考虑风电不确定性与电池损耗的储能电站鲁棒规划方法

针对区域电网中储能电站容量优化配置问题,为提升系统规划-运行经济性,提出一种考虑风电不确定性与电池损耗的储能电站鲁棒规划方法。首先,构建了适用于区域电网储能电站规划的电池寿命损耗模型,用于量化评估电池损耗。其次,考虑储能装置的寿命模型和系统运行等约束,以储能电站固定成本和发电机组运行成本最低为目标函数,建立储能电站规划的鲁棒优化模型,并采用列和约束生成C&CG(column and constraint generation)算法进行求解。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。

计及电池损耗的电动公交车参与V2G的优化调度策略

考虑动力电池的损耗成本,提出一种电动公交车参与电动汽车与电网互动(V2G)的多时间尺度优化调度策略。首先,依据工程经济学原理建立动力电池的损耗模型。然后,在日前阶段的上层以公交公司的日运营成本最小为目标,采用迭代法对电池损耗成本和充电站的充放电计划进行联动优化;下层模型在上层优化结果的基础上,以配电网负荷峰谷差最小为目标,进一步优化充电站的充放电计划。日内阶段对光伏出力和配电网基础负荷功率进行滚动更新,以公交公司日运营成本最小和日前、日内计划偏差最小为目标对日前计划进行修正。最后,从公交公司和电网2个角度对无序充电、有序充电、参与V2G的3种方案进行对比分析,验证了电动公交车参与V2G时的优越性,并通过灵敏度分析表明不同V2G补偿系数下公交公司运营成本的变化趋势。

计及蓄电池损耗特性的微网多目标优化运行

为实现微网整体优化的同时计及蓄电池损耗特性,建立以综合发电成本最低、环境效益最好以及蓄电池损耗最低作为优化目标的微网多目标优化模型。引入一种改进的多目标粒子群优化(multiple objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过采用全局最优自适应选取策略和基于变异算子的种群多样性维护策略,获得较好的收敛性和种群多样性。同时,通过拉丁超立方抽样产生分布更为广阔的初代粒子,从而减少算法陷入局部最优的可能性。最后以某微网作为算例,对所提模型及算法的正确性进行了验证。

考虑分时电价和电池损耗的电动汽车集群V2G响应成本分析

为充分探究电动汽车V2G响应的成本费用,在充分考虑峰谷分时电价和电池损耗的基础上,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型。首先,在考虑电池储能和输出功率的共同约束下,提出了单体电动汽车精细化V2G响应模型;接着,充分考虑V2G响应对不同放电深度下电池寿命的影响,构建了单体电动汽车V2G电池损耗模型;进而,分析峰谷分时电价对电动汽车充电过程的影响,在单体电动汽车V2G电池损耗模型的基础上,从电动汽车集群运营商的角度,构建了电动汽车集群V2G响应成本评估模型;最后,利用算例验证了所提出的电动汽车集群V2G响应成本评估模型有效性,并分析峰谷分时电价和电池损耗对不同时刻V2G响应成本的影响,为电动汽车集群运营商制定用户补偿机制和参与电力市场提供模型基础。

考虑电池损耗的电动物流汽车充电设施选址与充电策略协同优化研究

由于政府的大力支持和社会公众环保意识的增强,电动汽车在物流领域的应用得到了广泛的关注。不同于传统物流车辆,电动汽车运营成本受到电池损耗等因素的影响。本文以电池损耗模型为基础,建立了电动汽车充电设施选址与充电策略协同优化问题的整数规划模型。针对上述问题,本文提出了基于自适应大邻域搜索的混合启发式算法(SIGALNS),改进算子提升算法求解效率。随后,通过算例分析验证了模型的准确性和算法的有效性。研究结果表明,考虑电池损耗成本的电动汽车网络优化策略有利于降低物流企业运营成本,与其实际需要更为契合。

计及电池动态损耗的电动汽车有序充放电策略优化

目前电动汽车通过电动汽车入网(V2G)技术向电网放电时,计算电池总损耗模型过于简单,无法准确反映电池的损耗。为此,基于电池放电特性曲线,文中利用电池放电动态容量衰减模型,得出在不同剩余电量下释放相同电量对电池损耗有较大差异的结论。在以配电网变压器容量为约束的前提下,建立了计及电池损耗的有序用电用户充放电费用最小模型及相应的充放电策略;并采用优先顺序法将多时段优化问题转化为各时段最优问题,实现该模型的求解。仿真算例结果表明该方法不仅可以有效保障放电用户利益,同时能够提高充电站利润及无序用电用户充电成功率。

