CN116581805B - 一种电力储能的管控优化方法和电池网络 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种电力储能的管控优化方法和电池网络，其中，该方法包括：基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对电力储能系统的目标输出功率进行管控优化；基于电力储能系统的电池模块状态和管控优化后的目标输出功率，对电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。通过本申请，解决了如何对电力储能系统进行优化管控的问题，实现了将电力储能系统上层的功率调度分配与储能子系统下层的电池模块投入进行有机耦合，达到了兼顾储能系统经济效益及安全健康运行的目标。

Description

一种电力储能的管控优化方法和电池网络

技术领域

本申请涉及电能存储技术领域，特别是涉及一种电力储能的管控优化方法和电池网络。

背景技术

储能在提升可再生能源消纳能力、促进多种能源优势互补、构建用户侧分布式能源体系、实现能源互联和智慧用能等方面起到了重要支撑作用。电化学储能发展迅速，储能装机规模日益扩大，电池储能系统除了需要满足应用要求，还需要保证其运行的安全性。

然而，相比于动力电池和电子设备电池，电力储能系统最显著特点是容量大，从几兆瓦至上百兆瓦，每个储能系统由若干个储能子系统组成，每个子系统又由若干个电池组构成。由于电力储能系统运行工况复杂，储能系统中每个电池组寿命衰减速度不一，这使得储能系统的运行控制显得尤为重要。加之，随着储能在电力系统中的智能化应用迅速增加，各个已建的储能系统正在考虑进行扩容建设，这更会加剧其中的储能电池不一致问题的严重性，从而严重影响储能系统的整体运行寿命、经济收益及安全性能。

目前针对相关技术中如何对电力储能系统进行优化管控的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种电力储能的管控优化方法和电池网络，以至少解决相关技术中如何对电力储能系统进行优化管控的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种电力储能的管控优化方法，所述方法包括：

基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化；

基于所述电力储能系统的电池模块状态和所述管控优化后的目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。

在其中一些实施例中，基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化包括：

基于电力储能系统的运行成本、寿命折损成本和荷电状态均衡，确定所述电力储能系统的功率分配目标函数；

基于所述功率分配目标函数和第一约束条件，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化。

在其中一些实施例中，基于所述电力储能系统的电池模块状态和所述管控优化后的目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化包括：

基于所述电力储能系统的电池模块极差温度、极差电压和开关器件动作次数，确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数；

基于所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。

在其中一些实施例中，基于电力储能系统的运行成本、寿命折损成本和荷电状态均衡，确定所述电力储能系统的功率分配目标函数包括：

确定所述电力储能系统的功率分配目标函数为：

其中，n为电力储能系统中储能子系统的个数，为t时刻储能子系统i的运行功率成本，/>为t时刻储能子系统i的寿命折损成本，/>为t时刻储能子系统i的荷电状态均衡；/>为储能子系统i的出力成本，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率；c_i为储能子系统i的单位功率成本，/>为储能子系统i的额定容量，/>为储能子系统i的额定功率，/>为储能子系统i在100%充放电深度下的等效循环次数；α_i为SOC均衡的影响权重，β_i为功率变动的影响权重；SOC_i(t)为t时刻储能子系统i的荷电状态值，SOC_i(t+/>)表示t的下一时刻储能子系统i的荷电状态值，/>为t时刻电力储能系统中所有电池模块的荷电状态平均值，/>为t时刻点电力储能系统的所有电池模块的功率平均值。

在其中一些实施例中，所述第一约束条件包括第一约束公式、第二约束公式、第三约束公式和第四约束公式；

所述第一约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统间的功率平衡；

所述第二约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的输出功率；

所述第三约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的荷电状态值；

所述第四约束公式，用于约束电池模块的放电功率与荷电状态变化。

在其中一些实施例中，基于所述功率分配目标函数和第一约束条件，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化包括：

根据所述功率分配目标函数和第一约束条件，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出所述电力储能系统中各个储能子系统的目标输出功率。

在其中一些实施例中，基于所述电力储能系统的电池模块极差温度、极差电压和开关器件动作次数，确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数包括：

