CN114094650A - 一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统及方法 - Google Patents

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CN114094650A CN202111165151.9A CN202111165151A CN114094650A CN 114094650 A CN114094650 A CN 114094650A CN 202111165151 A CN202111165151 A CN 202111165151A CN 114094650 A CN114094650 A CN 114094650A
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Abstract

本发明提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，包括：建立电网电池补偿物理模型，获取每个电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，服务器根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率V，通过设置电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，通过比较最长使用时间偏差比例K与第二阈值的大小，判断电池模块的寿命。本发明提高了梯次储能电池组的运行效率，并对电池模块寿命监测，及时更换已达到寿命的电池模块，提高了梯次储能电池组的储电及供电效率。

Description

一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统及方法
技术领域
本发明属于电池充电技术领域，具体而言，涉及一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法。
背景技术
梯次储能电池组通常由多个电池模块组成的。在电池管理系统中，电池模块通常安装于一个电池箱中。当前梯次储能电池组在使用过程中，未针对实际使用负荷进行调节控制，导致梯次储能电池组运行效率低，且均在电池完全放电后电池模块才停止使用和进行充电，这样极易缩短电池寿命，而且梯次储能电池组没有寿命监测功能，在达到使用寿命后，只能通过人工检查来更换，若不能及时发现电池已达到使用寿命，导致更换不及时，则会影响储电及供电效率。因此，如何对梯次储能电池组在使用时进行调节控制以及监测电池寿命成为目前重要的课题。
现有技术文件1(CN113346533A)公开了一种功率可逐级投入的梯次利用储能系统，通过数据处理装置采集电网母线的数据，判断当前的电网工作状态及预测未来一时间段内电网母线的功率需求量，将高功率需求量上报至监控装置，使其与预设的功率阈值比较，从而做出功率的方向性判断，根据判断结果，发送控制指令控制多级功率转换装置中各功率变换子装置的运行状态和功率方向，灵活地控制功率变换子装置的投入个数。现有技术文件1的不足之处在于，未说明功率补偿速率如何进行算法处理，电池寿命监测未进行说明。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，以提高梯次储能电池组的运行效率，并对电池模块寿命监测，及时更换已达到寿命的电池模块，提高储电及供电效率。
本发明采用如下的技术方案。本发明的第一方面提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，包括：电网电池补偿物理模型，电网电池补偿物理模型包括：梯次储能电池组，电池管理控制器和服务器；电池管理控制器用于控制电池模块的充电、放电操作，设置梯次储能电池组内电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，服务器用于与电池管理控制器建立通信连接，并用于存储电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间、电源功率、负载功率、电池模块的电能特性参数；服务器计算每时刻的预估负载功率，判定梯次储能电池组的充放电运行模式，根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率；并且服务器根据实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，判断该电池模块的寿命。
优选地，梯次储能电池组并联在负载线路当中，梯次储能电池组包括若干电池模块和电池特性监测模块，电池特性监测模块用于监测电池模块的电能特性参数，并将电池模块的电能特性参数发送至电池管理控制器，电池模块的电能特性参数包括电池模块的剩余电量、实际最大电量、实际最长使用时间。
优选地，服务器接收负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，服务器根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测，根据设定时间内的每日用电特性，计算功率的方均根值，按照方均根的设定比例得出预估负载功率。
优选地，服务器根据电池特性监测模块电池管理控制器上传的实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测。
优选地，服务器执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。
本发明的第二方面提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，包括以下步骤：
