CN116846042B - 一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统 - Google Patents

一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统，包括步骤：S1：数据采集模块实时获取光照强度、锂电池、铅酸电池、太阳能电池三种电池模块内阻、电池容量、最大放大电流和电压；S2：利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；S3：根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池、太阳能电池的充电电压电流和放电电压电流；S4：结束。本申请通过基于蜜蜂算法在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段，通过局部搜索和全局搜索的方式，找到最优的充放电切换策略，从而实现电池的高效充放电，自动调整锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充电电流、放电电流和电压，以实现整个混合储能电池系统的性能优化。

Description

一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统
技术领域
本发明涉及保险自动处理技术领域，具体涉及一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统。
背景技术
随着清洁能源的日益重要和能源存储需求的增加，储能电池技术在电力系统中的应用变得越来越广泛。然而，不同类型的电池在性能、成本和适用场景等方面存在差异，如锂电池具有高能量密度但成本较高，铅酸电池成本相对较低但能量密度较低，太阳能电池依赖光照条件等。因此，如何将不同类型的电池有效地集成并优化其充放电过程，以提高整个储能系统的效率成为一个关键问题。
目前，许多现有技术通过简单的规则或固定的充放电策略来管理混合储能电池系统，但这种方法往往不能充分利用不同电池的优势，导致系统性能的低下。此外，考虑到电池的自身特性和环境变化，传统方法很难实现充放电过程的实时优化。且现有的混合储能电池算法不能够根据充放电情况进行领域内优化或大跨步优化调整，导致整体充放电效率不能够充分发挥，使得混合储能电池不能够优势互补，最大发挥电池效率。
因此，如何优化调整混合储能电池的策略，充分考虑了不同类型电池的特性和限制，实现多种电池的充放电策略的优化调整，从而提高了整个混合储能电池系统的效率成为目前研究的一大课题。
发明内容
针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，本发明提供了一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统，该方法通过根据不同类型电池的参数初始化系统，建立数学模型，然后，基于蜜蜂算法进行充放电策略的优化调整，蜜蜂算法在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段，通过局部搜索和全局搜索的方式，找到最优的充放电切换策略，从而实现电池的高效充放电。最终，根据蜜蜂算法生成的最优策略，自动调整锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充电电流、放电电流和电压，以实现整个混合储能电池系统的性能优化。
本发明的一种混合储能电池充放电自动调整方法，包括步骤：
S1：数据采集模块实时获取光照强度、锂电池、铅酸电池、太阳能电池三种电池模块内阻、电池容量、最大放大电流和电压；
S2：利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；
S21：初始化，随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
S22：计算目标函数整个混合储能系统的效率：
其中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；
S22：工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶 段更新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
S23：侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
S24：更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；
S3：根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池、太阳能电池的充电电压电流和放电电压电流；
S4：结束。
优选地，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率，其 中，在充电时锂电池效率表示如下：其中， 实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，表示锂电池充电电流，表示锂 电池充电电压，表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的电流和 电压数据计算得到，表示电源供给锂电池的电流，表示电源供给锂电池的电压；
在充电时铅酸电池效率表示如下：其 中，表示铅酸电池充电电流，表示铅酸电池充电电压，表示铅酸电池充电持续 时间；表示电源供给铅酸电池的电流，表示电源供给铅酸电池的电压;在太阳能电 池效率表示如下：其中，表示太阳能电池充电电流，表示太阳能电池充电电压，表示太阳能 电池充电持续时间；表示电源供给太阳能电池的电流，表示光照强度。
优选地，所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
优选地，所述同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
本申请还提供一种混合储能电池充放电自动调整系统，包括：
包括锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块，以及和锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块并联的数据采集模块、处理器计算模块；
数据采集模块实时获取锂电池、铅酸电池、太阳能电池三种电池模块内阻、电池容量，最大放大电流和电压，环境温度和湿度，负载；
处理器计算模块，利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；
初始化，随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
计算目标函数整个混合储能系统的效率：
其中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；
