[发明专利]基于蚁群算法的电池储能电站功率控制方法及其系统

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的电池储能电站功率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、实时读取电池储能电站的相关数据，并对数据进行存储；

B、通过蚁群算法实时确定出电池储能电站中参与本次功率分配的储能机组；

C、计算出参与本次功率分配的储能机组功率命令值；

D、将步骤C计算出的储能机组功率命令值进行存储后输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤A中，所述电池储能电站的相关数据包括：电池储能电站总功率需求以及电池储能电站中各储能机组的额定功率、可控状态值、荷电状态值、最大允许工作功率比例值和最大允许工作功率，所述最大允许工作功率为最大允许放电功率或最大允许充电功率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤B中，

首先，建立下式中的0-1整数规划模型作为判断各储能机组是否参与本次功率分配的目标函数：

目标函数： 

其次，通过蚁群算法确定参与本次功率分配的储能机组，进一步确定各储能机组的决策变量x_i；

上式中，x_i、u_i、α_i、 分别为储能机组i的0-1决策变量、可控状态值、最大允许工作功率比例值和最大允许工作功率；当x_i＝1时表示储能机组i参与本次功率分配，当x_i＝0时表示储能机组i不参与本次功率分配；当储能机组i可控时，u_i为1，否则u_i为0； 为电池储能电站总功率需求；L为电池储能电站中储能机组的总个数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于蚁群算法计算各储能机组决策变量x_i的具体方法包括：

B1)令计数器值G＝0，将各储能机组i的信息素浓度τ_i均设为1；初始化禁忌表，使各储能机组均处于没被选中状态，并令被选中储能机组个数值Z＝0； 

B2)计算没有在禁忌表中被选中的各储能机组被选择概率p_i；

B3)从各储能机组i中选择概率p_i最大的储能机组；

B4)修改禁忌表，追加保存此次被选中的储能机组k，并执行Z＝Z+1；

B5)更新储能机组k的全局信息素；

B6)判断储能机组k是否满足总功率需求约束条件，如果满足，则进行步骤B7；否则，执行G＝G+1；

令计数器最大值G^max等于电池储能电站中储能机组的总个数L，若G小于计数器最大值G^max，则跳转至步骤B2；否则进行步骤B7；

B7)禁忌表中被选中的储能机组即为参与本次功率分配的储能机组，由此确定出各储能机组的决策变量x_i。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B2中，

当电池储能电站总功率需求大于0时，各储能机组i被选择的概率p_i为：

当电池储能电站总功率需求小于0时，各储能机组i被选择的概率p_i为：

上述各式中， 分别为储能机组i的最大允许充、放电功率； 为储能机组i的额定充放电功率；τ_i为储能机组i的信息素浓度。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B3中，如果概率p_i相同的最大值有一个以上的储能机组且p_i≠0时，则通过下述方法选出当前状态下最优储能机组k：当电池储能电站总功率需求为正值时，从概率p_i最大的储能机组中选取荷电状态值最大的储能机组k；当电池储能电站总功率需求为负值时，从概率p_i最大的储能机组中选取荷电状态值最小的储能机组k。 

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B6中，

当电池储能电站总功率需求大于0时，总功率需求约束条件为：

当电池储能电站总功率需求小于0时，总功率需求约束条件为：

上述各式中， 分别为储能机组i的最大允许充、放电功率；Z为被选中的储能机组个数值。