步骤1，梯次储能电池组投运前，建立电网电池补偿物理模型，采集梯次储能电池组内各个电池模块的初始最长使用时间；
步骤2，梯次储能电池组投运后，实时采集并存储电源端和负载端的功率，使用电源端和负载端的功率历史数据，对负载端的当日每时刻的功率进行预测，得出每时刻的预估负载功率；
步骤3，比较每时刻的预估负载功率和实时采集的负载端的功率，判定梯次储能电池组的充放电运行模式；若以充电模式运行，执行步骤4，若以放电模式运行，通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，执行步骤5；
步骤4，按照设定顺序为梯次储能电池组内的一个或多个电池模块进行充电，各个电池模块每次充电完成后，根据实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，判断该电池模块的寿命；
步骤5，执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。
优选地，步骤1具体包括：
步骤1.1，建立电网电池补偿物理模型，物理模型包括电源端、负载端、电源端电能监测设备、负载端电能监测设备、梯次储能电池组、电池管理控制器和服务器；
步骤1.2，采集准备投入至储能电池组的各个电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间，并将其存储于服务器内。
优选地，步骤2中，采集负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测。
优选地，步骤3具体包括：
步骤3.1，服务器计算负载功率偏差，以如下公式(1)表示，
δ负载＝P预估-P负实 (1)
式中：
δ负载表示负载功率偏差，
P预估表示预估负载功率，
P负实表示实际负载功率；
步骤3.2，以δ负载的值结合
Figure BDA0003291094710000041
的值，判断判定梯次储能电池组的充放电运行模式，是否进行补偿操作。
优选地，步骤3.2中，如果δ负载>0，且
Figure BDA0003291094710000042
默认无补偿操作；如果δ负载>0，且
Figure BDA0003291094710000043
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，执行步骤4；
如果δ负载<0，且
Figure BDA0003291094710000044
默认无补偿操作；如果δ负载<0，且
Figure BDA0003291094710000045
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，继续执行步骤4；则实际负载功率需求大于预估负载功率，此时可监测电源端的输出功率，并通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，继续执行步骤5。
优选地，步骤4具体包括：
步骤4.1，计算可投入充电的电池模块数量，以如下公式(2)表示，
Figure BDA0003291094710000046
式中：
Num表示可投入充电的电池模块数量，
P单电池表示单个电池模块的充电功率；
步骤4.2，按照设定顺序投入Num个电池模块，进行电池充电补偿操作；
步骤4.3，电池特性监测模块实时对电池模块进行实际最大电量和实际最长使用时间监测，电池模块每次充电完成后上传电池模块的实际最大电量、实际最长使用时间，服务器根据上传实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，以如下公式(3)表示，
Figure BDA0003291094710000047
式中：
K表示最长使用时间偏差
t实表示电池模块的实际最长使用时间，
t初表示电池模块的初始最长使用时间。
步骤4.4，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测。
优选地，如果最长使用时间偏差比例K小于设定的第一阈值，则进行电池寿命预警，若最长使用时间偏差比例K小于设定的第二阈值，则自动将电池模块停止使用，并进行电池模块寿命报警。
优选地，步骤4中，预设有充电功率阈值，若P负实小于充电功率阈值，则对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行充电。
优选地，步骤5具体包括：
步骤5.1，判断负载端用电补偿的方式，若负载端临时增加负载，且已知负载的功率容量及使用时间，则进行手动补偿，否则进行自动补偿，自动补偿和手动补偿均继续执行步骤5.2；
步骤5.2，由根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率；
步骤5.3，功率补偿投入电池按电池组实际电量排序后，优先按高电量进行放电，并计算出每次所需电池模块个数。
优选地，步骤5中，补偿速率优化算法包括：
计算电源端实际功率偏差，以如下公式(4)表示，
δ电源实际＝P负实-P电 (4)
式中：
δ电源实际表示电源端实际功率偏差，
P电表示电源端实际功率，
P负实表示实际负载功率。
以补偿速率优化算法计算获得补偿速率，以如下公式(5)表示，
Vj＝δ负载·Kp+ΔVj·Ki (5)
式中：
Vj表示第j次通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作的补偿速率，
δ负载表示负载功率偏差，
Kp表示第一补偿系数，计算方法以如下公式(6)表示，
Figure BDA0003291094710000061
ΔVj表示第j次补偿操作的上上次补偿速率减去上次补偿速率，以如下公式(7)表示，
Figure BDA0003291094710000062
式中：
Ki表示第二补偿系数。
