利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制方法及装置与流程

1.本发明涉及综合能源系统多能源协同控制、运行优化技术领域，尤其涉及一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制方法及装置。


背景技术：

2.综合能源系统是加快能源转型、减少碳排放的重要途径。储能作为综合能源系统的重要组成部分，在促进可再生能源利用方面发挥着关键作用。其中电池储能作为一种高效、便捷的储能形式受到了广泛的关注。然而，目前电池储能高昂的投资成本阻碍了电池储能在综合能源系统的商业化利用，限制了综合能源系统相关成本的降低。对电动汽车退役电池的二次利用有利于解决这一困境。大多数电动汽车由锂离子电池提供动力，当电动汽车电池的剩余容量为初始容量的80％时，则认为电动汽车电池需要进行更换。电动汽车行业的快速发展产生了大量的退役电池。一方面，由于目前的退役电池回收网络不健全、材料降解技术不成熟，政府和电池制造商在退役电池回收处理方面面临着巨大压力。另一方面，尽管退役电池无法继续承担电动汽车动力牵引的任务，但在综合能源系统中仍然具有利用价值。由于退役电池购买成本低，在综合能源系统中二次利用退役电池作为电池储能系统，可以实现电池梯级利用，同时为综合能源系统带来收益，有助于打破电池储能的高成本限制。
3.利用退役电池的综合能源系统的储能容量控制是推动退役电池在综合能源系统中二次利用的关键。一方面，退役电池性能差，寿命短，在运行过程中退役电池容量将持续下降，增加了电池寿命损耗成本。
4.因而需要对退役电池累积寿命损耗成本和容量退化带来的退役电池更换问题进行量化，才能合理评估退役电池的投资效益。另一方面，与新电池相比，频繁的充放电会加速退役电池的容量衰减。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制方法及装置，本发明基于退役电池的二次利用，考虑退役电池容量连续退化特性，对退役电池的累积寿命损耗与退役电池更换进行量化，平衡退役电池投资的成本和收益，并利用电/热混合储能实现热储能与退役电池的协同控制与运行，帮助缓解退役电池衰减，延长退役电池的使用寿命，提升综合能源系统储能的经济性，详见下文描述：
6.第一方面，一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制方法，所述方法包括：
7.考虑退役电池容量的连续退化，建立退役电池累积寿命损耗计算模型；建立含电/热混合储能的综合能源系统模型；
8.在退役电池累积寿命损耗计算模型基础上，考虑退役电池累积寿命损耗和退役电池更换问题，利用退役电池的综合能源电/热混合储能的双层容量控制；对双层模型进行求
解，得到相应的电/热混合储能配置容量控制，步骤如下：输入负荷数据、光伏数据、设备参数等初始化数据；利用智能算法求解生成退役电池和蓄水罐的安装容量；以退役电池和蓄水罐的安装容量为边界条件，得到系统运行方案；传递运行成本计算结果修正综合能源系统净现值结果；判断净现值结果是否达到最优，否则重新计算安装容量，输出净现值最优结果和相应的退役电池、蓄水罐的容量控制方案。
9.进一步地，所述双层模型中的上层模型为容量控制优化模型，以最大化周期内的综合能源系统的净现值为目标，优化包括：退役电池和蓄水罐在内的电/热混合储能的容量和退役电池更换点，并将优化结果传递给下层模型；
10.下层模型作为运行优化模型，考虑退役电池的容量变化，以综合能源系统年运行成本最小为目标，优化综合能源系统的运行方案。
11.进一步地，所述上层模型的目标函数为优化综合能源系统在控制周期内的净现值，成本包括：电/热混合储能的初始投资成本和退役电池的更换成本；收入包括：安装电/热混合储能后所带来的能源成本节约，以及通过向回收公司出售退役电池获得的残值收益；约束条件为退役电池和蓄水罐的容量受到最大安装容量的限制。
12.其中，所述下层模型的目标函数为最小化综合能源系统的年运行成本，包括综合能源系统的年运行维护成本和退役电池的累积寿命损耗成本；约束条件为：电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、设备出力约束、购电功率表示。
13.第二方面，一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制装置，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令和数据，所述处理器调用存储器中存储的程序指令和数据以使装置执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。
