[发明专利]有源配电网电池储能系统的调度方法、装置及设备

说明书

本申请涉及有源配电网电池储能系统的调度方法、装置及设备，属于电池储能技术领域，本申请的方法包括，包括获取目标系统的运行限制数据；根据电池模型和所述运行限制数据，构建表征系统损耗的目标函数；以所述目标函数的函数值最小为目标，基于灰狼优化算法对所述目标函数进行优化求解，得到表征系统调度配置的控制变量的最优解；根据所述最优解所对应的系统调度配置对目标系统进行调度管理。本申请的技术方案，可快速的得到所需的调度配置，有利于使新能源发电得到最大化利用。

技术领域

本申请属于电池储能技术领域，具体涉及一种有源配电网电池储能系统的调度方法、装置及设备。

背景技术

光伏和风能等可再生能源分布式电源接入配电网后，配电网系统由传统的放射状无源网络变成了多源网络，线路潮流将随之发生变化，从而不可避免地对配电网运行和安全产生很大的影响。为了缓解新能源发电对电网的冲击、降低配电网功率损耗，电池储能系统越来越不可或缺。

这种有源配电网电池储能系统在运行调度策略方面，相关技术中多采用遗传算法求解构建的调度模型。根据计算求解结果，在不同的时间段，选择向储能系统充电，还是让储能系统放电，（如上午9点，让储能系统放电，腾出电池容量，下午太阳足，太阳能发电量大，电池充电，到了晚上，控制电池，让其放电等），使总损耗最小，从而让发的电得到最大的利用，尽量避免弃风弃光。

采用基于遗传算法进行求解的方式，具有流程简单，参数较少、复杂度低的优点。但是其求解速度比较慢，而且进化求得的解不一定是最优解。采用该种方式得到运行调度策略并不能很好的满足让发的电得到最大利用的目的。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种有源配电网电池储能系统的调度方法及系统，基于灰狼优化算法进行优化求解并基于得到的解对系统进行调度管理，该方法有利于将新能源发电进行最大化的利用。

为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，

本申请提出一种用于有源配电网电池储能系统的调度方法，该方法包括：

获取目标系统的运行限制数据；

根据电池模型和所述运行限制数据，构建表征系统损耗的目标函数；

以所述目标函数的函数值最小为目标，基于灰狼优化算法对所述目标函数进行优化求解，得到表征系统调度配置的控制变量的最优解；

根据所述最优解所对应的系统调度配置对目标系统进行调度管理。

可选地，所述基于灰狼优化算法对所述目标函数进行优化求解，得到表征系统调度配置的控制变量的最优解，包括：

步骤1，生成由若干可行解构成的初始解空间，并对迭代次数变量进行初始化；

步骤2，将所述初始解空间作为当前迭代解空间；

步骤3，根据当前迭代解空间中的各个个体解，分别计算各个个体解所对应的目标函数值，并基于得到的目标函数值大小，对相应的各个个体解进行升序排序，得到个体解评价序列；

步骤4，将个体解评价序列中首位位置的解作为当前最优解；

步骤5，将所述迭代次数变量的变量值与预设值进行比较，判断当前迭代次数是否已达最大次数，若迭代次数已达最大次数，则跳转执行步骤8，否则跳转执行步骤6；

步骤6，从当前迭代解空间中随机选取第一约定数目的个体解作为种子解，对所述种子解进行变异处理，并用得到的变异解对应替换个体解评价序列中排序靠后的第一约定数目的个体解，并根据替换后的个体解评价序列中的各个解，构建新的解空间作为当前迭代解空间；

步骤7，以当前最优解作为目标解，对当前迭代解空间中的解进行搜索前进处理，将搜索前进处理后的解空间作为新的当前迭代解空间，再将所述迭代次数变量加一，并跳转执行步骤3；