计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略

针对集中式控制方式在进行规模化电动汽车有序控制时优化时间过长,影响控制实时性的问题,提出一种计及电池动态损耗的电动汽车分层调度策略。首先,电动汽车用户计及电池动态放电损耗,以用户用电成本最小为目标建立V2G优化模型,求解得到可接受计划集。接着,本地调度机构以电动汽车接入对负荷波动的平抑效果最好和负荷波动调节产生的额外成本最小为目标建立优化模型,确定实际充放电计划并提交。最后,配电网控制中心针对配电网安全运行约束,对充放电计划进行管理控制,引导不合理的充放电行为。以包含3个本地调度机构的IEEE 33节点配电系统为例,利用MATLAB进行算例仿真,验证了该分层调度策略的可行性和有效性。

考虑电池储能寿命损耗的风光储微网随机日前调度策略

随着我国“碳达峰”和“碳中和”目标的提出,以新能源为主的电力系统已经受到了广泛的关注,风光储微网就是其中的典型场景。研究电池储能的寿命损耗特性,建立精细的分段线性化电池储能寿命损耗模型。将建立的电池储能寿命损耗模型加入到风光储微网场景中,考虑储能技术在提高风光资源消纳率以及减少碳排放量方面的作用,以最小化微网和上级电网交互费用、弃风弃光成本、削负荷成本、碳排放成本以及电池储能寿命损耗成本为目标函数,对整个风光储微网的随机日前调度模型进行线性化求解。对风光储微网的调度模型算例分析表明,所提模型可以通过规范电池储能的充放电动作,有效提高电池的使用寿命以及提高风光储微网的经济性。

计及电池放电损耗的电动汽车充放电优化调度策略

针对现有电动汽车充放电策略对电池放电损耗考虑不够深入的问题,提出一种计及电池放电损耗的充放电优化调度策略。该策略以峰谷分时电价为背景,根据电池损耗模型计算电池放电损耗并计入用户用电成本,建立以电网负荷波动和用户用电成本为目标函数,以充放电功率、电池可用容量、不可用时段和出行SOC要求为约束条件的多目标优化调度模型,采用基于杂交的混合粒子群算法求解。利用Matlab进行算例仿真,针对不同电池损耗模型、不同调度车辆数以及不同分时电价下调度策略的优化效果进行了对比分析,验证了该策略的可行性和有效性。

光伏储能系统中的电池损耗模型及经济效益分析

电池储能系统能够达到削峰填谷和减小波动等效果,在近几年得到了广泛应用。在考虑电池损耗情况下,为更精确地评价储能系统的经济效益,介绍了一个新的经济模型。首先,考虑电池老化问题,构建了电池损耗成本模型并对不同运行方式下电池工作状态进行了研究;其次,引用现金流折现模型并与储能系统相结合构建了经济模型,对储能系统投资决策进行了分析;最后,对储能系统在3种运行方式下的经济效益进行分析和对比,证明所提方法是合理的。在相同的使用年限内电池电量阈值越高,电池损耗越大,但是总体的盈利效果更好。

考虑电池寿命损耗的园区综合能源电/热混合储能优化配置

针对园区综合能源系统(PIES)储能容量优化配置问题,为提升PIES规划-运行经济性,提出了考虑电池寿命损耗的PIES电/热混合储能优化配置方法。首先,构建了适用于PIES规划问题的电池寿命损耗模型,用于量化评估电池寿命损耗;进而,在考虑PIES多能互补特性基础上,引入电池置换成本体现电池寿命损耗的长期影响,以电/热混合储能投资置换成本与运行成本等年值最低为目标函数,建立了PIES电/热混合储能容量双层优化配置模型;最后,通过算例验证了文中混合储能配置方法对系统规划-运行经济性、电池使用寿命的提升效果,并比较分析了电/热混合储能与单一储能对系统规划-运行经济性和电池使用寿命的影响。

计及电池寿命损耗的多能源微网储能优化配置

储能容量的优化配置是提升多能源微网系统经济性和安全性的重要手段。针对容量配置问题,提出了一种以储能投资置换成本和运行成本等年值最低为目标函数、计及电池寿命损耗的多能源微网储能容量双层优化配置模型,其上层模型对储能容量进行优化,下层模型对系统运行策略进行优化。可在规划阶段详细考虑含储能多能源微网的经济优化运行,并构建了电池寿命损耗模型,对运行中的电池寿命损耗进行了量化评估。算例结果验证了所提储能配置方法对电池使用寿命和多能源微网经济性的提升效果。

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车(electric vehicle,EV)普及度的不断提高,工业园区内的EV用户日益增多,其充放电行为给园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的规划运行带来极大挑战。文中提出考虑EV充放电意愿的PIES双层优化调度。首先,基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的EV充放电模型;然后,以PIES总成本最小和EV充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定地实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的PIES双层优化调度的有效性和可行性。