优选地，在用电补偿过程中，电池特性监测模块监测到正在对外补偿的电池模块的剩余电量，并发送至电池管理控制器，电池管理控制器内预设有电量阈值，若电池模块的剩余电量低于电量阈值，则电池管理控制器自动投切到下一个电池模块进行放电，并对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，通过本发明提供的一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，首先建立电网电池补偿物理模型，获取每个所述电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，服务器根据所述预估负载功率、所述实际负载功率、所述电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率V，提高电池运行效率，通过设置电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的所述电池模块进行保护停止放电，提高电池模块的使用寿命，通过比较最长使用时间偏差比例K与第二阈值的大小，判断电池模块的寿命。本发明可提高梯次储能电池组的运行效率，并对电池模块寿命监测，及时更换已达到寿命的电池模块，提高梯次储能电池组的储电及供电效率。
附图说明
图1是电网电池补偿物理模型的拓补图；
图2是电网电池补偿物理模型的数据通信结构图；
图3是本发明一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1至3所示，本发明第一方面提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，包括：电网电池补偿物理模型，物理模型包括电源端、负载端、电源端电能监测设备、负载端电能监测设备、梯次储能电池组、电池管理控制器和服务器。
电源端电能监测设备用于监测电源端的电能特性参数，并将电源端的电能特性参数发送至电池管理控制器，电源端的电能特性参数包括电源功率，负载端电能监测设备用于监测负载端的电能特性参数，并将负载端的电能特性参数发送至电池管理控制器，负载端的电能特性参数包括实际负载功率。
梯次储能电池组并联在负载线路当中，梯次储能电池组包括若干电池模块、电池特性监测模块，电池特性监测模块用于监测电池模块的电能特性参数，并将电池模块的电能特性参数发送至电池管理控制器，电池模块的电能特性参数包括电池模块的剩余电量、实际最大电量、实际最长使用时间，其中，实际最长使用时间是指，在实际最大电量的情况下，以额定功率放电，放电开始与放电结束之间的时间段。
本发明进一步优选的实施方式为，电池特性监测模块实时对电池模块进行实际最大电量和实际最长使用时间监测，电池模块每次充电完成后发送电池模块的实际最大电量、实际最长使用时间至电池管理控制器，电池管理控制器上传至服务器。
电池管理控制器用于控制电池模块的充电、放电操作，并将接收到的电源端的电能特性参数、负载端的电能特性参数、电池模块的电能特性参数发送至服务器。
本发明进一步优选的实施方式为，在用电补偿过程中，电池特性监测模块监测到正在对外补偿的电池模块的剩余电量，并发送至电池管理控制器，电池管理控制器内预设有电量阈值，若电池模块的剩余电量低于电量阈值，则电池管理控制器自动投切到下一个电池模块进行放电，并对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，电量阈值根据电池模块自身特性确定，电量阈值取值范围为电池模块总容量的10％-25％。
服务器用于与电池管理控制器建立通信连接，并用于存储电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间、电源端的电能特性参数、负载端的电能特性参数、电池模块的电能特性参数。
本发明进一步优选的实施方式为，服务器存储电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间是指，在梯次储能电池组投入使用前，通过现有电池电压监测技术，获取每个电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，并将所述电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间存储于服务器。
本发明进一步优选的实施方式为，服务器接收负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，服务器根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测，根据设定时间内的每日用电特性，计算功率的方均根值，按照方均根的设定比例得出预估负载功率。
本发明进一步优选的实施方式为，服务器判断负载端用电补偿的方式，若负载端临时增加负载，且已知负载的功率容量及使用时间，则在服务器端进行手动补偿，否则进行自动补偿，自动补偿和手动补偿均由服务器根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率。
本发明进一步优选的实施方式为，服务器根据电池特性监测模块电池管理控制器上传的实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测。
本发明进一步优选的实施方式为，服务器执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。
如图1至3所示，本发明另一方面提供了一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，包括以下步骤：
步骤1，梯次储能电池组投运前，建立电网电池补偿物理模型，采集梯次储能电池组内各个电池模块的初始最长使用时间。步骤1具体包括：