14.第三方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时使所述处理器执行第一方面中的任一项所述的方法步骤。
15.本发明建立了退役电池累积寿命损耗计算模型，用于考虑退役电池累积寿命损耗，并考虑了退役电池和热储能的互补特性，提出了利用退役电池的综合能源系统电/热混合储能双层优化容量控制方法，具有如下的有益效果：
16.1)量化退役电池寿命损耗为合理评估储能的经济效益提供了重要参考，通过调整电/热混合储能的容量和储能运行策略，提高了综合能源系统的经济性，延长了退役电池的使用寿命；
17.2)电/热混合储能控制可以考虑退役电池和热储能之间的互补特性，有利于提高综合能源系统的经济性，延缓退役电池的衰减；
18.3)退役电池的更换影响控制方案的净现值，在控制模型中优化退役电池的更换点，提高经济性。
附图说明
19.图1为退役电池的soh(健康状态)下降示意图；
20.图2为综合能源系统的结构和能流示意图；
21.图3为双层模型的结构示意图；
22.图4为储能出力曲线的示意图；
23.其中，(a)为1月高峰日电池出力；(b)为1月高峰日蓄水罐出力；(c)为7月高峰日电池出力；(d)为7月高峰日蓄水罐出力。
24.图5为电池soh随时间下降的曲线图；
25.图6为场景i中收益和成本随soh
eol
变化的曲线示意图；
26.图7为一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制装置的结构示意图。
具体实施方式
27.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
28.为了解决上述问题，本发明实施例在综合能源系统中，电/热混合储能可以利用电池储能和热储能的互补特性，缓解退役电池的出力压力，减少退役电池的损耗。
29.本发明采用如下技术方案：其包括：考虑退役电池容量的连续退化，建立了退役电池累积寿命损耗计算模型；建立含电/热混合储能的综合能源系统模型；在退役电池模型的基础上，考虑退役电池累积寿命损耗和退役电池更换问题，提出了一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能双层容量控制方法，详见下文描述：
30.一、考虑退役电池容量的连续退化，建立退役电池累积寿命损耗计算模型：
31.由于退役电池存在容量退化现象，退役电池的剩余容量在整个周期都在发生变化。如图1所示，退役电池的剩余容量可用健康状态(soh)来衡量。当soh在soh
re
(80％)和soh
eol
(≥20％)之间时，退役电池可用于综合能源系统中。soh
re
代表电池从电动汽车中退役并在综合能源系统中被二次利用；soh
eol
代表退役电池需要进行更换，此时退役电池将由回收公司从综合能源系统中进行回收。
32.已有研究表明电池的容量退化与吞吐量退化成正比，可以利用美国国家可再生能源实验室的电池吞吐量退化分析来描述退役电池的容量退化。根据电池实验数据，退役电池在综合能源系统中所能提供的总吞吐量γ0如式(1)所示：
33.γ0＝(soh
re
‑
soh
eol
)l
r
d
r
c
r
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
34.其中，l
r
是额定电池循环寿命次数；d
r
是额定放电深度；c
r
是额定安时容量。
35.每次放电过程都会对退役电池的寿命造成不可逆转的损失。退役电池放电的功率越大，吞吐量退化越严重。在实际应用中，一系列非额定条件下的不规则放电过程对电池退化有不同程度的影响。根据放电深度和放电速率，任何放电事件导致的退役电池实际吞吐量损耗可通过式(2)等效为有效吞吐量损耗：
[0036][0037]
其中，为第i次非额定条件不规则放电过程的实际放电a
·
h数；为第i次非额定条件不规则放电过程经过等效后，等效至额定条件下的有效放电a
·
h数；c
a
为实际安时容量；l
a
为实际放电深度，d
a
对应的电池实际循环寿命次数。l
a
和d
a
的关系表示为式(3)所示：
[0038][0039]
其中，a，b，c均为大于0的拟合系数，拟合数据通常由电池制造厂商提供。
[0040]
在式(1)
‑
(3)的基础上，如果退役电池在一天内经历了n次放电事件，则用式(4)计算退役电池一天内累积退化的容量：
[0041][0042]
