一种钠离子电池储能系统容量配置方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及电池容量配置评估，尤其涉及一种钠离子电池储能系统容量配置方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、在企业储能系统规划与设计的工程实践中，容量配置是决定储能项目经济性、安全性与可靠性的核心技术环节。容量配置过程通常涉及功率额定值与能量额定值两个关键参数的确定，其中功率额定值决定了储能系统的最大充放电能力，能量额定值决定了储能系统的最大储能容量。上述两个参数并非相互独立，而是受到钠离子电池电化学特性的多维度耦合约束。此外，钠离子电池在运行过程中其健康状态会随循环次数的增加而持续衰减。健康状态的变化直接影响电池的实际可用容量，进而影响容量配置方案的有效性。现有容量配置方案多为静态设计，在系统全生命周期内保持固定不变，未能将健康状态的动态变化反馈至配置决策过程，导致配置方案在运行中后期无法适应电池实际可用容量的下降，造成系统经济性持续恶化。

2、现在现有技术中，中国专利申请cn117007975a公开了一种对储能电站电池的容量衰减评估进行强化学习的方法，其通过采集储能电池电芯多点温度数据，采用强化学习对电池容量衰减进行评估和预测。该方法聚焦于电池容量衰减的安全监控与评估，但未将健康状态评估结果反馈至容量配置决策过程，也未建立温度-倍率耦合约束模型。中国专利申请cn118399460b公开了一种分布式储能系统的管理方法，其通过结合改进深度q网络和轻量级神经网络，构建内外双层优化模型，优化储能配置和日内调度，实现电池健康状态的精确评估。该方法虽涉及健康状态评估与储能配置，但其采用简单加权求和型奖励函数进行多目标优化，未引入约束惩罚机制处理需求缺口和倍率越限问题，且其配置方案为静态输出，不具备根据健康状态变化进行闭环动态修正的能力。在学术论文方面，现有技术有提出了采用深度q网络进行储能容量配置的方法，其奖励函数采用权重系数法将多目标压缩为标量奖励，未考虑电池健康状态在全生命周期内的动态变化。

3、综上，现有技术在钠离子电池储能系统容量配置方面存在多方面的明显不足。亟需一种容量配置方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种钠离子电池储能系统容量配置方法、系统及存储介质，以解决现有技术中功率-能量耦合关系被忽略、健康状态信息未充分利用、约束条件处理不当以及配置方案静态固化的问题。

2、本发明具体提供如下技术方案：

3、一种钠离子电池储能系统容量配置方法，所述方法包括以下步骤：

4、s1：采集钠离子电池储能系统的历史运行数据，所述历史运行数据包括充放电电压序列、充放电电流序列、环境温度序列及循环次数序列；

5、s2：对所述充放电电压序列和充放电电流序列进行容量增量分析，提取容量增量曲线的峰值高度icpeak、峰值电压位置vpeak和峰值面积apeak三项特征指标，基于所述三项特征指标构建健康状态评估函数hs，所述健康状态评估函数用于量化表征钠离子电池当前的健康状态；

6、s3：构建温度-倍率耦合函数crate(t)，建立功率-能量耦合约束方程prated=crate(t)*erated*ηtemp(t)，其中prated表示功率额定值，erated表示能量额定值，ηtemp(t)表示温度修正效率函数；将prated和erated的双变量独立优化转化为以能量额定值为单一决策变量的约束优化；

7、s4：构建基于深度q网络的容量配置优化模型，所述深度q网络的输入状态向量由环境温度、健康状态评估值、负荷需求功率和分时电价组成，动作空间为离散化的能量容量等级，奖励函数采用约束惩罚型设计，所述奖励函数在生命周期成本项的基础上增加需求缺口惩罚项和倍率越限惩罚项；

8、s5：采用梯度下降法对所述深度q网络进行训练；

9、s6：将训练收敛后的深度q网络部署至运行环境，输出最优能量容量等级eopt，代入所述功率-能量耦合约束方程计算功率额定值popt，输出容量配置方案；

10、s7：在运行过程中以预设周期评估健康状态，当与上一次评估值之差的绝对值超过预设阈值时触发配置修正流程，重新执行s4至s6。

11、可选地，在所述s2中，健康状态评估函数的表达式为：

12、

13、其中，icpeaknorm=icpeak/icpeakref，表示归一化峰值高度，icpeakref为出厂健康状态下的峰值高度基准值；apeaknorm=apeak/ apeakref，表示归一化峰值面积，apeakref为出厂健康状态下的峰值面积基准值；vshiftnorm=|vpeak-vpeakref|/vpeakref，表示归一化峰值电压偏移量，vpeakref为出厂健康状态下的峰值电压基准值；θ1为峰值高度衰减敏感系数，控制峰值高度偏离对健康状态评估的敏感度；θ2为峰值面积贡献增益系数，控制峰值面积对健康状态评估的贡献程度；θ3为峰值电压偏移衰减系数，控制峰值电压偏移对健康状态评估的衰减幅度。