工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶段更 新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；
方案生成模块，根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池、太阳能电池的充电电压电流和放电电压电流；
结束模块。
优选地，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率，其 中，在充电时锂电池效率表示如下：其中， 实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，表示锂电池充电电流，表示锂 电池充电电压，表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的电流和 电压数据计算得到，表示电源供给锂电池的电流，表示电源供给锂电池的电压；
在充电时铅酸电池效率表示如下：其 中，表示铅酸电池充电电流，表示铅酸电池充电电压，表示铅酸电池充电持续 时间；表示电源供给铅酸电池的电流，表示电源供给铅酸电池的电压;在太阳能电 池效率表示如下：其中，表示太阳能电池充电电流，表示太阳能电池充电电压，表示太阳能 电池充电持续时间；表示电源供给太阳能电池的电流，表示光照强度。
优选地，所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
优选地，所述同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
本发明提供了一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统，所能实现的有益技术效果如下：
1、本申请通过利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；将蜜蜂算法应用到混合储能电池领域，通过初始化随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压，大大提升了混合储能系统最大效率的优化调整，提升了能量利用率。
2、本发明通过建立数学模型，基于蜜蜂算法进行充放电策略的优化调整，蜜蜂算法在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段，通过局部搜索和全局搜索的方式，找到最优的充放电切换策略，从而实现电池的高效充放电。最终，根据蜜蜂算法生成的最优策略，自动调整锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充电电流、放电电流和电压，以实现整个混合储能电池系统的性能优化。
3、本发明工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜 蜂阶段更新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
S23：侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值，大大实现了判断准确度，实现了自动寻优效 率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明的一种混合储能电池充放电自动调整方法步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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作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
针对现有技术中提到的上述问题，为解决上述技术问题，如附图1所示：本发明提供了一种混合储能电池充放电自动调整方法，包括步骤：
S1：数据采集模块实时获取锂电池、铅酸电池、太阳能电池三种电池模块内阻、电池容量，最大放大电流和电压，环境温度和湿度，负载；混合储能电池系统：
锂电池部分：高能量密度，适用于高负载下的充放电。
铅酸电池部分：成本低，适用于大规模储存和低负载下的充放电。
太阳能电池部分：可再生能源，适用于日间充电和环保需求。
初始化混合储能电池充放电自动调整系统的过程涉及许多参数和设置。以下是一些具体的例子和解释：
1. 电池特性参数
(1) 内阻特性
锂电池、铅酸电池和太阳能电池的内阻特性，这有助于准确计算充放电过程中的能量损失。
(2) 温度特性
每种电池类型的温度响应特性，这有助于在不同温度下调整充放电策略。
2. 系统设置参数
(1) 充电限制
最大充电电流和电压限制，以保护电池和提高效率。
充电效率因子，用于计算实际充电能量。
(2) 放电限制
最大放电电流和电压限制，以保护电池和满足负载需求。
放电效率因子，用于计算实际放电能量。
3. 环境参数
(1) 光照强度
对于太阳能电池部分，需要知道光照强度来计算可用充电能量。
(2) 温度和湿度
环境温度和湿度可能影响电池的性能和寿命，因此需要进行监测和调整。
4. 控制算法参数
(1) 蜜蜂算法参数
包括蜜蜂数量、迭代次数、邻域搜索范围等，用于调整优化过程。
(2) 安全和故障检测阈值
如温度、电压、电流等异常阈值，用于系统的安全监控。
5. 用户和负载需求
预期负载需求、优先级设置、紧急备用能源需求等，以便系统能够根据实际需求进行优化。
通过对上述参数的精确设置和调整，混合储能电池充放电自动调整系统能够在各种工况下实现优化操作，确保效率、安全和可靠性。
S2：利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；蜜蜂算法步骤：
(1) 初始化
工蜜蜂数量、侦查蜜蜂数量、最大迭代次数等。
初始解：随机生成一组解，代表不同的充放电策略。
(2) 评估和选择
使用目标函数评估每个解的质量。
选择更好的解作为工蜜蜂的食物源。
(3) 工蜜蜂阶段
工蜜蜂在当前食物源附近搜索新的解。
如果找到更好的解，则更新食物源。
(4) 侦查蜜蜂阶段
侦查蜜蜂在整个搜索空间中随机搜索新的解。
如果找到更好的解，则更新食物源。
(5) 更新和收敛
更新所有的解和食物源。
如果达到最大迭代次数或满足其他收敛条件，则停止。锂电池：具有高能量密度，优先用于高负载需求。
铅酸电池：成本低，适用于大规模储存和低负载需求。
太阳能电池：可再生能源，优先用于日间充电。
通过蜜蜂算法，我们可以找到一种充放电策略，充分利用每种电池的特性，满足系统的效率、成本和可持续性需求。
4. 结果
最优的充放电策略，包括每种电池的充放电时间、电流、电压等。
最大化整个系统的效率和可靠性。
通过蜜蜂算法的迭代优化，我们可以实现混合储能电池的智能充放电管理，提高整个系统的性能和可靠性。S21：初始化，随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
