【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及移动储充机器人，具体而言，涉及一种移动储充机器人放电管理系统及方法。
技术介绍
1、随着新能源汽车的广泛应用，移动储充机器人作为一种新型的充电设备，逐渐受到关注。随着电力行业发展，电动汽车的无序接入必定会给配电网带来一系列问题，例如引发网络损耗、电压质量下降、电网峰谷负荷差加剧等。移动储充机器人能够携带多个可充电电池组，在需要充电的地方提供即时的充电服务。然而，现有的移动储充机器人放电管理系统的放电效率和安全性仍有待提高。
2、有鉴于此，本专利技术提出了一种移动储充机器人放电管理系统及方法，以对移动储充机器人进行放电管理，提高放电效率和安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种移动储充机器人放电管理系统，包括移动储充机器人、电池管理系统、充电接口、通信模块和控制模块；所述移动储充机器人包括多个可充电电池组，用于向电网和新能源汽车充放电；所述电池管理系统用于监测和控制所述可充电电池组的充放电状态，并获取电池监测数据；所述电池监测数据包括所述移动储充机器人的可充电电池组的电池电压、电池电流和电池温度；所述充电接口用于连接外部充电设备，以对所述可充电电池组进行充电；所述通信模块用于与外部设备进行数据交换，并接收放电指令；所述放电指令用于指示移动储充机器人放电；所述控制模块用于根据所述电池管理系统的监测数据和外部指令，控制所述可充电电池组的放电过程；所述控制模块包括放电策略确定单元、放电方案确定单元和控制单元；所述放电策略确定单元用于基于所述电池监测
2、进一步的，所述放电策略确定单元包括电池组模型获取组件、放电功率确定组件、注入功率获取组件和优化组件所述电池组模型获取组件用于获取所述移动储充机器人的电池组模型；所述电池组模型用于表示所述电池电压与所述电池电流和所述电池温度的关系；所述放电功率确定组件用于基于所述电池组模型，确定所述可充电电池组的放电功率；所述注入功率获取组件用于获取所述移动储充机器人向电网中注入的注入功率；所述优化组件用于通过粒子群优化算法，优化所述放电功率，得到最佳放电功率和最佳放电电流。
3、进一步的，所述粒子群优化算法，包括：当所述移动储充机器人的电荷状态差值大于电荷差值阈值时，启动粒子群优化算法；在搜索范围内随机选取多个电流值作为所述粒子群优化算法的初始位置；所述搜索范围与所述移动储充机器人的最低电荷状态和最高电荷状态相关；基于所述初始位置，确定全局最佳位置；所述全局最佳位置与所述放电功率和输出效率相关；所述输出效率为所述注入功率与所述放电功率的比值；基于所述初始位置和所述全局最佳位置，进行速度更新和位置更新，得到更新速度和更新位置；所述更新速度为：vi(1)＝ωvi(0)+c1r1[gbest，i-ii(0)]；所述更新位置为：ii(1)＝ii(0)+vi(1)；其中，vi(1)表示第i个位置的更新速度；ω表示惯性权重；vi(0)表示第i个位置的初始更新速度；c1表示第一群体学习参数；r1表示第一随机数；gbest，i表示群体最佳位置；ii(0)表示第i个初始位置；ii(1)表示更新位置；基于所述更新位置，确定新的全局最佳位置；并判断所述新的全局最佳位置是否达到迭代停止条件；若未达到迭代停止条件，则基于所述更新位置和新的全局最佳位置，进行速度更新和位置更新，得到新的更新速度和新的更新位置，所述新的更新速度为：所述新的更新位置为：ii(t+1)＝ωii(t)+(1-ω)vi(t+1)；vi(t+1)表示第t+1次迭代得到的新的更新速度；vi(t)表示第t次迭代得到的新的更新速度；c2表示个体学习参数；r2表示第二随机数；ii(t)和ii(t-1)分别表示第t次和t-1次迭代得到的新的更新位置；pbest，i表示个体最佳位置；gbest，i表示群体最佳位置；c3表示第二群体学习参数；r3表示第三随机数；基于所述新的更新位置和所述新的更新速度，循环对位置的更新操作，直到更新位置达到所述迭代停止条件，并将该更新位置作为所述最佳放电电流，该最佳放电电流对应的功率作为所述最佳放电功率。
4、进一步的，所述放电方案确定单元包括目标函数构建组件、约束条件构建组件和求解组件；所述目标函数构建组件用于基于所述最佳放电功率，构建放电目标函数；所述放电目标函数与储充成本相关；所述约束条件构建组件用于构建放电约束条件；所述放电约束条件包括移动储充机器人储能容量约束、充放电功率约束、充放电效率约束、移动储充机器人循环充放电约束和功率平衡约束；所述求解组件用于基于所述放电约束条件，求解所述放电目标函数，得到所述移动储充机器人的个体放电量。
5、进一步的，所述放电目标函数为：