步骤1.1，建立电网电池补偿物理模型，物理模型包括电源端、负载端、电源端电能监测设备、负载端电能监测设备、梯次储能电池组、电池管理控制器和服务器；
电源端电能监测设备用于监测电源端的电能特性参数，并将电源端的电能特性参数发送至电池管理控制器，电源端的电能特性参数包括电源功率；负载端电能监测设备用于监测负载端的电能特性参数，并将负载端的电能特性参数发送至电池管理控制器，负载端的电能特性参数包括实际负载功率。
梯次储能电池组并联在负载线路当中，梯次储能电池组包括若干电池模块、电池特性监测模块；电池特性监测模块用于监测电池模块的电能特性参数，并将电池模块的电能特性参数发送至电池管理控制器；电池模块的电能特性参数包括电池模块的剩余电量、实际最大电量、实际最长使用时间，其中实际最长使用时间是指，在实际最大电量的情况下，以额定功率放电，放电开始与放电结束之间的时间段。
电池管理控制器用于控制电池模块的充电、放电操作，并将接收到的电源端的电能特性参数、负载端的电能特性参数、电池模块的电能特性参数发送至服务器。
服务器用于与电池管理控制器建立通信连接，并用于存储电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间、电源端的电能特性参数、负载端的电能特性参数、电池模块的电能特性参数。
步骤1.2，采集准备投入至储能电池组的各个电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间，并将其存储于服务器内。其中初始最长使用时间是指，在投入至储能电池组之前，初始最大电量的情况下，以额定功率放电，放电开始与放电结束之间的时间段。
一个优选但非限制性的实施方式为，通过电池电压监测技术，获取每个电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，并将所述电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间存储于服务器。
步骤2，梯次储能电池组投运后，实时采集并存储电源端和负载端的功率，使用电源端和负载端的功率历史数据，对负载端的当日每时刻的功率进行预测，得出每时刻的预估负载功率。
一个优选但非限制性的实施方式为，服务器接收负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，服务器根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测，根据设定时间内的每日用电特性，计算功率的方均根值，按照方均根的设定比例得出预估负载功率。一个示例性但非限制性的实施方式为，根据最近两个月的每日用电特性，计算功率的方均根值，按照方均根的105％得出预估负载功率。
步骤3，比较每时刻的预估负载功率和实时采集的负载端的功率，判定梯次储能电池组的充放电运行模式，若以充电模式运行，执行步骤4，若以放电模式运行，通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，执行步骤5。
步骤3具体包括：
步骤3.1，服务器计算负载功率偏差，以如下公式(1)表示，
δ负载＝P预估-P负实 (1)
式中：
δ负载表示负载功率偏差，
P预估表示预估负载功率，
P负实表示实际负载功率。
步骤3.2，以δ负载的值结合
Figure BDA0003291094710000101
的值，判断判定梯次储能电池组的充放电运行模式，具体包括：
如果δ负载>0，且
Figure BDA0003291094710000102
默认无补偿操作；如果δ负载>0，且
Figure BDA0003291094710000103
Figure BDA0003291094710000104
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，执行步骤4；
如果δ负载<0，且
Figure BDA0003291094710000105
默认无补偿操作；如果δ负载<0，且
Figure BDA0003291094710000106
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，继续执行步骤4；则实际负载功率需求大于预估负载功率，此时可监测电源端的输出功率，并通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，继续执行步骤5。
步骤4，按照设定顺序为梯次储能电池组内的一个或多个电池模块进行充电，各个电池模块每次充电完成后，根据实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，判断该电池模块的寿命。步骤4具体包括：
步骤4.1，服务器计算可投入充电的电池模块数量，以如下公式(2)表示，
Figure BDA0003291094710000111
式中：
Num表示可投入充电的电池模块数量，
P单电池表示单个电池模块的充电功率。
步骤4.2，按照设定顺序投入Num个电池模块，进行电池充电补偿操作。值得注意的是，所属领域技术人员可以默认按单个电池投入放电的顺序依次进行充电，即先放电的模组充电优先级高，也可以采用其它的投入顺序对充电投入的电池模块进行管理。
一个优选但非限制的实施方式为，服务器预设有充电功率阈值，若P负实小于充电功率阈值，则对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行充电，充电功率阈值取值的一个优选值为P预估*20％。
步骤4.3，电池特性监测模块实时对电池模块进行实际最大电量和实际最长使用时间监测，电池模块每次充电完成后上传电池模块的实际最大电量、实际最长使用时间，服务器根据上传实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，以如下公式(3)表示，