在蜜蜂算法中，初始解是指在迭代开始时随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂代表一个充放电切换策略。初始解的生成需要根据问题的具体要求和决策变量的范围进行随机生成。以下是具体的生成方法和初始解的示例。
初始解生成方法：
随机生成每只蜜蜂的决策变量，包括锂电池充电电流、锂电池放电电流、铅酸电池充电电流、铅酸电池放电电流、太阳能电池充电电流等。决策变量的范围可以根据问题的要求设定。
每只蜜蜂的决策变量组成一个解，表示一个充放电切换策略。
重复上述步骤，随机生成一定数量的蜜蜂，作为初始解。
初始解示例
假设我们希望生成 5 只蜜蜂作为初始解，每只蜜蜂的决策变量范围如下：
锂电池充电电流：1 A 到 10 A
锂电池放电电流：1 A 到 8 A
铅酸电池充电电流：0.5 A 到 5 A
铅酸电池放电电流：0.5 A 到 4 A
太阳能电池充电电流：0 A 到 6 A
根据以上范围，可以随机生成如下的初始解示例：
蜜蜂 1：
锂电池充电电流：5 A
锂电池放电电流：3 A
铅酸电池充电电流：2 A
铅酸电池放电电流：1.5 A
太阳能电池充电电流：4 A
蜜蜂 2：
锂电池充电电流：8 A
锂电池放电电流：2 A
铅酸电池充电电流：1 A
铅酸电池放电电流：1 A
太阳能电池充电电流：3 A
蜜蜂 3：
锂电池充电电流：3 A
锂电池放电电流：1 A
铅酸电池充电电流：2.5 A
铅酸电池放电电流：2 A
太阳能电池充电电流：2 A
蜜蜂 4：
锂电池充电电流：6 A
锂电池放电电流：4 A
铅酸电池充电电流：3 A
铅酸电池放电电流：2.5 A
太阳能电池充电电流：1 A
蜜蜂 5：
锂电池充电电流：2 A
锂电池放电电流：1 A
铅酸电池充电电流：1.5 A
铅酸电池放电电流：1 A
太阳能电池充电电流：5 A
综上所述，初始解的生成方法是根据决策变量的范围随机生成每只蜜蜂的决策变量，然后将这些变量组成一个解，表示一个充放电切换策略。
S22：计算目标函数整个混合储能系统的效率：
其中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；
S22：工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶 段更新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
在蜜蜂算法的工蜜蜂阶段，工蜜蜂将在当前最优解附近搜索新的充放电切换策略，以进一步优化充放电策略。搜索的方式通常是通过在当前解的决策变量附近引入一定的扰动来生成新的解。以下是具体的搜索方法示例，同时使用公式表示。
工蜜蜂搜索方法
对于每只工蜜蜂，取其当前解的决策变量值（充电电流、放电电流等）。
引入一定的随机扰动，生成新的决策变量值。扰动的大小可以根据问题的要求设置，通常是一个小范围内的随机值。
使用新的决策变量值生成新的充放电切换策略。
计算新策略的目标函数值，即混合储能电池系统的效率。
比较新的目标函数值与原目标函数值，如果新的值更优，则将新策略作为工蜜蜂的新解。
示例计算
假设当前最优解的决策变量值如下：
锂电池充电电流：6 A
锂电池放电电流：3 A
铅酸电池充电电流：2.5 A
铅酸电池放电电流：2 A
太阳能电池充电电流：4 A
引入的随机扰动范围为 ±1。
工蜜蜂在当前最优解附近搜索，生成新的决策变量值：
锂电池充电电流：6 A + 0.5 A = 6.5 A
锂电池放电电流：3 A + (-0.5 A) = 2.5 A
铅酸电池充电电流：2.5 A + 0.3 A = 2.8 A
铅酸电池放电电流：2 A + (-0.2 A) = 1.8 A
太阳能电池充电电流：4 A + (-0.8 A) = 3.2 A
新的决策变量值生成新的充放电切换策略。
公式表示
假设当前解的决策变量为当前X当前，随机扰动为d，新的决策变量为新X新。综上所述，工蜜蜂在当前最优解附近搜索新的充放电切换策略的方法是通过引入一定的随机扰动，生成新的决策变量值，并计算新策略的目标函数值。如果新的目标函数值更优，则将新策略作为工蜜蜂的新解，进一步优化充放电策略
S23：侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
在蜜蜂算法的侦查蜜蜂阶段，蜜蜂将在整个搜索空间中随机搜索新的解，以引入更大的随机性，增加全局搜索的能力。以下是具体的搜索方法示例，同时使用公式表示。
侦查蜜蜂搜索方法
对于每只侦查蜜蜂，随机生成新的决策变量值，这些值可以在整个决策变量的范围内随机生成。
使用新的决策变量值生成新的充放电切换策略。
计算新策略的目标函数值，即混合储能电池系统的效率。
比较新的目标函数值与原目标函数值，如果新的值更优，则将新策略作为侦查蜜蜂的新解。
示例计算
假设决策变量的范围如下：
锂电池充电电流：1 A 到 10 A
锂电池放电电流：1 A 到 8 A
铅酸电池充电电流：0.5 A 到 5 A
铅酸电池放电电流：0.5 A 到 4 A
太阳能电池充电电流：0 A 到 6 A
侦查蜜蜂随机生成新的决策变量值：
锂电池充电电流：随机生成一个值，例如 7 A
锂电池放电电流：随机生成一个值，例如 2.5 A
铅酸电池充电电流：随机生成一个值，例如 3.2 A
铅酸电池放电电流：随机生成一个值，例如 1.8 A
太阳能电池充电电流：随机生成一个值，例如 4.5 A
新的决策变量值生成新的充放电切换策略。
工蜜蜂阶段和侦查蜜蜂阶段是蜜蜂算法中的两个不同的搜索策略阶段，主要区别在于搜索的范围和方式。
工蜜蜂阶段：在工蜜蜂阶段，蜜蜂根据当前最优解附近搜索新的充放电切换策略。这个阶段是基于当前最优解的局部搜索，通过微小的变化来优化当前解，尝试在局部范围内找到更好的解。工蜜蜂阶段的目标是通过局部搜索提高局部区域内的解质量。
侦查蜜蜂阶段：在侦查蜜蜂阶段，蜜蜂在整个搜索空间中随机搜索新的解。这个阶段是全局搜索，通过随机生成的解来探索整个搜索空间，以寻找可能的更优解。侦查蜜蜂阶段的目标是引入随机性，增加搜索的多样性，以避免陷入局部最优解。
蜜蜂算法中的这两个阶段都是必须进行的计算步骤。工蜜蜂阶段主要用于细化当前最优解附近的搜索，以局部搜索方式优化解。而侦查蜜蜂阶段主要用于在整个搜索空间中引入随机性，以全局搜索方式探索更广泛的解空间。通过这两个阶段的交替迭代，蜜蜂算法可以逐步优化解，并且在全局和局部之间找到平衡，以达到更好的搜索效果。
S24：更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；更新解和切换策略：在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略。如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变。
计算目标函数值：计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率。目标函数值用于比较不同解的优劣。
选择蜜蜂：根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出一部分蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。通常选择目标函数值较优的蜜蜂。
