[发明专利]一种分布式储能协同控制方法

权利要求书

1.一种分布式储能协同控制方法，其特征在于，包括：

采用当日度电成本公式(1)计算储能站点当日的度电成本C_i，LCOE，作为聚合应用调峰的排序指标进行调峰容量分配；

式中：C_i，z为第i个储能站点的总建设合同成本；R_i为第i个储能站点的年度折旧率；C_i，o为第i个储能站点单位容量年运营成本；C_i，m为第i个储能站点日充电成本；t_i为储能站点剩余运行年限；η_i为第i个储能站点的能量转换效率；E_i为第i个储能站点的能量；L_i,s为第i个储能站点的当前剩余循环寿命次数；

以聚合调峰总成本函数(2)作为优化目标，在储能站点运行约束条件下，基于自然选择的粒子群算法求解各个储能站点的可调度功率和电量；

其中，C_i(T)第i个储能站当前时刻的度电成本，T为当前时刻，C_sum为N个储能站当前时刻的度电成本；

对求解的各个储能站点的可调度功率和电量进行排序，提取储能站点可调度功率和电量，并判断聚合功率是否大于或等于调度下发总调峰指令。

2.根据权利要求1所述的分布式储能协同控制方法，其特征在于，所述储能站点运行约束条件包括可调度资源运行约束条件(3)

式中：E_dis-sum为储能站点聚合的可控剩余闲置总放电容量；M为可聚合的调峰储能站点数量；S(i,T)为调度周期T内第i个储能站点的荷电状态SOC值；S_i,min为第i个储能站点的荷电状态SOC下限值；E_i第i个储能站点的额定总容量；E_dd-sum为调度下发的调峰总容量；

充电状态和放电状态约束(4)：

式中，U_i,ch(j)、U_i,dis (j)分别为第i个储能站点j时刻的充电和放电状态变量，1代表允许，0代表不允许；

功率荷电状态约束(5)：

式中，P_i，cmax、P_i，ch(j)分别为第i个储能站点最大充电功率、j时刻充电功率；P_i，dmax、P_i，dis(j)分别为第i个储能站点最大放电功率、j时刻放电功率，S_i，max、S_i，min为第i个储能站点允许的最大和最小荷电状态；S_i(j)为第i个储能站点j时刻的荷电状态；

容量约束条件(7)：

式中，E_i(j)为j时刻第i个储能站点剩余电量；η_i，c、η_i，d分别代表第i个储能站点充电和放电效率；E_i为第i个储能站点配置的容量。

3.根据权利要求1或2所述的分布式储能协同控制方法，其特征在于，所述基于自然选择的粒子群算法求解各个储能站点的可调度功率和电量包括：

S1：读入储能站点运行参数；

S2：记录粒子的个体最优值和全局最优值，并将飞行次数置0；

S3：更新粒子的速度和位置，得到新一代粒子种群；

S4:计算新一代种群每个粒子的适应度，与当前最优解比较，判断是否更新粒子的个体最优解和全局最优解；

S5：将最好的一半粒子的位置、速度替换掉最差的一半，判断是否达到最大迭代次数，若没有，飞行次数加1，并返回至S3，若满足，则进入S6；

S6：计算全局最优解时各个储能站点充放电功率和电量，输出全局最优解和各个储能站点充放电功率和电量值。

4.根据权利要求3所述的分布式储能协同控制方法，其特征在于，所述更新粒子的速度和位置，得到新一代粒子种群包括：更新时仍保证当某时段调度需求功率和电量为正；若调度功率和电量不满足充放电状态切换保护，或粒子越界，对其进行处理，得到新一代粒子种群。

5.根据权利要求4所述的分布式储能协同控制方法，其特征在于，功率荷电状态约束还包括

S_i,min≤S_i(j)≤S_i,max (8)

式中，S_i,max、S_i，min为第i个储能电站允许的最大和最小荷电状态；S_i(j)为第i个储能电站j时刻的荷电状态。