14、可选地，在所述s3中，温度-倍率耦合函数的表达式为：

15、

16、其中：t表示环境温度；为高温区倍率增益系数，表示温度高于25°c时倍率随温度升高的线性增益斜率；为高温区倍率衰减二次项系数，表示温度高于25°c时副反应加剧导致的倍率二次衰减；为低温区倍率下降斜率系数，表示温度低于25°c时倍率随温度降低的下降速率；为低温区非线性修正系数，表示温度低于25°c时倍率下降的饱和修正程度；所述温度修正效率函数ηtemp(t)=η25+α*(t-25)，η25为25°c时的能量转换效率，α为温度效率修正斜率。

17、可选地，在所述s4中，约束惩罚型奖励函数的表达式为：

18、r(s,a)表示在状态s下执行动作a获得的奖励值；ccapex(e)表示单位能量容量的初始投资成本函数；γsum表示折扣因子在规划周期内的累积系数；copex(e,p)表示与能量容量e和功率容量p相关的年运维成本函数；m表示需求缺口惩罚系数，用于惩罚所配置能量容量无法满足负荷需求的情形；denergy表示日能量需求；ηdod表示充放电深度效率；ccorr(hs)表示基于健康状态评估值的容量修正函数；n表示倍率越限惩罚系数，用于惩罚所配置功率超出温度-倍率耦合约束的情形；pdemand表示峰值功率需求。

19、可选地，所述容量修正函数采用分段线性设计：

20、

21、其中hs为所述的健康状态评估函数的输出值，取值范围为0至1。

22、可选地，所述容量修正函数采用分段线性设计：

23、所述s4中深度q网络的输入状态向量为s = [tenv,hs, lpower, pelec]t，其中tenv为环境温度，hs为健康状态评估值，lpower为负荷需求功率，pelec为分时电价；所述动作空间包含32个离散化的能量容量等级，取值范围从100mwh线性递增至500mwh，步长为12.5mwh；所述在线q网络和目标q网络均采用三层全连接结构，隐藏层神经元数量分别为128和64，激活函数采用relu函数。

24、可选地，在所述s5中，训练过程采用ε-贪心探索策略，初始探索率ε0=0.9，每100个训练回合衰减为当前的0.95倍，最低探索率不低于0.05；采用优先经验回放机制，对每次采样经验的td误差计算优先级权重；采用adam优化器，学习率设置为0.001，当连续200回合的平均累积奖励变化幅度不超过0.5%时判定训练收敛。

25、可选地，在所述s7中，预设周期为24小时，预设阈值为0.10；当所述绝对值超过预设阈值时，若当前健康状态评估值小于上一次评估值则触发正向修正流程重新执行s4至s6，若当前健康状态评估值大于上一次评估值则仅更新上一次评估值；所述正向修正流程输出的能量容量等级不低于原配置方案的能量容量等级。

26、可选地，所述s2中容量增量曲线的计算采用五点中心差分法：

27、

28、其中：qi表示电压vi对应的累积充放电容量；δv表示电压采样间隔；对计算得到的容量增量曲线进行高斯平滑处理，平滑窗口为15个数据点。

29、本发明还提供一种钠离子电池储能系统容量配置系统，所述系统包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的方法的步骤。

30、本发明具有以下有益的技术效果：本发明提供一种钠离子电池储能系统容量配置方法。本发明通过构建温度-倍率耦合函数和功率-能量耦合约束方程，将双变量独立优化转化为单一变量约束优化，解决了现有技术中忽略功率-能量耦合关系的问题。本发明通过容量增量分析提取健康状态特征指标，设计了包含指数衰减、双曲正切和线性衰减三种非线性运算的健康状态评估函数，使配置决策能够随电池衰减状态动态调整。本发明通过约束惩罚型奖励函数设计，将需求缺口约束和倍率越限约束以惩罚项形式嵌入深度q网络的优化目标，避免了简单加权求和导致的约束边界处策略不稳定问题。本发明通过闭环反馈的动态配置修正机制，实现了容量配置方案随电池健康状态变化的自适应调整。