切换策略更新：对于工蜜蜂和侦查蜜蜂，根据目标函数值的选择情况，决定是否更新其切换策略。如果蜜蜂的目标函数值有较好的选择，可以保留其切换策略，否则可以引入新的切换策略。蜜蜂算法的迭代过程会持续进行，直到满足收敛条件或达到预定的最大迭代次数。
收敛条件可以根据问题的性质和要求进行设定，例如：
当连续若干次迭代后，目标函数值的变化很小（小于设定的阈值）时，算法可以认为已经收敛。
当达到预定的最大迭代次数时，算法终止，即使没有达到严格的收敛条件。
S3：根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池、太阳能电池的充电电压电流和放电电压电流；蜜蜂算法中，自动调整阶段是在获得最优充放电切换策略后，根据该策略来调整混合储能电池的充放电过程。具体步骤如下，并使用公式表示：
自动调整方法
获取最优充放电切换策略：在蜜蜂算法的更新和收敛阶段，找到具有最优目标函数值的充放电切换策略，即一组决策变量。
根据最优策略调整充放电过程：根据最优的决策变量，调整混合储能电池的充放电过程。具体调整包括调整每种电池的充电电流和放电电流，以及按照最优切换策略进行电池之间的切换。
示例计算
假设在蜜蜂算法的迭代中，找到了最优的充放电切换策略（最优决策变量）如下：
锂电池充电电流：8 A
锂电池放电电流：3 A
铅酸电池充电电流：2 A
铅酸电池放电电流：1.5 A
太阳能电池充电电流：5 A
根据最优的决策变量，可以调整混合储能电池的充放电过程。
最优的充放电切换策略可以表示为X调整，调整后的充放电切换策略为 X最优。其中，包括了锂电池充电电流、锂电池放电电流、铅酸电池充电电流、铅酸电池放电电流、太阳能电池充电电流等决策变量。
X调整 =X最优
通过将最优的决策变量应用到混合储能电池系统中，即可实现充放电过程的自动调整。
综上所述，自动调整阶段是根据蜜蜂算法找到的最优充放电切换策略，调整混合储能电池的充放电过程，以优化整个系统的性能。
根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充电电流、放电电流以及电压是为了实现最优的充放电策略，以提高混合储能电池系统的效率。具体的调整方法会根据蜜蜂算法生成的最优决策变量来确定。以下是一个示例，以锂电池为例，说明如何进行调整。
调整锂电池的充电电流、放电电流和电压
假设改进的蜜蜂算法生成的最优决策变量为：
锂电池充电电流：8 A
锂电池放电电流：3 A
同时，假设锂电池的额定电压范围为 3.0 V 到 4.2 V。
调整充电电流：根据最优决策变量中的锂电池充电电流值（8 A），将锂电池的充电电流设置为该值。
调整放电电流：根据最优决策变量中的锂电池放电电流值（3 A），将锂电池的放电电流设置为该值。
调整充电电压和放电电压：根据锂电池的额定电压范围（3.0 V 到 4.2 V），可以根据需要设置充电电压和放电电压。例如，可以将充电电压设置为 4.2 V，放电电压设置为3.0 V，以保持在额定电压范围内。
其他电池的调整类似地进行。
以上示例说明了如何根据改进的蜜蜂算法生成的最优决策变量，调整锂电池的充电电流、放电电流和电压。其他电池（如铅酸电池、太阳能电池）的调整也类似地进行，根据最优决策变量进行相应的调整，以实现充放电策略的优化
S4：结束。
在一些实施例中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应 的效率，其中，在充电时锂电池效率表示如下：其 中，实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，表示锂电池充电电流，表 示锂电池充电电压，表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的电 流和电压数据计算得到，表示电源供给锂电池的电流，表示电源供给锂电池的电 压；
在充电时铅酸电池效率表示如下：其 中，表示铅酸电池充电电流，表示铅酸电池充电电压，表示铅酸电池充电持续 时间；表示电源供给铅酸电池的电流，表示电源供给铅酸电池的电压;在太阳能电 池效率表示如下：其中，表示太阳能电池充电电流，表示太阳能电池充电电压，表示太阳能 电池充电持续时间；表示电源供给太阳能电池的电流，表示光照强度。
在一些实施例中，所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
在一些实施例中，所述同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
本申请还提供一种混合储能电池充放电自动调整系统，包括：
包括锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块，以及和锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块并联的数据采集模块、处理器计算模块；蜜蜂算法可以用于混合储能电池系统中三种电池（锂电池、铅酸电池、太阳能电池）的充放电切换优化。以下是具体的实现方法和切换条件的例子：
1. 我们的目标是根据三种电池的特性和系统需求，确定合适的充放电切换策略。
目标函数：最大化整个系统的效率，满足负载需求。
约束条件：电池容量、电流、电压限制，环境条件（如光照强度）、负载需求等。
2. 蜜蜂算法初始化
工蜜蜂数量、侦查蜜蜂数量、最大迭代次数等。
初始解：随机生成一组解，代表不同的充放电切换策略。
3. 充放电切换条件
以下是可能的切换条件和例子：
(1) 负载需求切换
例子：当负载需求增加时，从铅酸电池切换到锂电池放电，以满足高负载需求。
(2) 环境条件切换
例子：当光照强度足够时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电。
(3) 电池状态切换
例子：当锂电池电量低于阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始锂电池充电。
4. 蜜蜂算法迭代优化
工蜜蜂阶段：在当前最优解附近搜索新的充放电切换策略。
侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解。
更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件。
5. 结果实施
根据蜜蜂算法的最优解，实时调整三种电池的充放电切换。
监控系统状态，如负载变化、电池电量等，以便实时调整切换策略。
6. 优点
灵活性：能够根据实时需求和环境条件灵活切换。
效率：通过优化算法找到最优的切换策略，提高整个系统的效率。
可靠性：考虑了电池的容量、电流、电压等限制，确保系统的可靠运行。
通过蜜蜂算法的迭代优化，我们可以实现三种电池的智能充放电切换管理，使整个混合储能系统更加灵活、高效和可靠。
数据采集模块实时获取锂电池、铅酸电池、太阳能电池三种电池模块内阻、电池容量，最大放大电流和电压，环境温度和湿度，负载；
处理器计算模块，利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；