其中，为退役电池在d日退化的容量；为退役电池在d日第i次放电事件的有效放电a
·
h数；γ0为退役电池在综合能源系统中所能提供的总吞吐量；为退役电池的安装容量；经过一天的放电事件后，退役电池的剩余容量表示为式(5)所示，更换退役电池后剩余容量将恢复到初始容量：
[0043][0044]
其中，是d日的退役电池剩余容量。
[0045]
图3中所示的的约束表示为式(6)所示：
[0046][0047]
单次放电事件中容量退化导致的退役电池寿命损耗成本表示为式(7)所示：
[0048][0049]
其中，为第i次放电事件的寿命损耗成本；ω
rbess
是退役电池单位容量成本。
[0050]
当退役电池的soh下降到soh
eol
时，需要对退役电池进行更换。此时退役电池的使用寿命l
time
用式(8)表示：
[0051][0052]
其中，为退役电池在m月d日第i次放电事件的有效放电a
·
h数。
[0053]
二、建立含电/热混合储能的综合能源系统模型：
[0054]
以图2为例，对该并网综合能源系统各组成设备进行建模。图2中的综合能源系统涉及的设备包括：退役电池、蓄水罐、光伏机组、冷热电联供机组、电制冷机和热泵。
[0055]
1)退役电池
[0056]
考虑式(5)中退役电池每天的剩余容量后，退役电池的荷电状态表示为式(9)所示：
[0057][0058]
其中，为退役电池在d日t时段的荷电状态；μ
rbess
为退役电池的自损耗率；和为退役电池在d日t时段的充放电功率；η
ech
和η
edis
为充放电效率；δt为单位调度时间。
[0059]
2)蓄水罐
[0060]
与电池类似，定义蓄水罐的荷电状态如式(10)所示：
[0061][0062]
其中，为蓄水罐的容量；为蓄水罐在t时段的存储的能量；为蓄水罐在t时段的荷电状态，表示为式(11)所示：
[0063][0064]
其中，μ
tess
为蓄水罐的自损耗率；和为蓄水罐在d日t时段的充放能功率；η
hch
和η
hdis
为充放能效率。
[0065]
3)光伏机组
[0066]
光伏机组通常工作在最大功率追踪模式下，在t时刻的消纳功率不能超过该时刻最大输出功率，即满足：
[0067]
0≤p
tpv
≤p
tmax,pv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0068]
其中，p
tpv
为t时段的光伏消纳功率；p
tmax,pv
为t时段的光伏最大输出功率。
[0069]
4)冷热电联供机组
[0070]
采用简化后的线性模型对冷热电联供机组进行描述，假设冷热电联供机组每生产一定量的电能时，相应的生产的冷/热能是一定的，其模型可表示为：
[0071][0072]
其中，p
tcchp,h
为t时刻的cchp制热功率；p
tcchp,c
为t时刻的cchp制冷功率；p
tcchp
为t时刻的cchp供电功率；f
tcchp
为t时刻的cchp燃气消耗功率；α
cchp1
为热电比；α
cchp2
为制冷系数；η
cchp
为气电转换比。
[0073]
5)电制冷机
[0074]
电制冷机利用电能制冷，其模型可表示为：
[0075]
p
tec,out
＝cop
ec
p
tec,in
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0076]
其中，p
tec,in
为t时刻电制冷机消耗的电功率；p
tec,out
为t时刻的电制冷机制冷功率；cop
ec
为电制冷机的能效比。
[0077]
6)热泵
[0078]
与制冷机类似，热泵利用电能制热，将热能从低温热源传输到高温热源：
[0079]
p
thp,out
＝cop
hp
p
thp,in
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0080]
其中，p
thp,in
为t时刻热泵消耗的电功率；p
thp,out
为t时刻的热泵供热功率；cop
hp
为热泵的能效比。
[0081]
三、利用退役电池的综合能源电/热混合储能双层容量控制方法，其结构如图3所示。
[0082]
上层模型为容量控制优化模型，以最大化周期内的综合能源系统的净现值为目标，优化包括：退役电池和蓄水罐在内的电/热混合储能的容量和退役电池更换点，并将优
化结果传递给下层模型。下层模型作为运行优化模型，考虑退役电池的容量变化，以综合能源系统年运行成本最小为目标，优化综合能源系统的运行方案。
[0083]
通过双层模型，将下层综合能源系统的最优运行方案纳入上层，并与容量控制优化模型协同优化，直至确定电/热混合储能容量和退役电池的更换点。
