CN113131503B - 基于多电池组soc一致性的储能电站能量管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节。本发明能够解决储能系统各电池组的荷电状态经过若干调度周期后形成的差异问题，提高电池储能电站的调节能力。

Description

基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法
技术领域
本发明涉及储能领域，具体是一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法。
背景技术
电池储能系统能大量吞吐电能，平抑功率波动，缩小电网负荷峰谷差，提高供电可靠性和电能质量。电池储能系统经过多次充放电后，由于各电池组内阻、极化电压、容量等参数存在差异，导致运行一段时间后各电池组荷电状态(State of Charge，SOC)不一致，进而影响储能电站的整体调节能力。
目前，电池储能电站一般根据实际电网调度指令完成电能的充放，在实现功率波动调节方面多采用有约束的算法，此类算法一定程度上可以减少电池状态的改变次数，降低储能系统的运维成本，但通常仅考虑储能系统的整体出力情况，而没有考虑各机组电池的出力情况。根据现运镇江新坝、长旺等电池储能电站的实际调研，当各电池组的SOC出现差值时，电站每运行一定时间都要开启储能电站SOC维护功能，使储能电站脱离电网调度，采用周期性满充的方式解决SOC的差异问题。此类做法不仅影响储能电站的正常使用，而且在一个周期内，SOC的不一致仍会导致储能电站响应速度慢，整体出力不足等情况。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能力管理方法，解决储能系统各电池组的荷电状态(SOC)经过若干调度周期后形成的差异问题，提高电池储能电站的调节能力。
为了解决所述技术问题，本发明采样的技术方案是：一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节。
进一步的，本方法的实现步骤为：
S01)、获取电网调度信息，包括有功功率目标值、电压目标值和频率目标值；
S02)、根据储能电站的调度信息确定储能电站整体出力值，储能电站整体出力值为储能电站内部各电池组的输出功率之和，即
Figure BDA0003038054860000011
Pbess为储能电站整体出力值，
Figure BDA0003038054860000012
为第i组电池组的输出功率，n为储能电站中电池组的数量，对于某一放电时刻，
Figure BDA0003038054860000013
对于某一充电时刻，
Figure BDA0003038054860000014
S03)、根据储能电站初始状态数据确定储能电站的功率控制参数，包括充放电功率限值、SOC限值、统计时间步长、采样间隔；
S04)、确定储能电站的目标函数F；
F＝w1·F1+w2·F2+w3·F3
Figure BDA0003038054860000021
Figure BDA0003038054860000022
Figure BDA0003038054860000023
其中，F1为电池组SOC方差的目标函数，表示各电池组SOC的差异程度，其值越小说明各电池组SOC之间的差异越小，w1表示目标函数F1的权重系数，F2为时间段T+Δt内SOC波动率的目标函数，其值越小说明时间段T+Δt内SOC的波动越小，有利于改善电池频繁充放电情况，w2表示目标函数F2的权重系数，F3为电池组寿命损耗模型的目标函数，w3表示目标函数F3的权重系数；
n表示储能电站中电池组的数量，SOCi(j-1)为第i电池组前一时刻的荷电状态，ki为开关因子，ki＝0表示第i电池组不工作，ki＝1表示第i电池组工作，ki·Pbess表示每个电池组的出力情况，
Figure BDA0003038054860000024
为第i电池组荷电状态的变化量，Ebat为单个电池组的容量，T为每次计算的开始时刻，ΔT统计时间步长，
Figure BDA0003038054860000025
为经过ΔT后SOC的平均值；
SOCmax(T+Δt)为T+Δt时段内SOCi(t)的最大值，
Figure BDA0003038054860000026
为第i电池组t时刻的SOC值，γ为电池组的自放电率，SOCi(t-1)为第i电池组t-1时刻的SOC值，
Figure BDA0003038054860000027
时段内SOC的平均值，Δt表示采样间隔；
B为前置因子，R为理想气体常数，KT为绝对温度，SUM(Δsoci)为Δt时间内第i组电池SOC变化量之和，DODi为i组电池放电深度，z为幂函数因子，Cr为电池额定容量，Crate为放电倍率，l1、l2为拟合系数；
S05)、使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站各电池组的充放电目标功率值；
S06)、执行控制策略确定储能电站各电池组的最优充放电功率。
进一步的，执行步骤S05时先建立SOC优化计算空间，具体为先建立储能电站SOC运行约束的表达式：
s.t.ki∈{0,1}∈R
SOCmin≤SOCi≤SOCmax (3)，
0≤|ΔSOCi|≤ΔSOCmax
然后建立储能电站可输出功率限值约束的表达式：
Figure BDA0003038054860000031
Figure BDA0003038054860000032
0≤|DODi|≤DODmax
最后建立优化目标函数中定量参数约束的表达式：
w1+w2+w3＝1 (5)；
依据建立的约束空间使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站的充放电目标功率值。