确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数为：

其中，为t时刻储能子系统中各电池模块的极差温度，/>为t时刻储能子系统中各电池模块的极差电压，/>为t时刻储能子系统中各电池模块的开关器件动作次数；T_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的温度；U_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的电压；S_q(t)为t时刻开关器件q的状态，S_q(t+1)为 t+1 时刻开关器件q的状态。

在其中一些实施例中，所述第二约束条件包括第五约束公式、第六约束公式、第七约束公式、第八约束公式和第九约束公式；

所述第五约束公式，用于将储能子系统的输出功率约束为管控优化后的目标输出功率；

所述第六约束公式，用于约束储能子系统的并联支路电压；

所述第七约束公式，用于约束储能子系统的输出功率；

所述第八约束公式，用于约束储能子系统的荷电状态值；

所述第九约束公式，用于约束储能子系统中电池模块的放电功率与荷电状态变化。

在其中一些实施例中，基于所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化包括：

根据所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出所述电力储能系统中各个储能子系统的电池模块投入情况。

第二方面，本申请实施例提供了一种电力储能的电池网络，包含第一方面任一项所述方法中的电力储能系统，所述系统包括若干储能子系统，且所述储能子系统为基于所述电池网络的电力储能子系统；

所述电池网络中电池模块的网络拓扑为N并联M串联，每个电池模块C_ij与一个开关器件S_ij串联，每N个并联电池模块与一个旁路开关S_i并联。

相比于相关技术，本申请实施例提供的一种电力储能的管控优化方法和电池网络，该方法基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对电力储能系统的目标输出功率进行管控优化；基于电力储能系统的电池模块状态和管控优化后的目标输出功率，对电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化，解决了如何对电力储能系统进行优化管控的问题，实现了将电力储能系统上层的功率调度分配与储能子系统下层的电池模块投入进行有机耦合，达到了兼顾储能系统经济效益及安全健康运行的目标。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的电力储能管控优化方法的步骤流程图；

图2是根据本申请实施例电力储能电池网络的结构示意图；

图3是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块（单元）的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请实施例提供了一种电力储能的管控优化方法，图1是根据本申请实施例的电力储能管控优化方法的步骤流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S102，基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对电力储能系统的目标输出功率进行管控优化。

步骤S102具体地包括以下步骤：

步骤S21，基于电力储能系统的运行成本、寿命折损成本和荷电状态均衡，确定电力储能系统的功率分配目标函数。

步骤S21优选地，确定电力储能系统的功率分配目标函数为：

其中，n为电力储能系统中储能子系统的个数，为t时刻储能子系统i的运行功率成本，/>为t时刻储能子系统i的寿命折损成本，/>为t时刻储能子系统i的荷电状态均衡；/>为储能子系统i的出力成本，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率；c_i为储能子系统i的单位功率成本，/>为储能子系统i的额定容量，/>为储能子系统i的额定功率，/>为储能子系统i在100%充放电深度下的等效循环次数；α_i为SOC均衡的影响权重，β_i为功率变动的影响权重；SOC_i(t)为t时刻储能子系统i的荷电状态值，SOC_i(t+/>)表示t的下一时刻储能子系统i的荷电状态值，/>为t时刻电力储能系统中所有电池模块的荷电状态平均值，/>为t时刻点电力储能系统的所有电池模块的功率平均值。

步骤S22，基于功率分配目标函数和第一约束条件，对电力储能系统的目标输出功率进行管控优化。

步骤S22具体地，根据功率分配目标函数和第一约束条件，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出电力储能系统中各个储能子系统的目标输出功率。

其中，该第一约束条件包括第一约束公式、第二约束公式、第三约束公式和第四约束公式；

第一约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统间的功率平衡；实现各储能子系统的功率平衡。

该第一约束公式优选为：，其中，P_L(t)表示t时刻电力储能系统的负荷，P_out(t)表示t时刻电力储能系统的整体输出功率，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率。

第二约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的输出功率；实现各储能子系统的输出功率上下限约束。

该第二约束公式优选为： ，其中，/>和/>分别表示储能子系统i的充放电功率上限和下限，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率。

第三约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的荷电状态值；为了保证用电的安全性和储能子系统工作寿命，储能子系统电池荷电量需要保持在允许范围之内。

