一种蓄电池充放电功率与荷电状态的预测方法与流程

本发明涉及微网电池领域，具体涉及一种蓄电池充放电功率与荷电状态的预测方法。

背景技术：

当前在孤岛运行的微电网调度中采用的模型过于简单，且多数是建立储能电池的化学模型，针对储能电池的充放电功率模型的文献甚少，导致微电网能量管理系统达不到真正意义上的经济性。

在本领域研究中，有部分学者进行了储能电池的可持续放电时间模型，但并未建立储能电池的充放电功率模型，现在逐渐有建立了储能电池的充放电模型，但模型过于简单，不能准确反映在微电网调度中储能电池的充放电能力。

技术实现要素：

本发明的目的是为克服上述问题，提出一种蓄电池充放电功率与荷电状态预测方法，建立储能电池功率模型，能够较为精确地反映在微电网调度中储能电池的充放电能力，提高微电网运行经济性。

本发明的技术方案设备包括，

参数输入模块、功率与电荷状态预测模块，二者之间耦合充电功率计算模块与放电功率计算模块，其具体预测步骤为

第一步，参数输入：参数输入模块初始化仿真时间步长Δt，蓄电池在任意时刻下的总能量Q、可用能量Q₁、束缚能量Q₂、极小电流下的最大荷电量Q_max、充放电比率常量k、容量比率常数c、放电效率η_batt,d与充电效率η_batt,c、最大充电率α_c、最大充电电流I_max、蓄电池的个数N_batt、电池的额定电压V_nom，并给定n个仿真步长内蓄电池需要充放电的功率P₁～P_n；其中，Q＝Q₁+Q₂。

第二步，功率计算：参数输入模块识别在第n个仿真步长里所需的电池功率P_n的正负，若P_n<0，表示蓄电池需要充电，P_n>0，表示蓄电池需要放电；其中，

1.充电步骤功率：充电功率计算模块根据蓄电池剩余能量决定的蓄电池的最大充电功率P_{batt,cmax,kbm}、最大充电电流决定的最大充电功率P_{batt,cmax,mcc}、最大充电率决定的蓄电池的最大充电功率P_{batt,cmax,mcr}确定蓄电池的最大充电功率P_batt,cmax；其关系满足

$P_{batt,c\max }=\frac{\min (P_{batt,c\max ,kbm},P_{batt,c\max ,mcr},P_{batt,c\max ,mcc})}{{\mathrm{\&eta;}}_{batt,c}},$

若|P_n|<P_batt,cmax，则蓄电池实际充电功率值P_real-n＝-P_batt,cmax，若|P_n|>P_batt,cmax，则P_real-n＝P_n；

2.放电步骤功率：放电功率计算模块根据蓄电池剩余能量决定的最大放电功率P_{batt,dmax,kbm}确定蓄电池的最大放电功率P_batt,dmax，其关系满足

P_batt,damx＝η_batt,dP_{batt,dmax,kbm}，

若|P_n|<P_batt,dmax，则蓄电池实际放电功率P_real-n＝P_n，若|P_n|<P_batt,dmax，则P_real-n＝P_batt,dmax；

第三步，综合计算：功率与电荷状态预测模块根据蓄电池在第n个Δt的仿真步长内的实际充放电功率，进而

1.分别计算蓄电池内部的可用荷电量Q_1,end和束缚荷电量Q_2,end，并得到总能量Q，从而计算蓄电池核电状态SOC；其中，

$Q_{1,end}=Q_1{e}^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+\frac{(Qkc-P_{real})(1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}{k}-\frac{P_{real}c(k\mathrm{\&Delta;}t-1+e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}{k}$

$Q_{2,end}=Q_2{e}^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+Q(1-c)(1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})-\frac{P_{real}(1-c)(k\mathrm{\&Delta;}t-1+e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}{k}$

$SOC=\frac{Q}{Q_{\max }};$

2.求得所有仿真步长的蓄电池实际充放电功率与荷电状态；把当前的Q_1,end和Q_2,end作为第n+1个仿真步长的Q₁、Q₂，通过重复步骤2～步骤3i，得到所有仿真步长的蓄电池实际充放电功率P_real-1～P_real-n以及SOC₁～SOC_n；

以上步骤通过建立充放电功率模型，考虑蓄电池电量充放电调度的经济性能，使得蓄电池的荷电状态曲线变化较平缓，符合蓄电池的充放电特性。

进一步的，为了便于蓄电池最大充电功率的计算，模块内计算的逻辑步骤可以设置为：

第一步，根据蓄电池极小电流下的最大荷电量Q_max、可用能量Q₁、总能量Q计算得到由电池剩余总能量决定的蓄电池最大充电功率P_{batt,cmax,kbm}，其关系满足

$P_{batt,cmax,kbm}=\left|\frac{-{\mathrm{kcQ}}_{max}+{\mathrm{kQ}}_1{e}^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+Qkc(1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}{1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+c(k\mathrm{\&Delta;}t-1+e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}\right|;$

第二步，根据蓄电池最大充电率α_c、最大荷电量Q_max、总能量Q计算得到由最大充电率决定的蓄电池的最大充电功率P_{batt,cmax,mcr}，其关系满足

$P_{batt,c\max ,mcr}=\frac{(1-e^{-{\mathrm{\&alpha;}}_c\mathrm{\&Delta;}t})(Q_{\max }-Q)}{\mathrm{\&Delta;}t};$

第三步，根据蓄电池的个数N_batt、最大充电电流I_max、电池的额定电压V_nom，计算得到蓄电池最大充电电流决定的最大充电功率P_{batt,cmax,mcc}，其关系满足

$P_{batt,c\max ,mcc}=\frac{N_{batt}{I}_{\max }{V}_{nom}}{1000};$

第四步，根据a～c最终得到

其中，

${\mathrm{\&eta;}}_{batt,c}=\sqrt{{\mathrm{\&eta;}}_{batt,n}}.$

进一步的，为了便于蓄电池最大放电功率的计算，模块内计算的逻辑步骤可以设置为：

第一步，根据蓄电池充放电比率常量k、可用能量Q₁、总能量Q计算由电池剩余能量决定的最大放电功率P_{batt,dmax,kbm}，其关系满足

$P_{batt,dmax,kbm}=\frac{{\mathrm{kQ}}_1{e}^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+Qkc(1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})}{1-e^{-k\mathrm{\&Delta;}t}+c(k\mathrm{\&Delta;}t-1+e^{-k\mathrm{\&Delta;}t})};$

第二步，根据蓄电池放电效率η_batt,d计算得到蓄电池的最大放电功率P_batt,dmax，其关系满足

P_batt,damx＝η_batt,dP_{batt,dmax,kbm}，其中，

${\mathrm{\&eta;}}_{batt,d}=\sqrt{{\mathrm{\&eta;}}_{batt,n}}.$

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明与实验数据得对比图。

具体实施方式及效果说明

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合图示与具体实施例，进一步阐述本发明。

如图1所示，根据上述步骤，本发明的具体仿真步长数n设置为24，将动能电池置于微电网系统下充放电功率与在本仿真模型下计算所得结果的数据误差在5％以内，验证了电池模型调度的准确性。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。