进一步的，SOCmin＝0.1，SOCmax＝0.9。
进一步的，所述控制策略是指设置充电阈值和放电阈值，若某电池组的SOC低于充电阈值，则对其进行充电，并根据SOC与充电阈值的差值确定充电功率，若某电池组的SOC高于放电阈值，则进气进行放电，并根据SOC与放电阈值的差值确定放电功率。
进一步的，
Figure BDA0003038054860000033
为第i电池组荷电状态的变化量，ΔSOCmax为电池组的荷电状态最大变化量，
Figure BDA0003038054860000034
Pmbat为电池组的最大功率，Ebat为单个电池组的容量。
本发明的技术效果：本发明提供了一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理系统控制方法。选择各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，实现储能系统充放电功率分配，使得调度周期内多电池组SOC趋于一致。
本发明同时考虑储能系统的整体出力和各电池组出力比例。对电池储能系统有较好的功率分配控制效果，在一个调度周期内，相比有约束的均分算法，本发明可明显减少电池组充放电切换频次，避免电池组过度充放电。
附图说明
图1为光储系统示意图；
图2为光储系统能量管理的流程图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例公开一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，将其应用在光储系统中。如图1所示，光储系统包括光伏电站和储能电站，光伏电站和储能电站经过交直流变换后输出。储能电站为锂电池。光伏电站发电功率为50MW，锂电池储能系统额定功率为12.6MW，额定容量为25.2MWh，采样间隔为ΔT＝1min。
如图2所示，对光储系统进行能量管理的具体步骤：
步骤1，设置储能系统初始状态：包括储能系统额定功率及额定容量、电池组数及容量、光伏电站装机容量、SOC初始值、SOC上限值和SOC下限值、DOD上限、拟合系数值、采样间隔、统计时间长度等参量。
步骤2，获取光伏电站发电功率值Pnew。
步骤3：计算光伏电站当前时刻光伏发电功率Pnew的波动量Flm及波动率δ。
Figure BDA0003038054860000041
Figure BDA0003038054860000042
其中，Ecap为光伏电站的装机容量，
Figure BDA0003038054860000043
为统计时间长度m内光电发电功率的最大值，
Figure BDA0003038054860000044
为统计时间长度m内光电发电功率的最小值，m取值为10，ΔPm为。
步骤4：判断光伏输出功率Pnew波动率是否在约束范围内：条件1：光伏输出功率Pnew在约束范围内，则储能系统不参与出力，光储输出功率为：Pout＝Pnew；条件2：光伏输出功率Pnew超出约束范围，则先利用储能出力Pbess平抑波动，光储输出功率为：Pout＝Pnew+Pbess。约束条件为：当前时刻前十分钟内有功功率变化最大值小于10％装机容量，即5MW。
步骤5：若满足步骤4中的条件2，则计算储能系统整体出力Pbess，储能系统整体出力Pbess等于采样间隔内储能系统对光伏发电功率的平抑出力。计算公式为：
Figure BDA0003038054860000051
其中，j＝2,3,4,…,1440，表示一天内的调度采样时刻。ΔPm(j)表示j时刻的m分钟波动最大值。
步骤6，确定约束参量：包括电网功率的平衡约束、储能电站的SOC及充放电功率约束、放电深度约束、电池寿命影响约束因子、储能电站运行过程中，SOC还满足时序关系。
步骤7：主观赋值确定各目标函数权重w1、w2、w3，采用遗传算法求解模型最优解，计算储能电站充放电功率，执行储能电站充放电控制策略。
步骤8：获取下一时刻光伏发电功率，进行循环求解。
步骤9：记录并存储各电池组SOC值、储能出力值、光储出力值及波动率值及充放电次数。
本实施例中的步骤6至步骤9采用发明内容中的能量管理方法，目标函数为公式1所述目标函数，步骤5中的Pbess满足公式1，步骤6中的约束参量满足公式3、4、5中的约束表达式。
本实施例中，所述控制策略是指设置充电阈值和放电阈值，若某电池组的SOC低于充电阈值，则对其进行充电，并根据SOC与充电阈值的差值确定充电功率，若某电池组的SOC高于放电阈值，则进气进行放电，并根据SOC与放电阈值的差值确定放电功率。
本实施例中，SOCi是第i电池组的荷电状态，通常SOCmin＝0.1，SOCmax＝0.9，
Figure BDA0003038054860000052
为第i电池组荷电状态的变化量，0≤|ΔSOCi|≤ΔSOCmax，ΔSOCmax为电池组的荷电状态最大变化量，
Figure BDA0003038054860000053
本发明中的ΔT＝1min＝60s，Pmbat为电池组的最大功率，Ebat为单个电池组的容量，ki＝0表示第i电池组不工作，ki＝1表示第i电池组工作，
Figure BDA0003038054860000054
表示每个电池组的出力情况，
Figure BDA0003038054860000055
本实施例具体实施条件及部分验证结果如下所述：
实施条件如下：光伏出力数据根据2016年7-10月份当地实际运行数据，储能系统SOC初始状态设置为[0.1,0.9]之间的随机数，SOC允许变化范围为[0.1,0.9]，十分钟内有功功率变化限值为5MW。在光伏电站7-10月份实际出力数据中选取某一天数据进行算例演示。验证结果为：本发明算法策略可以明显降低电池组充放电状态切换次数。具体表述如下：