该第三约束公式优选为：，其中，/>和分别表示储能子系统i的荷电状态值（SOC值，State of Charge）的上限和下限，SOC_i(t)为t时刻储能子系统i的荷电状态值。

第四约束公式，用于约束电池模块的放电功率与荷电状态（SOC）变化。

该第四约束公式优选为：，/>，其中，E_i(t)表示储能子系统i在t时刻的电量（放电为正，充电为负），SOC_i(t)为t时刻储能子系统i的荷电状态值，SOC_i(t+/>)表示t的下一时刻t+/>储能子系统i的荷电状态值，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率，/>为储能子系统i的额定容量。

需要说明的是，本申请实施例为了实现储能系统的经济及安全运行的双重目标，采用双层多目标控制思想，步骤S102为第一层从储能系统的经济功率分配及SOC均衡性入手，计及储能系统的调度指令及健康状态，以系统运行成本、寿命折损成本及SOC均衡控制为目标，采用基于非支配排序的多目标优化算法，求解系统中各个储能子系统的实时出力情况；后续的步骤S104中的第二层算法以第一层算法的计算结果为输入，基于电池网络可重构成组技术，以储能子系统中的电池模块极差温度、极差电压及开关器件动作次数少为控制目标，采用基于非支配排序的多目标优化算法，实时求解储能电池网络中各个子模块的投入情况。

实现了将储能系统上层的调度功率优化分配与储能子系统下层的电池模块投入进行有机耦合（双层多目标控制），真正实现储能系统经济及安全运行的双重目标，既可以达到储能系统全寿命周期经济运行的目的，又可以达到提高各个储能子系统中电池模块安全运行的目的，从本质上保障储能系统的安全经济运行，具有广阔的商业化应用前景。

步骤S104，基于电力储能系统的电池模块状态和管控优化后的目标输出功率，对电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。

步骤S104具体地包括以下步骤：

步骤S41，基于电力储能系统的电池模块极差温度、极差电压和开关器件动作次数，确定电力储能系统的电池模块投入目标函数。

步骤S41优选地，确定电力储能系统的电池模块投入目标函数为：

其中，为t时刻储能子系统中各电池模块的极差温度，/>为t时刻储能子系统中各电池模块的极差电压，/>为t时刻储能子系统中各电池模块的开关器件动作次数；T_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的温度；U_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的电压；S_q(t)为t时刻开关器件q的状态，S_q(t+1)为 t+1 时刻开关器件q的状态。开关器件的状态1 为接入、0 为切除，当改变开关状态时两者差值的绝对值为 1，不改变开关状态时为0。

步骤S42，基于电池模块投入目标函数、第二约束条件和目标输出功率，对电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。需要说明的是，该投入情况可具体到电力储能子系统中有哪些电池模块投入运行和运行功率等。

步骤S42具体地，根据电池模块投入目标函数、第二约束条件和目标输出功率，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出电力储能系统中各个储能子系统的电池模块投入情况。

其中，该第二约束条件包括第五约束公式、第六约束公式、第七约束公式、第八约束公式和第九约束公式；

第五约束公式，用于将储能子系统的输出功率约束为管控优化后的目标输出功率；实现储能子系统的输出功率与上述步骤S102中第一层算法求解出的子系统出力值一致。

该第五约束公式优选为：，其中，/>表示储能子系统t时刻各个储能模块的出力值总和，即为子系统的功率；P^*(t)表示根据第一层优化算法求解出的储能子系统t时刻的出力值。

第六约束公式，用于约束储能子系统的并联支路电压；实现储能子系统中N个并联支路的电压均应与开路电压一致。

该第六约束公式优选为： 其中，/>表示t时刻储能子系统中第k个并联支路中电池模块j的电压，E_oc表示储能子系统的开路电压。

第七约束公式，用于约束储能子系统的输出功率；实现各电池模块的出力满足功率上下限约束。

该第七约束公式优选为： ，其中，/>和/>分别表示电池模块i的充放电功率上限和下限，P_i(t)为t时刻电池模块i的输出功率。

第八约束公式，用于约束储能子系统的荷电状态值；实现电池荷电量保持在允许范围之内，保证用电的安全性和电池模块工作寿命。

该第八约束公式优选为：，其中，/>和分别表示电池模块i的荷电状态值（SOC值，State of Charge）的上限和下限，SOC_i(t)为t时刻电池模块i的荷电状态值。