初始化，随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
计算目标函数整个混合储能系统的效率：
其中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当结合混合储能电池优化的蜜蜂算法中，目标函数包括效率和充放电决策变量，而约束条件涵盖了电池容量、电流、电压限制，以及环境和负载需求等。以下是具体的例子和计算过程说明，同时包含相关的公式表示：
1. 目标函数
目标函数用于衡量充放电策略的优劣，其中包括效率和充放电决策变量。
效率目标：效率目标=充电效率×放电效率
充电效率和放电效率可以根据实际情况计算。
充放电决策变量：
充放电决策变量包括锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充放电电流、电压等。
2. 约束条件
约束条件用于确保充放电策略满足电池容量、电流、电压限制，以及环境和负载需求。电池容量约束：
锂电池剩余容量≥最小容量要求
类似地，铅酸电池和太阳能电池也需要满足类似的约束条件。电流、电压约束：
充放电电流和电压需要满足电池的额定电流和电压范围。
环境需求约束：太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流
这个约束确保太阳能电池不会超过其最大充电能力。
负载需求约束：负载需求≤电池输出电流
这个约束确保电池能够满足实际负载需求。
3. 公式表示
综合上述内容，可以将目标函数和约束条件结合起来，形成一个完整的优化问题。
目标函数：
约束条件：电池容量约、电流、电压约束、环境需求约束
负载需求约束、电池容量约束、电流、电压约束、环境需求约束、负载需求约束。
综合考虑目标函数和约束条件，蜜蜂算法将通过迭代优化的方式找到最优的充放电策略，使得效率最大化且满足电池和系统的各项约束条件，
工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶段更 新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；
方案生成模块，根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池、太阳能电池的充电电压电流和放电电压电流；
结束模块。
当我们通过蜜蜂算法找到混合储能电池的最优充放电方案后，可以进行自动调整。以下是具体的调整过程和例子：
1. 最优方案的确定
假设通过蜜蜂算法，我们找到了以下最优方案：
锂电池：充电电流为2A，放电电流为3A，切换阈值为40%容量。
铅酸电池：充电电流为1A，放电电流为2A，切换阈值为30%容量。
太阳能电池：根据光照强度调整充电电流，最大充电电流为1.5A。
2. 自动调整过程
(1) 负载需求调整
例子：当系统负载增加时，自动增加锂电池的放电电流，减少铅酸电池的放电电流。
(2) 电池状态调整
例子：当锂电池电量低于40%时，自动切换到铅酸电池放电，并开始锂电池充电。
(3) 环境条件调整
例子：当光照强度增加时，自动增加太阳能电池的充电电流，并减少锂电池和铅酸电池的充电电流。
3. 实时监控和反馈
监控：实时监控系统负载、电池状态、环境条件等。
反馈：根据监控数据，实时调整充放电策略，以保持最优状态。
4. 安全和故障处理
安全检测：监控电池温度、电流、电压等，确保在安全范围内运行。
故障处理：当检测到异常时，自动切换到备用策略或停止充放电，以保护系统。
5. 优点和效果
灵活性：能够根据实时需求和条件自动调整充放电策略。
效率：通过最优方案，提高整个系统的充放电效率。
可靠性：实时监控和安全检测，确保系统的可靠运行。
通过上述自动调整过程，混合储能电池系统能够实现智能、高效和可靠的充放电管理。这不仅提高了整个系统的性能，还增加了对不同条件和需求的适应能力。
蜜蜂算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的启发式优化算法，具有许多优势，特别适用于混合储能电池的充放电优化。以下是蜜蜂算法的优势和如何结合混储电池进行改进的详细说明：蜜蜂算法的优势
全局搜索能力：蜜蜂算法通过工蜜蜂和侦查蜜蜂的双重搜索机制，具有很好的全局搜索能力，能够找到全局最优解。
局部搜索能力：工蜜蜂通过在当前最优解附近搜索，具有很好的局部搜索能力，能够精确优化解。
并行计算：蜜蜂算法的多蜜蜂并行搜索机制，适合并行计算，可以大大提高计算效率。
灵活性：蜜蜂算法的参数和结构相对简单，易于实现和调整，适用于各种优化问题。
鲁棒性：蜜蜂算法具有很好的鲁棒性，对初始解和参数的选择不敏感，能够稳定找到优质解。
结合混储电池的改进
多目标优化：混合储能电池系统涉及多个目标，如效率、成本、可靠性等。可以改进蜜蜂算法，使其支持多目标优化，更好地平衡各个目标。
动态调整：混合储能电池的充放电需求可能随时间动态变化。可以引入动态调整机制，使蜜蜂算法能够实时响应需求变化。
约束处理：混合储能电池的充放电受到许多约束限制。可以改进蜜蜂算法的约束处理能力，确保找到的解满足所有约束。
知识引导：可以结合混合储能电池的专业知识，引导蜜蜂算法的搜索方向，提高搜索效率和解的质量。
自适应机制：可以引入自适应机制，使蜜蜂算法能够根据搜索过程的情况自动调整参数，如蜜蜂数量、搜索范围等。蜜蜂算法作为混合储能电池充放电优化的方法，具有许多优势，如全局搜索能力、灵活性、鲁棒性等。通过结合混储电池的特性进行改进，如多目标优化、动态调整、约束处理等。
蜜蜂算法中目标是最大化整个混合储能系统的效率，同时考虑每种电池的特性和限制，请具体详细举例说明如何定义目标函数，以及如何实现具体的调整，并用公式表示
在蜜蜂算法中，目标是最大化整个混合储能系统的效率，同时考虑每种电池的特性和限制。下面将详细说明如何定义目标函数，并实现具体的调整，同时使用公式表示。
1. 定义目标函数
目标是最大化整个混合储能系统的效率，可以将目标函数定义为各种电池的效率加权和，其中每种电池的效率由其充放电效率和约束条件共同决定。
是权重，用于平衡不同电池的贡献。
2. 考虑每种电池的特性和限制
在优化过程中，需要考虑每种电池的特性和限制，以确保生成的充放电策略满足各种条件。
电池特性和限制：
锂电池：充放电效率、容量、电流、电压限制。
铅酸电池：充放电效率、容量、电流、电压限制。
太阳能电池：充电效率、光照强度。
3. 实现具体的调整
在蜜蜂算法的迭代优化过程中，可以根据电池的特性和限制，进行具体的调整，以生成最优的充放电策略。
调整策略：
对于锂电池和铅酸电池，调整充放电电流和切换阈值，以满足其容量、电流和电压限制。
对于太阳能电池，根据光照强度调整充电电流。
迭代过程：
在每轮迭代中，根据当前解和目标函数，进行调整并生成新的解。
调整过程中，考虑每种电池的特性和限制，确保生成的解满足各种条件。
4. 公式表示
综合考虑目标函数、电池特性和限制，可以将目标函数和约束条件结合起来，形成一个完整的优化问题。约束条件：锂电池容量、电流、电压限制、铅酸电池容量、电流、电压限制、太阳能电池充电电流与光照强度关系、锂电池容量、电流、电压限制、铅酸电池容量、电流、电压限制、太阳能电池充电电流与光照强度关系