[0084]
1)上层容量控制优化模型
[0085]
①
目标函数
[0086]
上层模型的优化变量包括：和soh
eol
。本发明实施例选取合同能源管理模式作为储能控制的商业模式背景。在合同能源管理模式下，综合能源系统业主通过签订合同的方式与储能服务商进行合作，储能服务商负责储能的容量控制、运营以及残值处理，双方按照约定的比例对储能带来的能源成本节约进行分配。在此背景下，上层模型的目标函数为优化综合能源系统在控制周期内的净现值，如式(16)所示。其中成本包括：电/热混合储能的初始投资成本和退役电池的更换成本；收入包括：安装电/热混合储能后所带来的能源成本节约，以及通过向回收公司出售退役电池获得的残值收益。
[0087][0088]
其中，npv为控制周期内综合能源系统的净现值；y
plan
为控制周期；c
om,ini
为在安装电/热混合储能之前，综合能源系统的年运行维护成本；为安装电/热混合储能之后，综合能源系统第y年的年运行维护成本，由下层模型传递；α为合同能源管理模式下综合能源系统业主和能源服务商收益分配的比例；γ为利率；c
inv
为电/热混合储能的初始投资成本，表示为式(17)；c
rep
为退役电池的更换成本；c
rec
为退役电池的回收残值。
[0089][0090]
其中，ω
tess
为蓄水罐储热的单位容量成本。
[0091]
累积的退役电池寿命损耗将会导致退役电池的更换。c
rep
和c
rec
表示为式(18)
‑
(19)：
[0092][0093][0094]
其中，n
rep
为退役电池在控制周期内的更换次数；δ
rbess
为退役电池的单位回收残值，n
rep
，ω
rbess
，和δ
ress
表示为式(20)至(22)：
[0095][0096]
ω
rbess
＝k
dep
soh
re
ω
nbess
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0097]
δ
rbess
＝k
rec
soh
eol
ω
nbess
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0098]
其中，k
dep
为退役电池的折旧系数；k
rec
为退役电池的残值回收系数；ω
nbess
为新电池的单位容量成本；l
time
为退役电池的使用寿命。
[0099]
②
约束条件
[0100]
退役电池和蓄水罐的容量受到最大安装容量的限制，表示为式(23)：
[0101][0102]
其中，c
max,rbess
和c
max,tess
分别为退役电池和蓄水罐的最大安装容量。
[0103]
其中，soh
eol
的约束条件表示为式(24)。其中，soh
eol
的上限为soh
re
(80％)；下限为电池寿命曲线中的“击穿点”或“阈值点”，在此点之后，退役电池无法可靠地提供能量，此点通常选为20％。
[0104]
20％≤soh
eol
≤80％
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0105]
2)下层运行优化模型
[0106]
①
目标函数
[0107]
下层模型的目标为根据上层提供的优化变量结果来优化综合能源系统的运行方案。目标函数为最小化综合能源系统的年运行成本，如式(25)所示，包括综合能源系统的年运行维护成本和退役电池的累积寿命损耗成本：
[0108][0109]
其中，c
y
为第y年的年运行成本；为第y年的退役电池的累积寿命损耗成本。包括能源购买成本和设备维护成本，表示为式(26)所示：
[0110][0111]
其中，ω
f
为天然气价格；为y年m月d日t时段的天然气消耗量；为y年m月d日t时段的购电量；为t时段的电价；为设备k在y年m月d日t时段的输出功率；为设备k的单位运维成本。
[0112]
依据公式(7)，表示为：
[0113][0114]
其中，为y年m月d日第i次放电过程的退役电池寿命损耗成本。
[0115]
②
约束条件
[0116]
电功率平衡约束表示为式(28)：
[0117][0118]
其中，为y年m月d日t时段的cchp供电功率；为y年m月d日t时段的光伏消纳功率；为y年m月d日t时段的电负荷功率；为y年m月d日t时段的hp耗电功率；为y年m月d日t时段的ec耗电功率；和为退役电池在y年m月d日t时段的充放电功率。
[0119]
热功率平衡约束表示为式(29)：
[0120][0121]
其中，为y年m月d日t时段的cchp的供热功率；和分别为y年m月
