[发明专利]一种计及电池模块容量的储能系统容量配置优化方法

权利要求书

1.一种计及电池模块容量的储能系统容量配置优化方法，其特征在于，包括：

步骤1：采集系统所涉及的本地新能源、负荷历史数据，获得多个典型场景下新能源日发电功率曲线和负荷日用电功率曲线；

步骤2：根据电池储能的运行过程和经济性参数，构建电池储能系统运行经济性模型和行为模型；具体包括如下步骤：

步骤2.1：电池储能系统的全寿命周期经济性模型包含：电池储能系统的建设成本、运维成本、回收价值以及运行服务收益，通过如下公式获得，

其中c₁、c₂、c₃、c₄分别表示电池储能系统单位功率建设成本、单位容量建设成本、单位功率维护成本、单位功率回收价值，P_e和E_e分别拟建设储能系统用的储能电池最小单元的额定功率和额定容量，R表示电池储能系统运行年限，β_r表示第r年的现金价值因子，x表示用于电池储能系统集成的最小单元数量为正整数，J₂(P_B(t))表示第t时刻储能电池出力为P_B(t)时的运行服务收益；

J₂(P_B(t))通过如下公式获得，

其中，C_earn(t)表示第t时刻储能电池每单位功率运行服务收益；

电池储能系统运行年限R通过如下公式获得，

其中，Loss(t)表示t时刻电池储能系统的循环寿命损失，通过如下公式获得，

其中，t＝1,2,…,T，T表示典型日的数据采集点数，N_cyc(t)表示在t时刻电池储能系统的循环寿命，通过如下公式获得，此函数关系可以基于所选电池出厂时的循环寿命试验数据，利用拟合或回归方法求得，

N_cyc(t)＝f(S_SOE(t))

其中，S_SOE(t)表示储能电池能量状态，

第r年的现金价值因子β_r可以通过如下公式获得，

其中，ξ表示折现率，

步骤2.2：构建电池储能系统行为模型：

其中，P_B(t)为第t时刻储能电池出力有功功率，E＝xE_e表示电池储能系统的容量，x表示储能系统集成电池最小单元的数量，S_SOE(t)表示第t时刻电池储能系统的能力状态，Δt表示采样时间间隔，η_ch和η_dis表示电池储能系统的充电和放电效率，可以由电池出厂时的性能参数中获得或者实际测量计算得到；

电池储能系统行为模型除了需要满足上述公式中储能自身的运行特点外，还需要从电网和储能自身特点出发限定部分约束条件，

系统功率平衡约束：

其中，P^Grid(t)、P^Source(t)、P^Load(t)和P_B(t)分别表示t时刻电网功率、新能源功率、负荷功率和电池功率；且满足如下约束条件：

电网的有功功率波动范围需要在规定值δ以内：

电池储能系统的每一时刻输出功率需限制在储能系统的额定功率以内：

电池储能系统每一时刻的能量状态应保持在下限值和上限值以内：

电池储能系统在每天内能量平衡：S_SOE(1)＝S_SOE(T)，

电池储能系统出力变化率的最大范围：其中，λ表示额定功率的最大倍率参数，

电池储能系统在集成过程中对于直流模型电压范围：U^-≤yU_e≤U⁺，其中，y表示电池最小单元的串联数量为正整数，而U^-和U⁺分别表示直流电压的上、下限值；

电池储能系统在集成过程中，电池最小单元的总数量要是其串联的整数倍：mod(x,y)＝0，其中，mod(·)表示求余数的函数，表示正整数；

步骤3：采用青蛙跳台阶算法，以电池储能系统容量配置为青蛙跳台阶算法外层、运行工况模拟为青蛙跳台阶算法内层，构建两层优化的电池储能系统容量配置方案，其过程包括如下步骤：

步骤3.1：选择步骤1中得到的第k₁种新能源和第k₂种负荷典型日场景的功率曲线，k₁＝1,2,…,K₁,k₂＝1,2,…,K₂，定义外层种群中青蛙数量为n_w1、外层子种群数量为n_w2，最大迭代次数WiterMax，在正整数范围随机初始化外层优化中每只青蛙位置，其中第i个青蛙的位置X_i＝[x_i,y_i]表示电池储能系统的最小模块数量和串联数量，i＝1,2,…,n_w1，并令Witer＝1，i＝1，进入内层运行工况模拟优化即步骤3.2；

步骤3.2：以步骤2.1中储能电池出力运行服务收益J₂(P_B(t))最优为目标，利用传统混合蛙跳算法计算出n_w1个青蛙位置的优劣排序，更新内层青蛙位置迭代出最优的电池储能出力曲线；

步骤3.3：基于步骤3.2中在外层第i个青蛙位置下，内层最优青蛙所表征的储能系统出力情况，计算出形成外层为第i个青蛙位置下的目标函数值J₁(i)；

步骤3.4：判断i是否小于等于n_w1；若是，则令i＝i+1，返回步骤3.2，若否，则进入步骤3.5；

步骤3.5：根据外层为n_w1个青蛙位置的函数值{J₁(1),J₁(2),…,J₁(n_w1)}大小，依次分配到n_w2个子种群中，并更新外层n_w1个青蛙的位置；

步骤3.6判断Witer是否小于等于WiterMax；若是，则令Witer＝Witer+1，i＝1并返回步骤3.2.2，若否，则进入步骤3.7；

步骤3.7根据步骤3.6的结果可以获得外层优化结果，即在第k₁种新能源和第k₂种负荷典型日场景下，电池储能系统需配置x_Best(k₁,k₂)个最小电池单元以及y_Best(k₁,k₂)个最小电池单元串联；

步骤4以步骤3中方法和步骤2的模型计算步骤1中K₁种新能源和K₂种负荷典型日场景的电池储能系统配置方案，并形成最终容量配置方案；具体包括如下步骤：

步骤4.1令步骤3中的k₁和k₂的取值遍历K₁种新能源和K₂种负荷的全部场景，计算出各场景下的电池储能系统配置方案，即方案集H＝{(x_Best(k₁,k₂),y_Best(k₁,k₂))|k₁＝1,2,…,K₁,k₂＝1,2,…,K₂}；

步骤4.2以方案集H电池储能系统中电池最小单元最多的配置方案记为电池储能系统最保守配置方案，以方案集H电池储能系统中电池最小单元最少的配置方案记为电池储能系统最激进的配置方案，完成电池储能系统的最终容量配置。