综合考虑不同电池的特性和限制，蜜蜂算法将通过迭代优化的方式找到最优的充放电策略，以最大化混合储能系统的效率，并确保各种电池的特性和约束得到满足。
在一些实施例中，、、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应 的效率，其中，在充电时锂电池效率表示如下： 其中，实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，表示锂电池充电电流， 表示锂电池充电电压，表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的 电流和电压数据计算得到，表示电源供给锂电池的电流，表示电源供给锂电池的电 压；
在充电时铅酸电池效率表示如下： 其中，表示铅酸电池充电电流，表示铅酸电池充电电压，表示铅酸电池充电持 续时间；表示电源供给铅酸电池的电流，表示电源供给铅酸电池的电压;在太阳能 电池效率表示如下：其中，表示太阳能电池充电电流，表示太阳能电池充电电压，表示太阳能 电池充电持续时间；表示电源供给太阳能电池的电流，表示光照强度。
实际充电能量和输入充电能量的值可以通过电池的电流和电压数据来获取。下面将详细说明如何获取这些值。
1. 实际充电能量的获取
实际充电能量可以通过电池的电流和电压数据计算得到。假设在某个时间段内，电池的充电电流为：I充电，电压为V充电，充电过程持续时间为
t充电
实际充电能量可以计算为：实际充电能量=I充电×V充电×t充电
2. 输入充电能量的获取
输入充电能量可以通过电源供给电池的电流和电压数据计算得到。假设在同一时间段内，电源供给电池的电流为输入I，电压为输入V，电池充电过程持续时间为充电t。输入充电能量可以计算为：
输入充电能量=I输入×V输入×t 充电
3. 示例计算
假设在某一时刻，电池充电过程中的充电电流为 10 A，电压为 48 V，充电过程持续时间为 1 小时。电源供给电池的电流为 12 A，电压为 50 V。
实际充电能量=10A×48V×1h=480Wh
输入充电能量：输入充电能量=12A×50V×1h=600Wh
需要准确测量电池的电流和电压数据，以获取准确的实际充电能量和输入充电能量。此外，由于电池充放电过程中可能存在能量损耗等因素，实际充电能量和输入充电能量可能会略有不同
假设在某一时刻，锂电池的实际充电能量为 1000 Wh，输入充电能量为 1100 Wh，实际放电能量为 950 Wh，输出放电能量为 1000 Wh。铅酸电池的实际充电能量为 900 Wh，输入充电能量为 1000 Wh，实际放电能量为 800 Wh，输出放电能量为 900 Wh。太阳能电池的实际充电能量为 1200 Wh，输入充电能量由光照强度和充电电流决定。
锂电池充电效率：
锂电池充电=1000/1100×100%≈90.91%
η锂电池充电 = 1000/1100×100%≈90.91%
锂电池放电效率：
锂电池放电=950/1000×100%=95%
η锂电池放电= 950/1000×100%=95%
铅酸电池充电效率：
铅酸电池充电=900/1000×100%=90%
η铅酸电池充电 =900 /1000×100%=90%
铅酸电池放电效率：
铅酸电池放电=800/900×100%88.89%
η铅酸电池放电 = 900/800×100%≈88.89%
太阳能电池充电效率：
太阳能电池充电=实际充电能量输入充电能量×100%
η太阳能电池充电=输入充电能量/实际充电能量×100%
太阳能电池的充电效率由实际充电能量和输入充电能量计算，综合考虑不同电池的效率计算，可以在目标函数中加权计算整个混合储能系统的效率。
目标是最大化整个混合储能系统的效率，可以将目标函数定义为各种电池的效率加权和，其中每种电池的效率由其充放电效率和约束条件共同决定。在优化过程中，需要考虑每种电池的特性和限制，以确保生成的充放电策略满足各种条件。
电池特性和限制：
锂电池：充放电效率、容量、电流、电压限制。
铅酸电池：充放电效率、容量、电流、电压限制。
太阳能电池：充电效率、光照强度。
3. 实现具体的调整
在蜜蜂算法的迭代优化过程中，可以根据电池的特性和限制，进行具体的调整，以生成最优的充放电策略。
调整策略：
对于锂电池和铅酸电池，调整充放电电流和切换阈值，以满足其容量、电流和电压限制。
对于太阳能电池，根据光照强度调整充电电流。
迭代过程：
在每轮迭代中，根据当前解和目标函数，进行调整并生成新的解。
调整过程中，考虑每种电池的特性和限制，确保生成的解满足各种条件。
在一些实施例中，所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
在一些实施例中，所述同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
蜜蜂算法是一种基于生物蜜蜂觅食行为的优化算法，它通过模拟蜜蜂的搜索过程来寻找最优解。在混合储能电池充放电优化问题中，蜜蜂算法可以用于搜索最优的充放电策略。以下是蜜蜂算法的工作过程示例，同时使用公式表示。
1. 初始化
首先，随机生成一组蜜蜂，每只蜜蜂代表一个充放电策略。每个策略由一组决策变量（充电电流、放电电流等）表示。蜜蜂的数量和决策变量的范围可以根据问题的复杂度来确定。
2. 评估
对于每只蜜蜂，根据其决策变量计算目标函数的值，即混合储能电池系统的效率。同时，检查是否满足约束条件，如电池容量、电流、电压等限制。
3. 蜜蜂选择
根据蜜蜂的评估结果，选择一部分优秀的蜜蜂作为工蜜蜂，它们的策略将用于生成新的解。
4. 更新工蜜蜂策略
对于每只工蜜蜂，根据其当前策略，使用局部搜索策略（如随机扰动）生成新的解。新的解可能在原解附近，也可能更远。
5. 判断是否跳出局部最优
对于每只工蜜蜂生成的新解，根据一定的概率决定是否跳出局部最优解，进入更广阔的搜索空间。这有助于避免陷入局部最优。
6. 侦查蜜蜂策略更新
在搜索空间中选择一些蜜蜂作为侦查蜜蜂，它们将随机生成新的解。这有助于引入随机性，增加全局搜索能力。
7. 更新全局最优解
根据所有蜜蜂生成的解，选取效果最好的一个作为全局最优解，即具有最高效率的充放电策略。
8. 迭代
重复以上步骤，进行多轮迭代，不断更新蜜蜂的策略。随着迭代的进行，蜜蜂的策略将逐渐趋向于最优解，即最大化整个混合储能系统的效率。
9. 终止条件
迭代次数达到预设值或满足一定的终止条件时，蜜蜂算法停止运行，最终得到一个最优的充放电策略。
10. 最终结果
最优的充放电策略即为混合储能电池系统的最佳充放电方案，使整个系统的效率最大化，同时满足各种约束条件。结合三种混合储能电池（锂电池、铅酸电池、太阳能电池），我将具体说明蜜蜂算法中如何随机生成一组蜜蜂、如何进行蜜蜂选择以及如何更新工蜂策略。
1. 随机生成蜜蜂
在每次迭代开始时，随机生成一组蜜蜂，每只蜜蜂代表一个充放电策略。对于每只蜜蜂，生成的决策变量包括：
锂电池充电电流
锂电池放电电流
铅酸电池充电电流
铅酸电池放电电流
太阳能电池充电电流
这些决策变量的范围可以根据实际情况设定，例如电池的额定电流范围等。
2. 蜜蜂选择