d日t时段的蓄水罐的充放能功率；为y年m月d日t时段的hp供热功率；为y年m月d日t时段的热负荷功率。
[0122]
冷功率平衡约束表示为式(30)：
[0123][0124]
其中，为y年m月d日t时段的cchp的供冷功率；为y年m月d日t时段的ec供冷功率；为y年m月d日t时段的冷负荷功率。
[0125]
设备出力约束表示为：
[0126][0127]
其中，p
max,k
和p
min,k
分别是设备k出力功率的上下限。
[0128]
购电功率表示为：
[0129][0130]
其中，p
max,line
和p
min,line
分别是购电功率的上下限。
[0131]
对于退役电池，除了式(5)
‑
(8)，退役电池的soc约束表示为式(33)，充放电功率约束表示为式(34)
‑
(35)：
[0132][0133][0134][0135]
其中，为y年m月d日t时段退役电池的soc；soc
rbess,max
和soc
rbess,min
分别为退役电池soc的上下限；p
rbess,ch,max
和p
rbess,dis,max
是退役电池的最大充放电功率；代表y年m月d日t时段退役电池为充电状态，代表y年m月d日t时段退役电池为放电状态，二者的关系表示为式(36)：
[0136][0137]
同样的，蓄水罐的soc约束表示为式(37)，充放电功率约束表示为式(38)
‑
(39)：
[0138][0139][0140][0141]
其中，为y年m月d日t时段的蓄水罐的soc；soc
tess,max
和soc
tess,min
为蓄水罐soc的上下限；p
tess,ch,max
和p
tess,dis,max
为蓄电池的最大充放电功率；代表y年m月d日t时段蓄水罐为充能状态；代表y年m月d日t时段蓄水罐为放能状态，二者的关系表示为式(40)所示：
[0142][0143]
结合上层模型公式(16)与下层模型公式(25)，可形成双层模型。其中下层模型为
上层模型的子问题，采用智能算法对以上双层模型(即公式(16)和公式(25))进行求解，则可得到相应的电/热混合储能配置容量控制方案，具体步骤如下：
[0144]
(1)输入负荷数据、光伏数据、设备参数等初始化数据；
[0145]
(2)利用智能算法求解公式(16)，生成退役电池和蓄水罐的安装容量；
[0146]
(3)以退役电池和蓄水罐的安装容量为边界条件，求解公式(25)，得到系统运行方案；
[0147]
(4)传递公式(25)的成本计算结果至公式(16)，修正公式(16)的净现值结果；
[0148]
(5)判断净现值结果是否达到最优，否则返回第(2)步骤；
[0149]
(6)输出净现值最优结果和相应的退役电池、蓄水罐的容量控制方案。
[0150]
将本发明实施例所提出的控制方法应用于如图2所示的综合能源系统中。选取控制周期为20年，利率和合同能源管理模式的分配比例分别为6％和80％。综合能源系统内已安装光伏机组600kw、cchp机组250kw、热泵125kw、制冷机125kw，安装设备为退役电池和蓄水罐。cchp采用夏季供冷，冬季供暖的运行模式；蓄水罐可冬季储热、夏季储冷。购电功率上限为1000kw。天然气价格为0.26元/kwh，电价方案采用分时电价。负荷种类包括冷、热、电三种负荷，采用典型日方法代表全年的负荷和光伏数据，在一年中各月分别选取工作日、高峰日、休息日这3种典型日。储能相关参数见表1。
[0151]
表1储能参数
[0152][0153][0154]
为了验证所提出控制方法的有效性，设置了5个场景。场景ⅰ和ⅱ用于比较使用新电池和使用退役电池之间的差异；场景ⅰ和ⅲ对比分析了退役电池累积寿命损耗的影响；设置场景iv与场景ⅰ进行对比，比较分析了电/热混合储能与单一储能；场景v讨论了退役电池更换点soh
eol
的影响。
[0155]
场景ⅰ：利用所提出的控制方法，进行退役电池和蓄水罐的容量控制优化；
[0156]
场景ⅱ：在电/热混合储能容量控制中，选择新电池作为电储能设备；
[0157]
场景ⅲ：不考虑退役电池的寿命损耗，进行退役电池和蓄水罐的容量控制优化；
[0158]
场景ⅳ：不考虑热储能，仅进行退役电池的容量控制优化；
[0159]
场景v：选取soh
eol
为定值20％，进行退役电池和蓄水罐的容量控制优化。分别求解5个场景下的储能容量控制方案，得到容量优化结果如表2所示。
[0160]
下面结合附图对本发明实施例的应用原理作详细的描述。
[0161]
表2储能容量优化结果与经济参数
[0162][0163][0164]
为了更清楚地对场景i
