[发明专利]基于二次规划模型的电池储能系统削峰填谷日前优化方法

摘要

本发明是一种基于二次规划模型的电池储能系统削峰填谷日前优化方法。本发明的模型中的目标函数为凸函数，要求解的二次规划为凸二次规划，理论上只要求得KKT点就找到了全局最优解，计算方法成熟，初始可行解方便易得。本发明求解过程中不需要将电池的剩余电量离散化。本发明是一种设计巧妙，性能优良，方便实用的基于二次规划模型的电池储能系统削峰填谷日前优化方法。

主权项

一种基于二次规划模型的电池储能系统削峰填谷日前优化方法，其特征在于包括有以下步骤：1)系统初始化：输入参数及预测负荷文件，参数包括：一天中负荷数据点的个数N；相邻负荷数据的时间间隔Δt；电池组总容量S；电池剩余电量的上限Shigh和下限Slow；电池剩余电量的初值Sinitial和终值Sfinal；最大充放电功率限制值Pmax；预测负荷文件中包括N个预测负荷数据，分别为D(i)，i＝1，2，…，N；2)建立电池储能系统日前优化模型：选取N个时刻BESS输出功率b(i)，i＝1，2，…，N作为控制变量，电池充电为正，放电为负。选取N个时刻电池的剩余电量s(i)，i＝0，1，2，…，N作为状态变量。将负荷方差选取为目标函数： min f ( b ) = 1 N Σ i = 1 N ( ( D ( i ) + b ( i ) ) - 1 N Σ i = 1 N ( D ( i ) + b ( i ) ) ) 2 约束条件包括容量约束：Slow≤s(i)≤Shigh，i＝0，1，2，...，Ns(0)＝Sinitials(i)＝s(i‑1)+b(i)×Δt，i＝1，2，...Ns(N)＝Sfinal和功率约束：‑Pmax≤b(i)≤Pmax，i＝1，2，...，N忽略电池内部损耗，则上述模型为二次规划模型，可以采用有效 集算法进行求解；3)采用有效集算法求解二次规划问题：由于目标函数是二次多项式，为了便于说明，将其转化为以下形式： min f ( x ) = 1 2 x T Hx + c T x 其中，H为N阶对称正定矩阵，x＝[b(1)，b(2)，...，b(N)]T，c为N维列向量。有效集算法将既含有等式约束，又含有不等式约束的问题转化为只包含等式约束的问题来进行求解。在每次迭代中，有效集算法以已知的可行点xk为起点，将在该点起作用的不等式约束作为等式约束，在该点不起作用的不等式约束暂且不管。则问题转化为如下形式：min f(x)s.t.Ax＝b极小化目标函数f(x)，求得新的可行点后，再重复以上做法；4)将日前优化结果b(i)，i＝1，2，…，N输出给削峰填谷实时控制部分。