根据蜜蜂的评估结果，选择一部分优秀的蜜蜂作为工蜜蜂。评估可以根据目标函数计算得出，即考虑电池效率和约束条件的综合指标。选择工蜜蜂的方式可以采用轮盘赌选择、排名选择等方法。
3. 更新工蜂策略
对于每只工蜜蜂，根据其当前策略，使用局部搜索策略生成新的解。局部搜索可以采用随机扰动的方法，即对当前决策变量进行微小的随机变化。
例如，对于锂电池的充电电流决策变量，可以进行如下更新：
I新锂充电=I锂充电+随机扰动
随机扰动可以是一个小范围内的随机值，以保证新的决策变量仍在合理的范围内。
类似地，对于铅酸电池和太阳能电池的决策变量，也可以进行类似的更新。更新后的决策变量将用于生成新的解，进一步优化充放电策略。
综上所述，蜜蜂算法通过随机生成一组蜜蜂、进行蜜蜂选择以及更新工蜜蜂策略的方式，逐步优化充放电策略，以实现混合储能电池的充放电优化问题。在更新工蜜蜂策略时，可以采用局部搜索策略，引入随机扰动以增加搜索的多样性。
对于太阳能电池，其充电效率可以通过光照强度和充电电流来计算。太阳能电池的充电效率表示实际充电能量与输入充电能量之间的比例，其中输入充电能量由光照强度和充电电流共同决定。以下是具体的计算方法和示例，同时使用公式表示。
太阳能电池充电效率计算
太阳能电池充电效率可以表示为η充电，它由光照强度和充电电流决定。其计算公式如下：
η充电= 输入充电能量/实际充电能量 ×100%
其中，实际充电能量可以通过电池的电流和电压数据计算，输入充电能量由光照强度和充电电流决定。
示例计算
假设在某一时刻，太阳能电池的光照强度为 1000 W/m²，充电电流为 5 A，充电过程持续时间为 2 小时。同时，电池的电压为 48 V。
输入充电能量：输入充电能量=光照强度×充电电流×充电时间
输入充电能量=1000W/m×5A×2h=10000Wh
实际充电能量（假设为 8000 Wh，根据电流和电压计算得出）
太阳能电池充电效率：η充电 = 10000Wh/8000Wh×100%=80%
在实际应用中，需要准确测量光照强度、充电电流以及电池的电流和电压数据，以获取准确的输入充电能量和实际充电能量。由于太阳能电池的充电效率可能受到光照条件、电池温度等因素的影响，实际充电能量和输入充电能量可能会略有不同
本发明提供了一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统，所能实现的有益技术效果如下：
1、本申请通过利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；将蜜蜂算法应用到混合储能电池领域，通过初始化随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压，大大提升了混合储能系统最大效率的优化调整，提升了能量利用率。
2、本发明通过建立数学模型，基于蜜蜂算法进行充放电策略的优化调整，蜜蜂算法在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段，通过局部搜索和全局搜索的方式，找到最优的充放电切换策略，从而实现电池的高效充放电。最终，根据蜜蜂算法生成的最优策略，自动调整锂电池、铅酸电池和太阳能电池的充电电流、放电电流和电压，以实现整个混合储能电池系统的性能优化。
3、本发明工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜 蜂阶段更新后的决策变量：
其中，为当前决策变量，为随机扰动值；
S23：侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；
侦查蜜蜂阶段新的决策变量为，决策变量的范围为[]，是从 [0,1]范围内 随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值，大大实现了判断准确度，实现了自动寻优效 率。
以上对一种混合储能电池充放电自动调整方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想和方法，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种混合储能电池充放电自动调整方法，其特征在于，包括步骤：
S1：数据采集模块实时获取光照强度,以及锂电池、铅酸电池和太阳能电池三种电池模块的内阻、电池容量、最大放大电流和电压；
S2：利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；
S21：初始化，随机生成一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
S22：计算整个混合储能系统的效率目标函数：/>其中，/>、/>、/>分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，/>、/>、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；
S23：工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶段更新后的决策变量：/>其中，/>为当前决策变量，/>为随机扰动值；
S24：侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；侦查蜜蜂阶段新的决策变量为/>，决策变量的范围为[/>]，/>是从 [0,1]范围内随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
S25：更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；
S3：根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池的充电电压电流和放电电压电流，以及太阳能电池的充电电压电流；
S4：结束；
、/>分别表示锂电池、铅酸电池对应的效率，其中，在充电时锂电池效率/>表示如下：/>其中，实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，/>表示锂电池充电电流，/>表示锂电池充电电压，/>表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的电流和电压数据计算得到，/>表示电源供给锂电池的电流，/>表示电源供给锂电池的电压；
在充电时铅酸电池效率表示如下：/>其中，/>表示铅酸电池充电电流，/>表示铅酸电池充电电压，/>表示铅酸电池充电持续时间；/>表示电源供给铅酸电池的电流，/>表示电源供给铅酸电池的电压；所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
2.如权利要求1所述的一种混合储能电池充放电自动调整方法，其特征在于，所述同时监测是否满足约束条件：对于锂电池和铅酸电池，电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