Figure BDA0003291094710000112
式中：
K表示最长使用时间偏差
t实表示电池模块的实际最长使用时间，
t初表示电池模块的初始最长使用时间。
步骤4.4，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测；具体包括：
如果最长使用时间偏差比例K小于设定的第一阈值，则进行电池寿命预警，若最长使用时间偏差比例K小于设定的第二阈值，则自动将电池模块停止使用，并进行电池模块寿命报警。一个优选但非限制性的实施方式为，第一阈值的取值为25％-30％，第二阈值的取值为5％-10％。
值得注意的是，所属领域技术人员可以根据现场实际设定阈值分级的数量和各个阈值的节点，在本发明中，分为两个级别及其取值均是一种优选，该设置兼顾了对梯次储能电池的充分利用和可靠性。而设置更多级别或者一个级别在工程实践当中均是可以实施的。
步骤5，执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。步骤5具体包括：
步骤5.1，判断负载端用电补偿的方式，若负载端临时增加负载，且已知负载的功率容量及使用时间，则进行手动补偿，否则进行自动补偿，自动补偿和手动补偿均继续执行步骤5.2。
步骤5.2由服务器根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率。补偿速度主要是为延长电池的使用寿命以及快速响应负荷侧需求。具体包括：
计算电源端实际功率偏差，以如下公式(4)表示，
δ电源实际＝P负实-P电 (4)
式中：
δ电源实际表示电源端实际功率偏差，
P电表示电源端实际功率，
P负实表示实际负载功率。
以补偿速率优化算法计算获得补偿速率，以如下公式(5)表示，
Vj＝δ负载·Kp+ΔVj·Ki (5)
式中：
Vj表示第j次通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作的补偿速率，
δ负载表示负载功率偏差，
Kp表示第一补偿系数，计算方法以如下公式(6)表示，
Figure BDA0003291094710000131
ΔVj表示第j次补偿操作的上上次补偿速率减去上次补偿速率，以如下公式(7)表示，
Figure BDA0003291094710000132
Ki表示第二补偿系数，一个优选但非限制性的实施方式为，Ki＝100，还可根据实际容量进行模拟计算Ki，计算公式需按实际需求建模进行分析。
在用电补偿过程中，电池特性监测模块监测到正在对外补偿的电池模块的剩余电量，并发送至电池管理控制器，电池管理控制器内预设有电量阈值，若电池模块的剩余电量低于电量阈值，则电池管理控制器自动投切到下一个电池模块进行放电，并对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，电量阈值根据电池模块自身特性确定，一个优选但非限制性的实施方式为，电量阈值取值范围为电池模块总容量的10％-25％。
步骤5.3，功率补偿投入电池按电池组实际电量排序后，优先按高电量进行放电，并计算出每次所需电池模块个数。手动补偿具体步骤为：用户在服务器设置负载的功率容量及投入使用时间，梯次储能电池组的补偿速率V按照补偿速率优化算法计算取得。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，通过本发明提供的一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，首先建立电网电池补偿物理模型，获取每个电池模块的初始最大电量、初始最长使用时间，服务器根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率V，提高电池运行效率，通过设置电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，提高电池模块的使用寿命，通过比较最长使用时间偏差比例K与第二阈值的大小，判断电池模块的寿命。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，包括：电网电池补偿物理模型，其特征在于：
电网电池补偿物理模型包括：梯次储能电池组，电池管理控制器和服务器；
电池管理控制器用于控制电池模块的充电、放电操作，设置梯次储能电池组内电池模块的电量阈值，对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电，
服务器用于与电池管理控制器建立通信连接，并用于存储电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间、电源功率、负载功率、电池模块的电能特性参数；服务器计算每时刻的预估负载功率，判定梯次储能电池组的充放电运行模式，根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率；并且服务器根据实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，判断该电池模块的寿命。
2.根据权利要求1所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，其特征在于：
梯次储能电池组并联在负载线路当中，梯次储能电池组包括若干电池模块和电池特性监测模块，电池特性监测模块用于监测电池模块的电能特性参数，并将电池模块的电能特性参数发送至电池管理控制器，电池模块的电能特性参数包括电池模块的剩余电量、实际最大电量、实际最长使用时间。
3.根据权利要求1所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，其特征在于：
