一种混合储能系统容量配置方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111049246A(43)申请公布日2020.04.21(21)申请号201911353280.3(22)申请日2019.12.25(71)申请人浙江合众新能源汽车有限公司地址314500浙江省嘉兴市桐乡市梧桐街道同仁路988号(72)发明人何斌(74)专利代理机构浙江千克知识产权代理有限公司33246代理人赵卫康(51)Int.Cl.H02J7/34(2006.01)H02J3/32(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种混合储能系统容量配置方法(57)摘要本发明公开了一种混合储能系统容量配置方法，通过多种约束方式考虑现实中的混合储能系统约束，并基于改进的人工蜂群算法，将容量优化。本发明能很好的在进行储能容量的优化配置过程中，在实现投资成本最小化的同时，综合考虑多方面因素，使整体系统成本低且储能容量最大化。CN111049246ACN111049246A权利要求书1/2页1.一种混合储能系统容量配置方法，其特征在于，设光伏阵列输出功率为Ppv，风电机组输出功率为Pwind，负载消耗的功率为PL，蓄电池和超级电容器吸收或者放出的功率分别为Pbat和Psc，当风光储微网稳定运行时，分布式电源发出的功率与负载消耗功率的差额全部由混合储能系统平抑，系统内各功率关系如下：；当Pbat和Psc数值为正时，表示蓄电池和超级电容器处于充电状态，吸收能量；当Pbat和Psc数值为负时，表示蓄电池和超级电容器处于放电状态，对外释放能量；其中，混合储能功率Phess表达式为：；风电与光伏各自输出功率达到最大值，分布式发电系统输出能量效率得到最高，混合储能系统分配到的功率损耗达到最小，使得储能系统的经济性达到最优:；其中，P为整个混合储能系统的投资成本数值，n1为超级电容器的数量；n2为蓄电池的数量；Msc为单个超级电容器的成本数值；Mbat为单个蓄电池的成本数值。2.如权利要求1所述的一种混合储能系统容量配置方法，其特征在于，在运行时，风力发电Ewind和太阳能发电Epv产生的能量等于负荷的需求能量Eload与混合储能储存Ebat、释放能量Esc相加之和，对应表达式为：。3.如权利要求1所述的一种混合储能系统容量配置方法，其特征在于，当风电机组和光伏阵列发电量充足时，负荷的需求得到满足，系统中存在多余能量由混合储能系统储存，假设第j（1≤j≤12）个月微网系统富余的能量达到最大值E（j），则平均每天富余的电能为E（j）/n，n为第i个月的天数；为了避免能量流失造成浪费，混合储能系统的总容量值小于等于n1E（j）/n,n1为储能系统的自恢复时间，整个约束表达式如下：。4.如权利要求1所述的一种混合储能系统容量配置方法，其特征在于，在系统短时出现冲击性负荷时，风机和光伏电池输出功率都为0时，整个混合储能系统输出功率数值大于等于冲击性负荷的功率最大值，约束表达式如下：；；其中，PLmax为冲击性负荷功率数值。5.如权利要求1所述的一种混合储能系统容量配置方法，其特征在于，本系统采用改进的蜂群算法配置容量，具体步骤如下：步骤1：初始化参数；步骤2：利用反向学习方法构建初始化种群；2CN111049246A权利要求书2/2页步骤3：雇佣蜂在已经找到的食物源附近继续搜索新的食物源，发现新的食物源的表达式更新为；步骤4：雇佣蜂根据公式选取好食物源后，继续在食物源的周围寻找新的食物源；为算法在第次迭代的自适应权重，其中，为初始权，权重取值为1，为权重退化系数，取值为0.99；步骤5：侦查蜂判定雇佣蜂找到的食物源质量满足条件时，结束；若食物源不满足条件，这时该种食物源就会被放弃,重新回到步骤1找食物，直到寻找到最优质的食物源。3CN111049246A说明书1/5页一种混合储能系统容量配置方法技术领域[0001]本发明涉及混合储能系统能量控制领域，尤其涉及一种混合储能系统容量配置方法。背景技术[0002]长期以来储能装置成本费用高的缺陷一直成为其推广应用的障碍，虽然随着储能技术的日益成熟，其成本呈现下降趋势，但是储能成本所占比重在可再生能源发电系统投资中仍然较高。在进行储能容量的优化配置过程中，在实现投资成本最小化的同时，需要综合考虑多方面因素，比如安装位置的地理环境和气象条件、选用储能单元的投资成本以及后期的维护保养费用等等。因此，以满足系统要求的同时最大化降低储能投资成本为基础，来配置储能容量，这将成为优化问题的重点难点。发明内容[0003]本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种混合储能系统容量配置方法。为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：一种混合储能系统容量配置方法，设光伏阵列输出功率为Ppv，风电机组输出功率为Pwind，负载消耗的功率