在考虑充放电状态切换情况的情况下，使用本发明策略，对参与充放电的电池组按其剩余SOC进行分配功率。初始情况下各电池组SOC为10％至90％，最大差异约为80％，经算法控制各电池组的SOC差异逐步缩小，并在在一个调度周期内相比有约束均分策略下减少了电池组的充放电状态切换次数。验证结果为：根据7月5日数据仿真，电池组充放电切换次数共计219次。
为证明本发明的优势，同等条件下采用有约束的功率均分方法进行实验对比实验，初始情况下电池组SOC为10％-90％，最大差异约为80％，由于某些电池组SOC接近限值，在一个调度周期内电池组SOC容易因达到上限而停止出力，并且储能每次出力电池组充放电状态都要切换，频繁切换会缩短电池寿命。验证结果为：根据7月5日数据仿真，电池组充放电切换次数共计512次。
以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：本方法优化分配储能电站多电池组的功率，在每个调度周期内，通过算法控制，实时调节电池充放电功率分配和SOC的差异；具体的，首先基于储能电站调度指令计算出整体输出功率，然后以各储能电池组SOC方差、波动率及电池寿命为优化目标，以各电池组充放电状态切换次数及功率分配大小为优化变量，使用遗传算法，获得储能系统控制最优解，完成储能电站电池组的SOC调节；
本方法的实现步骤为：
S01)、获取电网调度信息，包括有功功率目标值、电压目标值和频率目标值；
S02)、根据储能电站的调度信息确定储能电站整体出力值，储能电站整体出力值为储能电站内部各电池组的输出功率之和，即
Figure FDA0003733987940000011
Pbess为储能电站整体出力值，
Figure FDA0003733987940000012
为第i组电池组的输出功率，n为储能电站中电池组的数量，对于某一放电时刻，
Figure FDA0003733987940000013
对于某一充电时刻，
Figure FDA0003733987940000014
S03)、根据储能电站初始状态数据确定储能电站的功率控制参数，包括充放电功率限值、SOC限值、统计时间步长、采样间隔；
S04)、确定储能电站的目标函数F；
Figure FDA0003733987940000015
其中，F1为电池组SOC方差的目标函数，表示各电池组SOC的差异程度，其值越小说明各电池组SOC之间的差异越小，w1表示目标函数F1的权重系数，F2为时间段T+Δt内SOC波动率的目标函数，其值越小说明时间段T+Δt内SOC的波动越小，w2表示目标函数F2的权重系数，F3为电池组寿命损耗模型的目标函数，w3表示目标函数F3的权重系数；
n表示储能电站中电池组的数量，SOCi(j-1)为第i电池组前一时刻的荷电状态，ki为开关因子，ki＝0表示第i电池组不工作，ki＝1表示第i电池组工作，ki·Pbess表示每个电池组的出力情况，
Figure FDA0003733987940000021
为第i电池组荷电状态的变化量，Ebat为单个电池组的容量，T为每次计算的开始时刻，ΔT表示统计时间步长，
Figure FDA0003733987940000022
为经过ΔT后SOC的平均值；
SOCmax(T+Δt)为T+Δt时段内SOCi(t)的最大值，
Figure FDA0003733987940000023
为第i电池组t时刻的SOC值，γ为电池组的自放电率，SOCi(t-1)为第i电池组t-1时刻的SOC值，
Figure FDA0003733987940000024
为T+Δt时段内SOC的平均值，Δt表示采样间隔；
B为前置因子，R为理想气体常数，KT为绝对温度，SUM(Δsoci)为Δt时间内第i组电池SOC变化量之和，DODi为i组电池放电深度，z为幂函数因子，Cr为电池额定容量，Crate为放电倍率，l1、l2为拟合系数；
S05)、使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站各电池组的充放电目标功率值；
S06)、执行控制策略确定储能电站各电池组的最优充放电功率。
2.根据权利要求1所述的基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：执行步骤S05时先建立SOC优化计算空间，具体为先建立储能电站SOC运行约束的表达式：
Figure FDA0003733987940000025
然后建立储能电站可输出功率限值约束的表达式：
Figure FDA0003733987940000026
最后建立优化目标函数中定量参数约束的表达式：
w1+w2+w3＝1 (5)；
依据建立的约束空间使用遗传算法优化目标函数，调整储能电站的充放电目标功率值。
3.根据权利要求2所述的基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：SOCmin＝0.1，SOCmax＝0.9。
4.根据权利要求1所述的基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：所述控制策略是指设置充电阈值和放电阈值，若某电池组的SOC低于充电阈值，则对其进行充电，并根据SOC与充电阈值的差值确定充电功率，若某电池组的SOC高于放电阈值，则进气进行放电，并根据SOC与放电阈值的差值确定放电功率。
5.根据权利要求2所述的基于多电池组SOC一致性的储能电站能量管理方法，其特征在于：
Figure FDA0003733987940000031
为第i电池组荷电状态的变化量，ΔSOCmax为电池组的荷电状态最大变化量，
Figure FDA0003733987940000032
Pmbat为电池组的最大功率，Ebat为单个电池组的容量。
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