服务器接收负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，服务器根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测，根据设定时间内的每日用电特性，计算功率的方均根值，按照方均根的设定比例得出预估负载功率。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，其特征在于：
服务器根据电池特性监测模块电池管理控制器上传的实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制系统，其特征在于：
服务器执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。
6.一种梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，梯次储能电池组投运前，建立电网电池补偿物理模型，采集梯次储能电池组内各个电池模块的初始最长使用时间；
步骤2，梯次储能电池组投运后，实时采集并存储电源端和负载端的功率，使用电源端和负载端的功率历史数据，对负载端的当日每时刻的功率进行预测，得出每时刻的预估负载功率；
步骤3，比较每时刻的预估负载功率和实时采集的负载端的功率，判定梯次储能电池组的充放电运行模式；若以充电模式运行，执行步骤4，若以放电模式运行，通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，执行步骤5；
步骤4，按照设定顺序为梯次储能电池组内的一个或多个电池模块进行充电，各个电池模块每次充电完成后，根据实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，判断该电池模块的寿命；
步骤5，执行补偿速率优化算法，以预估负载功率、实时采集的电源端和负载端功率结合历史补偿速率，得到本次补偿速率，以本次补偿速率实施梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作。
7.根据权利要求6所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤1具体包括：
步骤1.1，建立电网电池补偿物理模型，物理模型包括电源端、负载端、电源端电能监测设备、负载端电能监测设备、梯次储能电池组、电池管理控制器和服务器；
步骤1.2，采集准备投入至储能电池组的各个电池模块的初始最大电量和初始最长使用时间，并将其存储于服务器内。
8.根据权利要求6所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤2中，采集负载端的电能特性参数和电源端的电能特性参数，并构成每日历史特性数据，根据每日历史特性数据对负载端的当日每时刻的功率进行预测。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤3具体包括：
步骤3.1，服务器计算负载功率偏差，以如下公式(1)表示，
δ负载＝P预估-P负实 (1)
式中：
δ负载表示负载功率偏差，
P预估表示预估负载功率，
P负实表示实际负载功率；
步骤3.2，以δ负载的值结合
Figure FDA0003291094700000031
的值，判断判定梯次储能电池组的充放电运行模式，是否进行补偿操作。
10.根据权利要求9所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤3.2中，如果δ负载>0，且
Figure FDA0003291094700000032
默认无补偿操作；如果δ负载>0，且
Figure FDA0003291094700000033
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，执行步骤4；
如果δ负载<0，且
Figure FDA0003291094700000034
默认无补偿操作；如果δ负载<0，且
Figure FDA0003291094700000035
即实际负载功率需求小于预估负载功率，服务器进行负载不平衡报警，此时对梯次储能电池组进行充电操作，继续执行步骤4；则实际负载功率需求大于预估负载功率，此时可监测电源端的输出功率，并通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作，继续执行步骤5。
11.根据权利要求6至8中任一项所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤4具体包括：
步骤4.1，计算可投入充电的电池模块数量，以如下公式(2)表示，
Figure FDA0003291094700000041
式中：
Num表示可投入充电的电池模块数量，
P单电池表示单个电池模块的充电功率；
步骤4.2，按照设定顺序投入Num个电池模块，进行电池充电补偿操作；
步骤4.3，电池特性监测模块实时对电池模块进行实际最大电量和实际最长使用时间监测，电池模块每次充电完成后上传电池模块的实际最大电量、实际最长使用时间，服务器根据上传实际最长使用时间与初始最长使用时间进行对比，计算最长使用时间偏差比例K，以如下公式(3)表示，
Figure FDA0003291094700000042
式中：
K表示最长使用时间偏差
t实表示电池模块的实际最长使用时间，
t初表示电池模块的初始最长使用时间。
步骤4.4，根据最长使用时间偏差比例K与设定阈值的比较对电池模块的寿命进行监测。
12.根据权利要求11所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
