[发明专利]计及优化损耗的电池储能系统功率分配方案

摘要

本发明公开了一种计及优化损耗的电池储能系统功率分配方案，根据储能系统被需求的总功率需求值和储能系统中全钒液流电池的荷电状态，确定功率分配出力电池个数，以及确定全钒液流电池优先级和可控信号，采用遗传算法计算储能系统电池运行损耗成本加储能设备运行损耗成本的适应度函数值，得到各出力电池的决策变量，从而获得储能系统中各出力电池的出力功率值。本发明能有效降低储能系统的总运行成本，提高储能系统运行效率。

主权项

1.一种计及优化损耗的电池储能系统功率分配方案，所述电池储能系统包括储能设备和储能单元，所述储能单元是由全钒液流电池构成的全钒液流电池组；其特征是所述功率分配方案按如下步骤进行：步骤1、获取储能系统当前被需求的总功率需求值PES，以及各全钒液流电池的荷电状态值SOC，根据荷电状态值SOC确定各全钒液流电池的优先级PRi和可控信号Di；步骤2、采用遗传算法利用各全钒液流电池的优先级PRi和可控信号Di，确定本次功率分配中出力全钒液流电池的出力电池个数k，并满足功率分配约束条件；步骤3、确定遗传算法群体中的个体数目N，每个个体中的基因个数与出力电池个数k相等，对每个个体进行编码，产生遗传算法初始种群P(h)，并令进化代数计数值Gen＝0；步骤4、由式(1)计算获得每个个体所对应的适应度函数值minf：minf＝αCL(h)+(1‑α)CF(h)    (1)，式(1)中，CL(h)是指第h周期的功率分配中储能系统的运行损耗成本，CF(h)是指第h周期的全钒液流电池充放电容量折损成本，α为权重系数；步骤5、根据所获得的每个个体所对应的适应度函数值minf，设定遗传算法约束条件并采取惩罚因子的方式直接淘汰劣势个体，选择出优势个体进行交叉和变异得到子代插入到种群中进行替代操作，并将进化代数计数值增加1，在Gen的值不大于设定的最大进化代数Genmax的值时，返回步骤4，否则即完成进化过程，获得优势种群，并进入步骤6；步骤6、根据所获得的优势种群中的每个个体所对应的适应度函数值minf，确定最优解并将最优解对应的个体进行解码，得出k个基因值即为所对应的各出力全钒液流电池的决策变量xi，所述储能系统功率分配方案中各出力全钒液流电池的出力功率Pi由式(2)计算获得：Pi＝DixiP额    (2)，式(2)中，P额为单个全钒液流电池的额定运行功率。