[发明专利]一种基于分布式梯度算法的储能系统充电优化方法

摘要

本发明公开了一种基于分布式梯度算法的储能系统充电优化方法，在发电量大于负载用户需求量时，多余的电量输送到储能系统中，本发明采用电池储能，储能电池系统处于充电状态，由于电池内阻的存在，在充电过程中会不可避免地产生损耗，本发明对储能充电量进行分布式优化来最小化损耗量。分布式梯度优化问题是一个同时满足等式约束和不等式约束的优化问题，将等式约束、不等式约束全部考虑进去。当电池储能系统出现充电损耗时，该分布式梯度算法通过分布式控制方式能够进行实时储能输入调节，同时满足等式约束与不等式约束，在保证系统的稳定性，并可以有效减少损耗。

主权项

1.一种基于分布式梯度算法的储能系统充电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立储能系统充电优化模型的目标函数，并进行参数初始化；步骤二、初始化权值矩阵；步骤三、将第i个储能单元的充电功率P_b，i与预设的第i个充电功率最大阈值和充电功率最小阈值进行比较判断，使得如果第i个储能单元的充电功率P_b，i大于则将其充电功率设置为此时该储能单元不再参与分布式梯度迭代，仅仅起到信息交互的作用，即离网，在下一次迭代时的通信权值改变；如果第i个储能单元的充电功率P_b，i小于则将其充电功率设置为充电功率最小阈值，同样仅仅信息交互，不再分布式梯度迭代，在下一次迭代时的通信权值改变；如果充电功率在之间，则采用分布式梯度算法对各个储能单元进行充电功率的迭代更新；其中，i＝1，…，n，n为储能单元的总个数；步骤四、计算储能充电功率误差值P_m；其中，S_g为分布式发电机的指数集合，S_l为负荷需求量的指数集合，S_b为电池储能的指数集合，P_g，p是第p个发电机的发电量，P_l，q是第q个负荷需求量，p＞0，q＞0；步骤五、若P_m不在允许的预设误差范围内则转到步骤三，若在允许的预设误差范围内则分布式梯度算法结束。