计算，直至满足停止条件时结束。
2.根据权利要求1所述的多电池调度方法，其特征是，所述的各个电池系统的荷电状态包括充电、放电和停止。
3.根据权利要求1所述的多电池调度方法，其特征是，所述的每个电池的实际功率受电池功率极限值约束，具体为：
Figure FDA00026034836500000211
其中：
Figure FDA00026034836500000212
为储能功率下限，
Figure FDA00026034836500000213
为储能功率上限。
4.根据权利要求1所述的多电池调度方法，其特征是，所述的停止条件是指：
Figure FDA0002603483650000031
其中：t为调度时刻，k为迭代次数，ξ1为最小功率精度；当满足该停止条件时计算的次数为ke，则每一个电池的功率调度指令为
Figure FDA0002603483650000032
5.一种实现上述任一权利要求所述方法的系统，其特征在于，包括：多电池能量管理系统、不均衡度系数评估模块、储能电池功率调度策略制定模块，其中：多电池能量管理系统与各个电池的本地管理系统相连，并收集各电池本地管理系统的荷电状态信息和设备状态情况；不均衡度系数评估模块与多电池能量管理系统相连，通过接收多电池能量管理系统收集的信息评估多电池系统的均衡运行状态；储能电池功率调度策略制定模块与多电池能量管理系统相连，通过接收多电池能量管理系统收集的信息，制定储能电池功率调度策略。
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