[发明专利]一种考虑动态充放电效率的电池储能系统调度方法

摘要

一种考虑动态充放电效率的电池储能系统调度方法，包括以下步骤：A、获取电池储能系统基本信息，对充放电效率特性曲线进行分段线性化；B、获取电池储能系统运行限制、初末电量、预测分时电价或价格乘子等调度信息；C、建立调度模型；D、计算电池储能系统各时段存储电量的动态上下限；E、动态规划反向递推，获得各时段需要反复求解的核心子问题的优化模型；F、利用核心子问题优化模型的几何特征，从下到上依次求解各水平子区域中最优路径；G、求解水平子区域内的最优路径；H、处理最优路径跳变；I、动态规划正向递推，计算各时段的最优充放电电量及功率决策；J、随时间发展进入下一时段，更新步骤B中的调度信息，执行步骤C。本方法为电池储能系统的优化运行提供了一种有效途径，具有工程实用价值。

主权项

1.一种考虑动态充放电效率的电池储能系统调度方法，其特征在于：运用该方法能够制定电池储能系统的优化运行决策，提高电池储能系统的运行经济性，该方法包括以下步骤：/nA、确定电池储能系统的容量、动态充放电效率、充放电功率限制和电池储能系统容量上下限，根据调度的精度要求选择合适分段数对电池储能系统的充放电功率—效率关系进行分段线性化；/nB、获取电池储能系统的初始存储电量、调度结束时的目标存储电量、各时段上网电量约束以及分时预测电价或者等效价值乘子；/nC、建立电池储能系统的调度模型，调度模型的优化目标是制定电池储能系统各时段充放电功率决策，使电池储能系统的总发电收益最大化，调度模型的目标函数为：/n /n式中，T为调度时段总数，t为调度时段编号，λ_t为第t时段的预测电价或者等效价值乘子，q_t为第t时段的电池储能系统的充放电电量，放电为正值，充电为负值，p(q_t)第t时段的电池储能系统的充放电功率，为q_t的一元分段线性函数，δ为调度时段长度；/n调度模型的约束条件包含：/n1)电池储能系统的电量平衡约束/n /n式中，e_t为第t时段末电池储能系统的存储电量，L_t为已知的第t时段电池储能系统的固定损失电量，为负值；/n2)上网电量约束/n /n式中，和分别为第t时段电池储能系统的上网电量上下限；/n3)电池储能系统的充放电功率约束/n /n式中，P^max和P^min分别为电池储能系统放电功率和充电功率的物理上限，函数p是单调的分段线性函数，充放电功率约束(4)能够转换为充放电量的约束：/n /n式中，函数p'为函数p的逆函数，p'(P^max)和p'(P^min)分别为电池储能系统放电电量和充电电量的物理上限；/n4)电量SOC约束/n /n式中，E^max和E^min分别为电池储能系统的存储电量的上下限；/n5)电池储能系统的初末电量约束/ne₀＝E⁰,e_T＝E^T (7)/n式中，E⁰和E^T分别是电池储能系统初始时刻电量和调度结束时的目标电量，e₀和e_T分别为调度开始时刻和第T时段末的电池储能系统的存储电量；/n由(1),(2),(3),(5),(6),(7)式构成了电池储能系统的调度模型；/nD、计算电池储能系统各时段存储电量的动态上下限约束，根据调度末电池储能系统调度结束时目标存储电量E^T和电池储能系统各时段存储电量上下限约束(2)和(5)，通过从T时段开始反向递推，计算出电池储能系统各时段存储电量的动态上下限为：/n /n /n式中，j为时间变量，和分别为反向推导获得的第t时段末电池储能系统各时段存储电量的动态上下限，E^T为调度结束时电池储能系统的目标存储电量，L_j为已知的第j时段电池储能系统的固定损失电量，为负值，p'(P^max)和p'(P^min)分别为电池储能系统放电电量和充电电量的物理上限，和分别为第j时段电池储能系统上网电量的上下限；/n根据电池储能系统的初始电量E⁰和电池储能系统各时段存储电量上下限约束(2)和(5)，从调度开始时段进行正向递推，计算出电池储能系统各时段存储电量的动态上下限为：/n /n /n式中，j为时间变量，和分别为正向推导获得的第t时段末的电池储能系统各时段存储电量的动态上下限，E⁰为调度开始时电池储能系统的存储电量，L_j为已知的第j时段电池储能系统的固定损失电量，p'(P^max)和p'(P^min)分别为电池储能系统放电电量和充电电量的物理上限，和分别为第j时段电池储能系统上网电量的上下限；/n将正向推导和反向推导结果结合，计算电池储能系统的存储电量的动态上下限为：/n /n式中，和e_t分别为计算获得的第t时段的电池储能系统各时段存储电量的动态上下限，结合(6)式，得到新的电池储能系统各时段存储电量的上下限为：/n /n式中，e_t为第t时段末电池储能系统的存储电量，E^max和E^min分别为电池储能系统的存储电量的物理上下限；/n经过等效变换，由(1),(2),(3),(5),(7),(13)式构成了电池储能系统的调度模型；/nE、动态规划反向递推阶段，根据动态规划原理，得到/n /n式中，f_t(e_t)为从第t个调度时段末到调度结束时的最大收益，置f_T(E_T)＝0，将电池储能系统的电量平衡约束(2)带入(14)，得到需要在各个时段反复求解的动态规划cost-to-go函数：/n /n(15)式在求解过程中受到(2),(3),(5),(7)和(13)式的约束，将(15)式定义为动态规划反向递推阶段中核心子问题，该核心子问题的优化模型由(2),(3),(5),(7),(13)和(15)式构成；/nF、对(15)式进行变量代换，将决策量q_t+1表示为x，e_t表示为y，最大收益f_t(e_t)表示为h(x)，同时将f_t+1(e_t-L_t+1-q_t+1)平移L_t+1得到函数g(y-x)，动态规划反向递推阶段中核心子问题的优化模型等效变换为；/n /n式中，a和b分别表示由(3)和(5)式共同确定的第t+1时段充放电量q_t+1的上下限，c和d分别表示由(7)和(13)式共同确定的第t时段末电池储能系统各时段存储电量e_t的上下限，根据(2)式，α和β实际上分别表示电池储能系统在第t+1时段末存储电量的上下限；/n根据(16)式的几何意义，函数h(x)和g(y-x)的分段转折线将定义域剖分成若干子区域，在每个平行四边形或类似于平行四边形的子区域，能够证明最优值一定是在边界处取得，函数值相对于参变量x都是线性变化的，即边界所在直线关于函数值的分段转折点只能在平行四边形子区域的端点取得，根据各端点y值将各平行四边形子区域的端点进行排序，相邻端点所在的水平线将问题的可行域分成了N个水平子区域，从下n＝1到上n＝N依次寻找各水平子区域中最优路径；/nG、水平子区域最优路径求解，从n＝1开始，水平子区域内有L条90°垂直线和45°斜线，分别对应的是函数h(x)和g(y-x)的分段转折线，求解这这些分段转折线和水平子区域上下边界交点函数值分别为z_l(y_u)和z_l(y_d)，找到下边界函数值最大点z_l'(y_d)及对应的路径l'，判断这些路径和上边界交点的函数值z_l'(y_u)是否为所有上边界交点函数值的最大点，如果不是，则说明在该区域内出现了最优路径的跳变，执行步骤H；如果是，则该条路径是这个水平子区域内的最大路径，判断是否n>N，如果是，则第t时段核心子问题求解流程结束，执行步骤I，如果不是，则置n＝n+1，继续求解该水平子区域上方的临近子区域的最优路径；/nH、最优路径跳变是指下边界的函数值最大的点通过最初的最优路径上升，而在某转折点处跳变到另外一条最优路径继续上升而后到达了上边界函数值最大的点，将l'作为基准路径，初始化l'＝l'_s，s＝1，计算最早与l'相交路径的交点及斜率，获得其相交路径l'_s+1的转折点坐标(y_s+1，z_l's+1(y_s+1))以及l'_s+1与上边界交点的函数值z_l's+1(y_u)，判断z_l's+1(y_u)是否为上边界最大值，如果不是，令s＝s+1，将将l'_s+1作为新的基准路径，重新执行H；如果是，则输出各转折点坐标(y_s+1，z_l's+1(y_s+1))及z_l'(y_d),z_l's(y_u)值，得到最优路径l'_s，s＝1,2,...,S，S为最优路径总数，该水平子区域最优路径求解结束，判断是否n>N，如果是，则第t时段核心子问题求解流程结束，执行步骤I，如果不是，则置n＝n+1，继续求解该水平子区域上方的临近子区域的最优路径；/nI、置t＝t-1，判断如果t>0，返回执行步骤E，继续求解t时段的核心子问题，如果t＝0，执行步骤J；/nJ、动态规划正向递推阶段，令对t＝1,2,...,T依次计算：/n /n式中，q_t^*为电池储能系统第t时段的最优充放电电量，为第t时段的电池储能系统的最优存储电量，L_t为已知的第t时段电池储能系统的固定损失电量；求解(17)式时受(3)-(6)式约束，根据动态规划原理，求解(3)-(6)和(17)式定义的极大化问题获得的从第1时段到第T时段的电池储能系统的充放电量及对应的充放电功率就是电池储能系统调度问题的最优解；/nJ、随时间发展进入下一时段，更新步骤B中电池储能系统的初始存储电量、调度结束时的目标存储电量、各时段上网电量约束以及分时预测电价或者等效价值乘子，继续执行步骤C。/n