如果最长使用时间偏差比例K小于设定的第一阈值，则进行电池寿命预警，若最长使用时间偏差比例K小于设定的第二阈值，则自动将电池模块停止使用，并进行电池模块寿命报警。
13.根据权利要求11所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤4中，预设有充电功率阈值，若P负实小于充电功率阈值，则对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行充电。
14.根据权利要求6至8中任一项所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤5具体包括：
步骤5.1，判断负载端用电补偿的方式，若负载端临时增加负载，且已知负载的功率容量及使用时间，则进行手动补偿，否则进行自动补偿，自动补偿和手动补偿均继续执行步骤5.2；
步骤5.2，由根据预估负载功率、实际负载功率、电源功率，通过补偿速率优化算法计算得到补偿速率；
步骤5.3，功率补偿投入电池按电池组实际电量排序后，优先按高电量进行放电，并计算出每次所需电池模块个数。
15.根据权利要求14所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
步骤5中，补偿速率优化算法包括：
计算电源端实际功率偏差，以如下公式(4)表示，
δ电源实际＝P负实-P电 (4)
式中：
δ电源实际表示电源端实际功率偏差，
P电表示电源端实际功率，
P负实表示实际负载功率。
以补偿速率优化算法计算获得补偿速率，以如下公式(5)表示，
Vj＝δ负载·Kp+ΔVj·Ki (5)
式中：
Vj表示第j次通过梯次储能电池组向负载端进行电池供电补偿操作的补偿速率，
δ负载表示负载功率偏差，
Kp表示第一补偿系数，计算方法以如下公式(6)表示，
Figure FDA0003291094700000061
ΔVj表示第j次补偿操作的上上次补偿速率减去上次补偿速率，以如下公式(7)表示，
Figure FDA0003291094700000062
式中：
Ki表示第二补偿系数。
16.根据权利要求14所述的梯次储能电池使用优化及寿命监测的控制方法，其特征在于：
在用电补偿过程中，电池特性监测模块监测到正在对外补偿的电池模块的剩余电量，并发送至电池管理控制器，电池管理控制器内预设有电量阈值，若电池模块的剩余电量低于电量阈值，则电池管理控制器自动投切到下一个电池模块进行放电，并对剩余电量低于电量阈值的电池模块进行保护停止放电。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115983501A (zh) * 2023-03-17 2023-04-18 河北冠益荣信科技有限公司 一种基于大数据的便携式储能设备监测系统及方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150063204A (ko) * 2013-11-29 2015-06-09 한국전기연구원 에너지 관리장치의 수요관리 운전성능 시험장치 및 그 시험방법
KR101530679B1 (ko) * 2014-03-07 2015-06-22 (주)누리텔레콤 배터리의 열화를 고려한 에너지 관리 장치 및 그 방법
CN106451511A (zh) * 2016-11-17 2017-02-22 新智能源系统控制有限责任公司 一种储能优化控制方法
CN113346533A (zh) * 2021-07-12 2021-09-03 宝武清洁能源有限公司 一种功率可逐级投入的梯次利用储能系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150063204A (ko) * 2013-11-29 2015-06-09 한국전기연구원 에너지 관리장치의 수요관리 운전성능 시험장치 및 그 시험방법
KR101530679B1 (ko) * 2014-03-07 2015-06-22 (주)누리텔레콤 배터리의 열화를 고려한 에너지 관리 장치 및 그 방법
CN106451511A (zh) * 2016-11-17 2017-02-22 新智能源系统控制有限责任公司 一种储能优化控制方法
CN113346533A (zh) * 2021-07-12 2021-09-03 宝武清洁能源有限公司 一种功率可逐级投入的梯次利用储能系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PRANJAL SEN; DEBAPRIYA DAS: "Optimal operation of grid-connected microgrid with renewable generation and battery energy storage", 2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER SYSTEMS TECHNOLOGY (POWERCON), 2 November 2020 (2020-11-02), pages 1 - 6 *
李正曦; 刘庭响: "浅述微电网系统并网运行控制策略", 青海科技, vol. 27, no. 01, 25 February 2020 (2020-02-25), pages 32 - 34 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115983501A (zh) * 2023-03-17 2023-04-18 河北冠益荣信科技有限公司 一种基于大数据的便携式储能设备监测系统及方法

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