一种考虑电池损耗的削峰填谷电池储能系统调度方法

摘要

本发明公开了一种考虑电池损耗的削峰填谷储能系统调度方法，该方法基于电力负荷的历史数据，使用ARIMA模型进行当日的电力负荷预测，并在预测负荷的基础上，定义了电池储能系统的削峰填谷优化模型，并引入电池的损耗模型，将电池的损耗问题考虑了进去。通过优化算法求解该模型，得到电池在各个时段的功率变化情况。本发明在能够实现在用户侧削峰填谷，提高电力利用率的基础上，考虑了电池的损耗问题，使得用户的综合利益最大化。

主权项

一种考虑电池损耗的削峰填谷电池储能系统调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)获取用户的用电历史负荷数据，将预测日分为N个时间阶段，每个阶段的时间间隔为Δt，使用ARIMA模型预测出预测日所需的负荷数据；(2)给出需要优化的目标函数；目标函数定义如下：${\min }_{P_{bat}\left(t\right)}{a}_1{C}_{peak}+a_2{C}_{loss}$其中，C_peak是按照用户一段时间内用电功率最大值进行收费的费用，C_loss是电池的损耗费用，a₁和a₂是两项费用的权重系数，反映对这两项费用的重视程度。P_bat(t)是电池的充放电功率，是该优化问题的决策变量。(3)根据电池充放电行为定义电池损耗模型；电池损耗模型定义如下：ε_soc＝k×SOC+bA'_c＝ε_socA_cL_loss＝A'_c/A_totalC_loss＝L_lossC_{init‑battery}其中，ε_soc为电池的充放电有效权重系数，SOC为电池的剩余电量，k、b为对应的系数，为正数，A_c为电池实际操作中的充(放)电量，A'_c为电池在其生命周期中的损耗量，A_total为电池整个生命周期中能够充放电的电量，L_loss为本次操作对电池损耗的百分比，C_{init‑battery}为电池的初始投资，C_loss为本次操作对电池损耗所产生的费用。(4)定义各项约束条件，具体如下：C_peak＝C₁P_mP_m≥P_grid(t)其中，C₁是目标函数中按照用户一段时间内用电功率最大值进行收费的收费单价，P_m是整个优化时段中用户向电网需求功率P_grid(t)的最大值。规定用户的负荷需求必须得到满足，约束条件定义如下：P_grid(t)＝P_load(t)+P_bat(t)其中，P_load(t)为用户实际负荷。电池的充放电行为约束条件如下：SOC(t+Δt)＝SOC(t)+A_c(t)A_c(t)＝P_bat(t)×ΔtSOC_min≤SOC_bat(t)≤SOC_maxP_min≤P_bat(t)≤P_max其中，A_c(t)是电池在每个时间间隔Δt内的充放电量；SOC_min、SOC_max为电池SOC的上下限；P_min、P_max为充放电功率的上下限。(5)根据构造的优化问题进行优化，求得电池的充放电功率序列P_bat(t)，并作为预测日电池的充放电行为的执行标准，完成电池储能系统的优化调度。