6、其中，c表示充放电收益；max表示最大化；t表示时间段变量；t表示时间段总数；n表示放电的移动储充机器人变量；m表示放电的移动储充机器人的总数；edis，n(t)表示t时段第n个移动储充机器人的放电电量；csale(t)表示t时段的逆向售电电价；m表示充电的移动储充机器人变量；m表示充电的移动储充机器人的总数；echa，m(t)表示t时段第m个移动储充机器人的充电电量；cbuy(t)表示t时段的电网电价；t0表示t时段的起始时间；δt表示每个时间段的持续时间；pdis，n(t)表示第n个移动储充机器人的瞬时放电功率，即最佳放电功率；loss[pdis，n(t)]表示移动储充机器人以pdis，n(t)放电功率放电的损耗；表示对时间进行积分；所述移动储充机器人储能容量约束为：emin(t)≤en、em≤emax(t)；emin(t)＝max[ebase，min，eev，min(t)]；
7、其中，emin(t)表示t时段的最小储能电量；en表示第n个放电的移动储充机器人的储能电量；em表示第m个充电的移动储充机器人的储能电量；emax(t)表示t时段的最大储能电量；max[*]表示求最大值；ebase，min表示基础最小储能电量；eev，min(t)表示预测的t时刻的电动汽车最低充电量需求；min[*]表示求最小值；ebase，max表示基础最大储能电量；etotal表示移动储充机器人的总容量；eev，reserve(t)表示t时刻为电动汽车预留的电量；所述充放电功率约束为：0≤pdis，n(t)≤pdis，max；0≤pcha，m(t)≤pcha，max；其中，pdis，max表示移动储充机器人的最大放电功率；pcha，m(t)表示第m个移动储充机器人的充电功率；pcha，max表示移动储充机器人的最大充电功率；所述充放电效率约束为：其中，e(t+1)表示t+1时段的总电量；e(t)表示t时段的总电量；ηcha表示充电效率；pcha，m(t)表示t时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，包括移动储充机器人、电池管理系统、充电接口、通信模块和控制模块；
2.根据权利要求1所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述放电策略确定单元包括电池组模型获取组件、放电功率确定组件、注入功率获取组件和优化组件；
3.根据权利要求2所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述粒子群优化算法，包括：
4.根据权利要求1所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述放电方案确定单元包括目标函数构建组件、约束条件构建组件和求解组件；
5.根据权利要求4所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述放电目标函数为：
6.一种移动储充机器人放电管理方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的移动储充机器人放电管理方法，其特征在于，所述确定放电策略，包括：
8.根据权利要求7所述的移动储充机器人放电管理方法，其特征在于，所述粒子群优化算法，包括：
9.根据权利要求6所述的移动储充机器人放电管理方法，其特征在于，所述确定放电
10.根据权利要求9所述的移动储充机器人放电管理方法，其特征在于，所述放电目标函数为：
...【技术特征摘要】
1.一种移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，包括移动储充机器人、电池管理系统、充电接口、通信模块和控制模块；
2.根据权利要求1所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述放电策略确定单元包括电池组模型获取组件、放电功率确定组件、注入功率获取组件和优化组件；
3.根据权利要求2所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述粒子群优化算法，包括：
4.根据权利要求1所述的移动储充机器人放电管理系统，其特征在于，所述放电方案确定单元包括目标函数构建组件、约束条件构建组件和求解组件；
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王毅，王巍，张天翼，刘欣，
申请(专利权)人：北京中能聪聪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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