第九约束公式，用于约束储能子系统中电池模块的放电功率与荷电状态（SOC）变化。

该第九约束公式优选为：，/>，其中，E_i(t)表示电池模块i在t时刻的电量（放电为正，充电为负），SOC_i(t)为t时刻电池模块i的荷电状态值，SOC_i(t+/>)表示t的下一时刻t+/>电池模块i的荷电状态值，P_i(t)为t时刻电池模块i的输出功率，/>为电池模块i的额定容量。

需要说明的是，本申请实施例为了实现储能系统的经济及安全运行的双重目标，采用双层多目标控制思想，步骤S104的第二层算法以上述步骤S102中的第一层算法的计算结果为输入，基于电池网络可重构成组技术，以储能子系统中的电池模块极差温度、极差电压及开关器件动作次数少为控制目标，采用基于非支配排序的多目标优化算法，实时求解储能电池网络中各个子模块的投入情况。

通过本申请实施例中的步骤S102至步骤S104，解决了如何对电力储能系统进行优化管控的问题，实现了将储能系统上层的调度功率优化分配与储能子系统下层的电池模块投入进行有机耦合（双层多目标控制），真正实现储能系统经济及安全运行的双重目标，既可以达到储能系统全寿命周期经济运行的目的，又可以达到提高各个储能子系统中电池模块安全运行的目的，从本质上保障储能系统的安全经济运行，具有广阔的商业化应用前景。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例提供了一种电力储能的电池网络，图2是根据本申请实施例电力储能电池网络的结构示意图，如图2所示，电池网络中电池模块的网络拓扑为N并联M串联，每个电池模块C_ij与一个开关器件S_ij串联，每N个并联电池模块与一个旁路开关S_i并联，为电流提供通路。当并联组内的N个单体均从系统断开时，旁路开关才会闭合。电池系统充放电的过程可以视为一个个很短的时间段Ts的叠加，这个时间段被称为重构周期，在每个重构周期开始前，系统会对负载需求和电池状态进行评估，并选择最优的控制方案对网络拓扑进行重构。从而保证储能子系统中各个电池模块的温度及电压一致性，达到提高储能系统使用寿命及安全的双重目的。

需要说明的是，电力储能系统容量大多为几兆瓦至上百兆瓦，每个储能系统由若干个储能子系统组成，每个子系统又由若干个电池模块构成。由于电力系统中储能系统运行工况复杂，储能系统中每个电池组寿命衰减速度不一，各个已建的储能系统业主正在考虑储能系统扩容建设问题，这更会加剧储能系统不一致性问题严重性。实际工程中大规模储能电站由多个储能子系统构成，各储能子系统运行一段时间后的出力运维成本、寿命折损成本也会发生变化；各储能子系统SOC状态直接决定该储能系统的调节能力，SOC过高或过低会降低储能电站双向调节能力，而对储能子系统 SOC 进行恢复有利于延长储能参与辅助服务的时间，因此依据储能子系统运维及寿命折损成本、 SOC 状态深入研究储能电站内多个储能子系统之间的辅助服务功率再分配问题具有重要工程价值。计算出各储能子系统的实时出力后，基于电池网络可重构成组技术的储能子系统，通过开关器件的通断控制实现不同电池模块的选通，将直流电压断续地加到直流母线上，通过改变电池模块的选通占空比改变母线电压的平均值。

通过本申请实施例中的电池网络，基于储能电池网可重构成组技术，在此之上构建储能子系统、电力储能系统。解决了如何对电力储能系统进行优化管控的问题，实现了将储能系统上层的调度功率优化分配与储能子系统下层的电池模块投入进行有机耦合（双层多目标控制），真正实现储能系统经济及安全运行的双重目标，既可以达到储能系统全寿命周期经济运行的目的，又可以达到提高各个储能子系统中电池模块安全运行的目的，从本质上保障储能系统的安全经济运行，具有广阔的商业化应用前景。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的电力储能的管控优化方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种电力储能的管控优化方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电力储能的管控优化方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，图3是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图，如图3所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该电子设备包括通过内部总线连接的处理器、网络接口、内存储器和非易失性存储器，其中，该非易失性存储器存储有操作系统、计算机程序和数据库。处理器用于提供计算和控制能力，网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信，内存储器用于为操作系统和计算机程序的运行提供环境，计算机程序被处理器执行时以实现一种电力储能的管控优化方法，数据库用于存储数据。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种电力储能的管控优化方法，其特征在于，所述方法包括：

