【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池储能电站功率调度，具体为一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法。
技术介绍
1、在能源转型过程中，电池储能技术被广泛应用于解决可再生能源输出的不连续性、不可预测性和不稳定性等问题，其中，动态可重构电池技术，作为一种能够实时调整电池输出约束的技术，允许电池储能系统根据负载需求和环境变化，灵活地重构电池组的输出功率和电池工作模式。这种技术不仅能提高电池充放电的效率，还能通过调节电池的运行模式避免过度放电或过度充电，减少电池的寿命损耗，优化电池的使用周期。与此同时，动态可重构电池还能够根据电池组的实时健康状况，动态调整功率输出，从而保障储能电站的稳定性和长期经济效益。
2、动态可重构电池储能电站的快速发展使其广泛应用于电源侧或负荷侧的能量供应。在以往关于电站功率分配策略的研究中，大多数储能电站主要关注以运行成本为单一目标，这种策略能确保储能电站在短期内的收益，但容易导致电池储能的荷电状态一致性下降，缩短储能电池和机组的使用寿命，影响储能电站的长期效益。此外，单一目标的能量分配策略在实际应用中参考性较低，而多目标分配策略则能够在满足电站经济需求的同时，增强电池储能电站内部的整体一致性，保障长期可持续发展。因此，设计一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法显得尤为重要。
技术实现思路
1、为了解决电池储能电站功率分配策略多以成本为单一目标，导致电站内电池储能机组损耗成本大、一致性较差等问题，本专利技术的目的是设计一种考虑
2、为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，包括以下步骤：
4、s1：建立考虑电池储能机组运行维护成本的目标函数模型，提高大型储能电站运行可靠性；
5、s2：建立考虑电池储能机组电池损耗成本的目标函数模型；
6、s3：建立考虑电池储能机组温度调节成本的目标函数模型，保证电池储能机组的安全性和经济性；
7、s4：建立考虑电池储能机组电池荷电状态参数一致性的目标函数模型，增强电池储能机组的整体性能；
8、s5：综合上述步骤s1-s4中建立的目标函数模型，采用模糊集理论和多元对比定权法对各目标函数进行权重设计；
9、s6：考虑动态可重构电池的输出约束，将逆变器的最大输出功率与直流侧电池组的电压结合，设计约束条件；
10、s7：根据已知的电池储能机组状态参数，采用智能算法对步骤s1-s4中建立的多个目标函数模型进行求解，实现储能电站的功率分配。
11、所述步骤s1的具体方法如下：
12、s1.1：设电池储能电站中第i个电池储能机组的运维成本系数为则单台电池储能机组的运行维护损耗为：
13、
14、式中，pi为第i台电池储能机组的输出功率。
15、s1.2：设输出功率恒定，考虑n台电池储能机组工作t小时，则建立电池储能机组运行维护成本的目标函数模型为：
16、
17、所述步骤s2的具体方法如下：
18、设电池储能电站中第i个电池储能机组的电能损耗系数为第i台储能机组电池的放电效率为η1。则可建立电池储能机组电池损耗成本的目标函数模型为：
19、
20、式中，pi为第i台储能机组的输出功率，t为工作时间，n为电池储能机组的台数。
21、所述步骤s3的具体方法如下：
22、s3.1：考虑产热功率与输出功率有关，其中产热功率包括电池的产热功率和逆变器的产热功率；
23、qa(i)＝qb(i)+qc(i) (4)
24、式中，qa(i)为电池储能机组的产热总功率，qb(i)为电池的产热功率，qc(i)为逆变器的产热功率；
25、
26、式中，pdis为电池储能机组的放电功率，η1为储能电池的放电效率，η2为逆变器的输出效率；
27、s3.2：设定输出功率恒定，考虑n台电池储能机组工作t小时，则建立温度调节成本的目标函数模型为：
28、
29、ca(i)＝pa(i)×ppri×t
30、式中，k为产热或排热功率与电功率的比例，ppri为购电电价，ca(i)为温度调节所需成本。
31、所述步骤s4的具体方法如下：
32、s4.1：考虑储能电池在功率输出后的荷电状态，其更新公式为：
33、socnew＝soci-((pi*t)/emax) (7)
34、式中，soci为第i台电池储能机组电池的荷电状态，emax为储能电池的最大容量，t为电池储能机组的工作时间，socnew为储能电池功率输出后的荷电状态。
35、s4.2：建立考虑电池储能机组电池荷电状态参数一致性的目标函数模型：
36、
37、式中，socavg为储能电池功率输出后荷电状态的平均值。
38、所述步骤s5的具体方法如下：
39、s5.1：参照模糊集理论，采用隶属度函数f来描述各目标函数优化结果，隶属度函数f定义如下：
40、
41、式中，fi(x)为目标fi(x)的隶属度函数，xi*为对目标优化时的最优化策略，fiw为目标在各单目标优化时的最劣取值。
42、s5.2：将步骤s1-s4中建立的各目标函数模型转化为对应的隶属度函数，并得到最终的目标函数模型：
43、
44、s5.3：利用多元对比定权法对各目标进行模糊标度确定，将模糊语气算子转换为相应的隶属度，并进行归一化得到权重系数wi。
45、与现有方法相比，本专利技术的有益效果是：
46、本专利技术通过结合储能电池荷电状态、储能逆变器pcs输出功率等因素，设计了一种考虑动态可重构电池输出约束的多目标有功功率分配方法，用以优化大型电池储能电站内部储能机组的功率分配。在功率分配方法中加入了动态可重构电池的输出约束，并采用基于模糊集理论的粒子群算法对模型进行求解，实现了功率的高效分配。该方法不仅确保了电池储能电站的经济效益，还保障了电站内部电池储能机组状态参数的一致性，提高了整体效率。此外，本专利技术在求解多目标函数模型过程中，采用了多元对比定权法，减少了因多目标间量纲和比重差异所带来的影响。
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1.一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤S2的具体方法如下：
4.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法如下：
5.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤S4的具体方法如下：
6.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤S5具体方法如下：
7.根据权利要求6所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，权重系数wi满足如下关系式：
8.根据权利要求6所述的一种考虑动态可重构电池输出
9.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，步骤S7中采用基于模糊集理论的粒子群算法对多目标函数模型进行求解，具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤s1的具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤s2的具体方法如下：
4.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤s3的具体方法如下：
5.根据权利要求1所述的一种考虑动态可重构电池输出约束的大型储能电站优化功率分配方法，其特征在于，所述步骤s4的具体方法如...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金玉，韩晨辉，张博博，王松涛，黄晶晶，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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