考虑充放电成本的V2G参与用户细分及激励机制研究

随着电动汽车保有量持续增加,电动汽车成为重要的灵活性储备设备之一。对电动汽车用户进行细分,精准定位V2G最佳参与群体,可以有效提高电网应急管理效率并节省社会成本。考虑充电桩焦虑程度和电池损耗敏感度2个关键因素对电动汽车用户充放电成本的影响,构建了集中决策和分散决策2种情形下电网公司和电动汽车用户的决策模型,比较了2种情形下用户的最优服务电量,并给出了分散决策下电网收购价格的最佳范围。在此基础上,依据充放电成本提出了V2G最佳参与群体和备选群体的细分准则,并引入了“收购价格+补贴”的激励机制以扩大V2G最佳参与群体范围,进一步提高用户参与V2G的积极性及电网应急管理能力和效率。最后通过仿真分析验证了本文的模型与理论结果的可行性。

车用锂离子电池SOC估算算法的研究

针对纯电动汽车的锂离子电池容量损失而导致估算电池电荷状态(SOC)精度降低的问题,本文分析了影响电池容量损失的因素,提出容量修正算法。通过改进电池模型,把电池容量作为状态变量,将电池容量修正算法运用于Kalman滤波算法估计SOC,解决了锂离子电池容量损耗使得误差累积的问题。实验证明,本文提出的基于容量修正的Kalman最优滤波算法提高了SOC估算的精度,并且对初始误差有很强的修正作用,可以保证纯电动汽车锂离子电池的稳定工作。

基于单片机的电池放电实时测量系统设计

由于对电池损耗状态检测的需要,该文将对可充电电池放电测量系统进行设计。利用模块化的设计思想,将该系统分为控制模块、数据采集模块、信息存储模块和显示模块。通过以STC89C52作为支持的控制模块对电池放电进行控制,利用数据采集模块将电池放电信息进行采集,将它存储在信息存储模块并显示在显示模块上。通过与合格新电池的放电信息进行对比,从而可以评估出电池的损耗状态。

考虑用户出行行为和电池寿命的电动汽车负荷优化

在工作日情况下,考虑用户出行需求、分时电价和电池损耗,搭建了满足出行需求和电价及损耗的数学模型,并根据算例利用离散粒子群算法得出最优方案。

基于全寿命周期理论的光储电站容量优化配置

在光伏电站侧配置储能系统是减少弃光,提高源网协调性能的有效途径,但目前储能电池价格昂贵,合理配置储能容量是其大规模推广的前提。首先对光储电站的拓扑结构及储能运行方式进行分析,进而基于全寿命周期理论建立最大净现值储能容量优化模型,模型中充分考虑电站寿命期内的收益及各成本项,包含对光储电站考核成本的定量计算;建立储能放电损耗成本模型,确定实际工况下的储能损耗成本值等。最后基于实际数据,通过三种方案对比验证模型有效性。仿真结果表明,最大净现值优化模型可以有效的提高电站经济性,为光储电站的储能容量优选提供参考信息。

考虑计划跟踪模式的光储电站经济运行优化模型

光储电站是未来大容量光伏电站的发展方向,现阶段对光储电站的经济运行优化方案研究较少。以净收益最优为目标建立了大容量光储电站的经济运行优化模型,模型中充分考虑储能电池实际运行损耗成本和功率越限惩罚费用;同时对光伏发电场景进行分析,提取各场景下的拟合出力曲线,并将此拟合曲线设置为计划出力曲线;最后基于实测数据进行算例分析,通过优化跟踪模式与严格跟踪模式及无储能模式对比,讨论了夏季晴天、多云、阴天3类场景下的经济运行结果。仿真结果表明,优化跟踪模式的净收益高于其他两种模式,且相比无储能模式计划跟踪能力有大幅提高,验证了模型的有效性和适用性。

能源区块链环境下基于BAS-PSO的风储联合系统经济效应价值分析模型研究

基于能源区块链环境建立风储联合系统,并以其为研究对象进行风储联合系统的经济效应价值分析模型研究。首先,根据区块链条中的能源主节点建立系统运行模型,从风电输出、储能系统运行和外部电网运行三个层面分析系统运行过程。其次,考虑系统的经济性,引入储能电池损耗成本,构建经济效应价值分析模型。再次,利用BAS-PSO算法优化系统运行效果,计算系统在考虑和未考虑电池损耗成本情况下的收益和损耗成本。最后通过对比分析和敏感性分析验证上述模型的有效性。结果表明,储能电池损耗对储能系统收益产生的影响,应计入经济效应考量指标;BAS-PSO算法有效优化了系统运行效益,可以实现经济效应最大化。