确定电力储能系统的功率分配目标函数为：

其中，n为电力储能系统中储能子系统的个数，为t时刻储能子系统i的运行功率成本，/>为t时刻储能子系统i的寿命折损成本，/>为t时刻储能子系统i的荷电状态均衡；/>为储能子系统i的出力成本，P_i(t)为t时刻储能子系统i的输出功率；c_i为储能子系统i的单位功率成本，/>为储能子系统i的额定容量，/>为储能子系统i的额定功率，/>为储能子系统i在100%充放电深度下的等效循环次数；α_i为SOC均衡的影响权重，β_i为功率变动的影响权重；SOC_i(t)为t时刻储能子系统i的荷电状态值，SOC_i(t+∆t)表示t的下一时刻储能子系统i的荷电状态值，/>为t时刻电力储能系统中所有电池模块的荷电状态平均值，/>为t时刻点电力储能系统的所有电池模块的功率平均值；

基于所述功率分配目标函数和第一约束条件，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化；

基于所述电力储能系统的电池模块状态和所述管控优化后的目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于电力储能系统的功率调度指令和健康状态，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化包括：

基于电力储能系统的运行成本、寿命折损成本和荷电状态均衡，确定所述电力储能系统的功率分配目标函数；

基于所述功率分配目标函数和第一约束条件，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述电力储能系统的电池模块状态和所述管控优化后的目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化包括：

基于所述电力储能系统的电池模块极差温度、极差电压和开关器件动作次数，确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数；

基于所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一约束条件包括第一约束公式、第二约束公式、第三约束公式和第四约束公式；

所述第一约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统间的功率平衡；

所述第二约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的输出功率；

所述第三约束公式，用于约束电力储能系统中各储能子系统的荷电状态值；

所述第四约束公式，用于约束电池模块的放电功率与荷电状态变化。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述功率分配目标函数和第一约束条件，对所述电力储能系统的目标输出功率进行管控优化包括：

根据所述功率分配目标函数和第一约束条件，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出所述电力储能系统中各个储能子系统的目标输出功率。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述电力储能系统的电池模块极差温度、极差电压和开关器件动作次数，确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数包括：

确定所述电力储能系统的电池模块投入目标函数为：

其中，f_∆t(t)为t时刻储能子系统中各电池模块的极差温度，f_∆U(t)为t时刻储能子系统中各电池模块的极差电压，f_∆S(t)为t时刻储能子系统中各电池模块的开关器件动作次数；T_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的温度；U_j(t)为t时刻储能子系统中电池模块j的电压；S_q(t)为t时刻开关器件q的状态，S_q(t+1)为 t+1 时刻开关器件q的状态。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二约束条件包括第五约束公式、第六约束公式、第七约束公式、第八约束公式和第九约束公式；

所述第五约束公式，用于将储能子系统的输出功率约束为管控优化后的目标输出功率；

所述第六约束公式，用于约束储能子系统的并联支路电压；

所述第七约束公式，用于约束储能子系统的输出功率；

所述第八约束公式，用于约束储能子系统的荷电状态值；

所述第九约束公式，用于约束储能子系统中电池模块的放电功率与荷电状态变化。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，对所述电力储能系统的电池模块投入情况进行管控优化包括：

根据所述电池模块投入目标函数、第二约束条件和所述目标输出功率，通过非支配排序的多目标优化算法，计算出所述电力储能系统中各个储能子系统的电池模块投入情况。

9.一种电力储能的电池网络，其特征在于，包含权利要求1至8任一项所述方法中的电力储能系统，所述系统包括若干储能子系统，且所述储能子系统为基于所述电池网络的电力储能子系统；

所述电池网络中电池模块的网络拓扑为N并联M串联，每个电池模块C_ij与一个开关器件S_ij串联。