‑
iv的储能出力进行对比，图4中展示了控制周期内典型日的储能出力曲线，以反映储能的出力范围和时序性特征。场景i
‑
iv中退役电池在控制周期内的soh变化曲线如图5所示，图中的突变点代表退役电池更换。
[0165]
通过比较场景i和场景ii，对退役电池和新电池进行对比分析。从安装容量来看，如表2所示，场景ii的新电池安装容量是所有场景中最小的，比场景ⅰ低了50.33％。场景ii的蓄水罐安装容量最大。两种场景下，soh
eol
的优化结果差异较大。新电池的soh
eol
较高，良好的电池性能保证了新电池可以有效地降低运行成本。
[0166]
另外，由于新电池投资成本高，soh
eol
越低，更换次数越少，越有利于控制更换成本。然而，由于退役电池性能较差，容量退化快，因此往往倾向于较高的soh
eol
。当采用退役电池时，能源成本节约不断下降，最终退役电池带来的经济效益小于回收残值，且更换成本较低，以上因素导致退役电池倾向于较早更换。
[0167]
在图4中，两种场景下的储能输出曲线不仅在出力范围上不同，而且具有不同的时序性特征：新电池更适合连续充/放电过程。尽管新电池的电池使用寿命优于退役电池，但从经济性的角度来看，退役电池在npv方面具备优势。
[0168]
综上所述，场景i和场景ii的对比分析说明了退役电池在打破电池储能高投资成本限制方面的潜力。
[0169]
通过比较场景ⅰ和ⅲ，来分析退役电池累积寿命损耗对容量控制结果的影响。从容量控制容量来看，在表2中，场景ⅲ的退役电池安装容量比场景ⅰ高50.70％；相应的，图4中，退役电池的出力范围大于场景ⅰ。场景ⅲ的蓄水罐容量小于场景ⅰ。从退役电池的使用寿命的角度来看，场景ⅲ中的退役电池使用寿命较短，更换次数更多。从经济性看，如表2所示，
场景ⅲ的npv比场景ⅰ的npv小75.49万元。在场景ⅲ中，由于忽略了退役电池累积寿命损耗，会高估储能的投资效益，从而导致退役电池的容量控制容量较高。另外，图4中场景ⅲ退役电池存在过充/放电现象，图5中场景ⅲ的soh衰减比场景ⅰ更快。退役电池不合理的充/放电策略和较高的安装容量使得投资更换成本较高。虽然场景ⅲ的能源成本节约高于场景ⅰ，但仍不能弥补较高的储能投资更换成本。
[0170]
综上所述，场景ⅰ在考虑蓄电池累积寿命损耗的基础上，对退役电池容量退化现象进行提前预测，进而调整储能安装容量和充/放电策略，避免了高估储能投资吸引力的风险。这有助于平衡储能的效益和成本，延长退役电池的使用寿命。
[0171]
通过比较场景ⅰ和ⅳ，来分析比较电/热混合储能与单一储能。如表2所示，场景ⅳ的退役电池容量为2087.65kwh，远远大于场景ⅰ。在图4中，场景ⅰ中退役电池和蓄水罐可配合出力，在低负荷低电价时段不仅可以储电，还可利用低价电储热/冷，同时可加大对可再生能源的利用，实现多种能量跨时段转移，加深了冷/热/电在长时间尺度上的耦合关系，在保证供需平衡的同时，与综合能源系统多能流协调特性配合，缓解了退役电池的出力压力，降低了退役电池出力的峰值，进而延缓了图5所示的退役电池的退化过程。从退役电池寿命来看，场景ⅳ的退役电池寿命为3年，低于场景ⅰ的5年。场景ⅳ比场景ⅰ多更换退役电池3次。从经济性来看，场景ⅳ的能源成本节约和回收残值均高于场景ⅰ，但由于投资更换成本高达549.29万元，场景ⅳ的npv比场景ⅰ的npv小106.27万元。
[0172]
综上所述，在电/热混合储能容量控制中，考虑退役电池和蓄水罐的协同控制，可以降低退役电池的安装容量，促进混合储能的协调，减少退役电池的频繁充放电过程，有利于缓解退役电池的容量退化，提高综合能源系统的经济性。
[0173]
图6展示了soh
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对场景i方案经济性的影响。soh
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表示退役电池的更换点，进而影响能源成本节约、回收残值和退役电池更换成本。随着soh
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的增加，当能源成本节约和回收残值带来的收益与投资更换成本之间的差值最大时，方案的经济性最优。因此，soh
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是优化模型中需要优化的变量。在现有很多研究中，soh
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通常设置为固定值20％。为分析soh
