[发明专利]多电池储能系统的优化控制方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种多电池储能系统的优化控制方法、系统及存储介质，本发明的方法与单电池管理系统不同，多个电池的不同属性被考虑进来，以整个系统的长期优化指标作为优化目标，此外，价值函数被定义为关于所有电池状态的模糊系统，根据电池动力学特性计算模糊系统的参数，电池的充放电动作考虑各个电池的容量和功率约束，整个优化过程是在受限的动作空间完成的。这样得到的最优动作一方面有助于延长电池寿命，另一方面保证了最优的性能指标。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及一种多电池储能系统的优化控制方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，工业生产和居民日常生活对电力电能的需求给电网系统提出了极大的挑战。为了减少电力需求施加给发电站的压力，微网系统成为了电力发展的方向。微网将多个分布式的发电机和用户连接起来，既可以以孤岛的模式运行，也可以连接到外网。各种类型的分布式发电机都可以连接到微网中，其中可再生能源发电机成为了最为常见的一种，包括风机和光伏电板。分布式发电机不仅可以产生满足用户负荷需求的电能，还可以将多余的能量返传给外网。由于可再生能源的动态不确定性，储能系统成为了保证稳定电源输出的必要组成部分。此外，装载了储能系统后可以将价格便宜的外网电量存储起来，在电价高时释放以满足用户需求，达到削峰填谷的作用。这样消费者就不需要改变自身的用电习惯来达到节省电费的目的。

大部分的储能系统使用电池作为储能单元。随着电动汽车的发展，废弃的电动汽车给储能系统带来了可观的低成本、高容量的储能空间。当微网连接多个居民用户或是高负荷工业用户时，需要多个电池才能提供足够的电池容量。然而通常情况这些电池拥有不同的电池属性，包括容量、充放电效率、最大功率等。因此需要多电池管理系统将它们协同起来，考虑用户的负荷需求曲线、实时电价、不同电池的状态等，决定每个电池的充放电动作。由于负载和电价的动态特性，因此多电池管理系统要充分考虑长远优化指标，才能有效节省从外网购电的成本。此外储能电池都有有限的寿命，只能充放电有限的次数。不当的充放电动作会缩短电池生命周期。因此多电池管理系统要考虑电池的控制约束，将电池运行在安全的区间内。

自适应动态规划作为动态规划的发展，已经成为解决优化问题的强有力工具。与动态规划不同，自适应动态规划以时间前向的方式解决优化问题，并与神经网络、模糊系统等逼近技术结合，避免维数灾的难题。对于控制带约束的问题，传统的方法是将控制器的输出经过一个光滑的饱合函数，将输出约束在上下界范围内。但是这种方法需要对输出的动作定义特殊的惩罚函数，会改变原有的优化目标。此外通过饱合函数的控制器会倾向于选择保守的控制动作，弱化了最终的控制效果。

鉴于上述原因，有必要提出一种能实现控制带约束的自适应动态规划方法。

发明内容

本发明提供一种多电池储能系统的优化控制方法，旨在提出一种在应用中能够输出受限动作空间的可行最优动作，将储能系统在长期运行过程中从外网购电产生的电费支出降到最低的方法。

本发明实施例是这样实现的，一种多电池储能系统的优化控制方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S10，获取不同电池的性能指标以及控制约束；

步骤S20，定义与所述性能指标对应的价值函数；

步骤S30，定义价值函数的模糊表示；

步骤S40，基于价值函数的模糊表示，根据预设算法计算控制约束条件下每个电池可行的最优动作。

优选地，所述步骤S40包括：

步骤S41，设计牛顿投影搜索法；

步骤S42，根据预设算法计算得到控制约束的最优化问题。

优选地，所述步骤S40中的预设算法为根据牛顿投影搜索法计算控制约束条件下每个电池可行的最优动作。

优选地，所述步骤S10包括：