3.一种混合储能电池充放电自动调整系统，其特征在于，包括锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块，以及和锂电池模块、铅酸电池模块、太阳能电池模块并联的数据采集模块、处理器计算模块；
数据采集模块实时获取光照强度，以及锂电池、铅酸电池和太阳能电池三种电池模块的内阻、电池容量、最大放大电流和电压；
处理器计算模块，利用改进的蜜蜂算法对数据采集模块实时采集的数据进行处理，生成充放电方案；
初始化，随机生成的一组蜜蜂，每只蜜蜂的决策变量包括锂电池充电电流电压、锂电池放电电流电压、铅酸电池充电电流电压、铅酸电池放电电流电压、太阳能电池充电电流电压；
计算整个混合储能系统的效率目标函数：/>其中，/>、/>、/>分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的权重系数，/>、/>、分别表示锂电池、铅酸电池、太阳能电池对应的效率；
同时监测是否满足约束条件：电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；
工蜜蜂阶段：在当前最优解设定范围内搜索新的充放电切换策略，工蜜蜂阶段更新后的决策变量：/>其中，/>为当前决策变量，/>为随机扰动值；
侦查蜜蜂阶段：在整个搜索空间中随机搜索新的解；侦查蜜蜂阶段新的决策变量为/>，决策变量的范围为[]/>，/>是从 [0,1]范围内随机生成的值;决策变量包括电压值、电流值；
更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件；
方案生成模块，根据改进的蜜蜂算法生成的充放电方案，调整锂电池、铅酸电池的充电电压电流和放电电压电流，以及太阳能电池的充电电压电流；
结束模块；、/>分别表示锂电池、铅酸电池对应的效率，其中，在充电时锂电池效率表示如下：/>其中，实际充电能量通过电池的电流和电压数据计算得到，/>表示锂电池充电电流，/>表示锂电池充电电压，/>表示锂电池充电持续时间；输入充电能量通过电源供给电池的电流和电压数据计算得到，/>表示电源供给锂电池的电流，/>表示电源供给锂电池的电压；
在充电时铅酸电池效率表示如下：/>其中，/>表示铅酸电池充电电流，/>表示铅酸电池充电电压，/>表示铅酸电池充电持续时间；/>表示电源供给铅酸电池的电流，/>表示电源供给铅酸电池的电压；所述更新和收敛：更新解和切换策略，直到满足收敛条件，包括在工蜜蜂和侦查蜜蜂阶段中，根据当前的搜索结果，更新每只蜜蜂的解和切换策略，如果新的解更优，则更新为新的解；否则保持不变；计算每只蜜蜂的目标函数值，即混合储能电池系统的效率；根据每只蜜蜂的目标函数值，选择出目标函数值大于设定阈值的蜜蜂作为下一轮迭代的工蜜蜂和侦查蜜蜂。
4.如权利要求3所述的一种混合储能电池充放电自动调整系统，其特征在于，所述同时监测是否满足约束条件：对于锂电池和铅酸电池，电池剩余容量≥最小容量值，充放电电流和电压小于电池的额定电流和电压；太阳能电池充电电流≤太阳能电池最大充电电流；当光照强度大于设定阈值时，从太阳能电池充电，并减少锂电池和铅酸电池的充电；当锂电池电量低于设定阈值时，切换到铅酸电池放电，并开始为锂电池充电。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001028807A (ja) * 1999-07-12 2001-01-30 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッドバッテリ制御方法及び制御装置
WO2010091583A1 (zh) * 2009-02-13 2010-08-19 深圳市雄韬电源科技有限公司 具有自调节功能的铅酸蓄电池与磷酸铁锂电池的混合电池
CN110362148A (zh) * 2019-07-19 2019-10-22 昆明理工大学 一种基于人工蜂群算法的阴影条件下光伏系统最大功率跟踪方法
CN111049180A (zh) * 2019-12-17 2020-04-21 国电南京自动化股份有限公司 一种基于混合储能的孤岛微电网电压频率控制方法和系统
CN111049246A (zh) * 2019-12-25 2020-04-21 浙江合众新能源汽车有限公司 一种混合储能系统容量配置方法
CN114598040A (zh) * 2022-01-21 2022-06-07 岳阳耀宁新能源科技有限公司 一种铅酸与锂电池混用储能系统及其控制方法
CN116609676A (zh) * 2023-07-14 2023-08-18 深圳先进储能材料国家工程研究中心有限公司 一种基于大数据处理的混合储能电池状态监控方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114503388A (zh) * 2019-05-23 2022-05-13 香港大学 使用动态调整的电池电压阈值的电池充电系统和方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001028807A (ja) * 1999-07-12 2001-01-30 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッドバッテリ制御方法及び制御装置
WO2010091583A1 (zh) * 2009-02-13 2010-08-19 深圳市雄韬电源科技有限公司 具有自调节功能的铅酸蓄电池与磷酸铁锂电池的混合电池
CN110362148A (zh) * 2019-07-19 2019-10-22 昆明理工大学 一种基于人工蜂群算法的阴影条件下光伏系统最大功率跟踪方法
CN111049180A (zh) * 2019-12-17 2020-04-21 国电南京自动化股份有限公司 一种基于混合储能的孤岛微电网电压频率控制方法和系统
CN111049246A (zh) * 2019-12-25 2020-04-21 浙江合众新能源汽车有限公司 一种混合储能系统容量配置方法
CN114598040A (zh) * 2022-01-21 2022-06-07 岳阳耀宁新能源科技有限公司 一种铅酸与锂电池混用储能系统及其控制方法
CN116609676A (zh) * 2023-07-14 2023-08-18 深圳先进储能材料国家工程研究中心有限公司 一种基于大数据处理的混合储能电池状态监控方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Optimized Frequency For Isolated Hybrid Energy System With Battery Energy Storage Using Bee Colony Algorithm;K. Kalpana 等;2023 9th International Conference on Electrical Energy Systems (ICEES);第519-525页 *
考虑双向需求的混合储能容量多目标优化配置;孟贤 等;太阳能学报;第44卷(第8期);第45-53页 *

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