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对结果的影响，将场景v与场景i进行对比。如表2所示，虽然场景v中退役电池使用寿命和投资更换成本均优于场景i，但能源成本节约和剩余价值分别比场景i少21.04％和74.55％。最终，场景v的净现值比场景i的npv小36.48万元。因此，在控制模型中优化soh
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，找到最佳退役点，可以提升综合能源系统储能控制的经济性。
[0174]
一种利用退役电池的综合能源电/热混合储能控制装置，参见图7，该装置包括：处理器1和存储器2，存储器2中存储有程序指令，处理器1调用存储器2中存储的程序指令以使装置执行实施例中的以下方法步骤：
[0175]
考虑退役电池容量的连续退化，建立退役电池累积寿命损耗计算模型；建立含电/热混合储能的综合能源系统模型；
[0176]
在退役电池累积寿命损耗计算模型基础上，考虑退役电池累积寿命损耗和退役电池更换问题，利用退役电池的综合能源电/热混合储能的双层容量控制；对双层模型进行求解，得到相应的电/热混合储能配置容量控制，步骤如下：输入负荷数据、光伏数据、设备参数等初始化数据；利用智能算法求解生成退役电池和蓄水罐的安装容量；以退役电池和蓄水罐的安装容量为边界条件，得到系统运行方案；传递运行成本计算结果修正综合能源系统净现值结果；判断净现值结果是否达到最优，否则重新计算安装容量，输出净现值最优结
果和相应的退役电池、蓄水罐的容量控制方案。
[0177]
进一步地，双层模型中的上层模型为容量控制优化模型，以最大化周期内的综合能源系统的净现值为目标，优化包括：退役电池和蓄水罐在内的电/热混合储能的容量和退役电池更换点，并将优化结果传递给下层模型；
[0178]
下层模型作为运行优化模型，考虑退役电池的容量变化，以综合能源系统年运行成本最小为目标，优化综合能源系统的运行方案。
[0179]
进一步地，上层模型的目标函数为优化综合能源系统在控制周期内的净现值，成本包括：电/热混合储能的初始投资成本和退役电池的更换成本；收入包括：安装电/热混合储能后所带来的能源成本节约，以及通过向回收公司出售退役电池获得的残值收益；约束条件为退役电池和蓄水罐的容量受到最大安装容量的限制。
[0180]
其中，所述下层模型的目标函数为最小化综合能源系统的年运行成本，包括综合能源系统的年运行维护成本和退役电池的累积寿命损耗成本；约束条件为：电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束、设备出力约束、购电功率表示。
[0181]
这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
[0182]
上述的处理器1和存储器2的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。
[0183]
存储器2和处理器1之间通过总线3传输数据信号，本发明实施例对此不做赘述。
[0184]
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质包括存储的程序，在程序运行时控制存储介质所在的设备执行上述实施例中的方法步骤。
[0185]
该计算机可读存储介质包括但不限于快闪存储器、硬盘、固态硬盘等。
[0186]
这里需要指出的是，以上实施例中的可读存储介质描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
[0187]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。
[0188]
计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过计算机可读存储介质进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质或者半导体介质等。
[0189]
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
[0190]
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0191]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。