含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法

1.本技术涉及电力系统储能技术领域，尤其涉及一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法。


背景技术：

2.随着可再生能源技术的发展，风力发电和光伏发电在供电体系中的占比不断提高，而通过储能系统，比如，储能电池组，可以将可再生能源发电系统输出的电量进行存储，在合适的时间进行储能放电。
3.基于此，含多类型储能电池的分布式能源系统的普及率逐渐提高，含多类型储能电池的分布式能源系统可以通过调节各储能单元充放电的控制来最大化消纳可再生能源的出力，实现对可再生能源盈余电量的消纳，并为负荷电力缺口提供电能。在实际应用中，由于分布式能源系统具有多个储能单元，为提高对各储能单元控制的合理性，需要对分布式能源系统的运行进行优化。
4.相关技术中，进行优化时，由于含有多类型混合储能设备的系统中，各个储能设备往往具有不同的最大充放电功率和充放电时间，如果把所有储能单元都作为独立的优化变量，则大大增加问题的复杂性，导致无法求解。因此，相关技术中通常是将系统内所有储能设备等效为单个储能系统，将其最大充放电功率、充放电时间等参数单一等效化，并作为调度优化问题的限制条件以求解优化模型。
5.然而，上述优化方式可能造成单一储能设备的设备利用率低。并且，对各个储能单元的充放电限制条件不均，可能导致某些储能设备的运行状态超出额定运行条件限制，最终将造成储能设备损坏。


技术实现要素：

6.本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
7.为此，本技术的第一个目的在于提出一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法，该方法能够保证多个储能设备之间的充放电同步性，有效降低系统运行优化计算复杂性，最大程度发挥储能系统整体调节能力，保证了储能设备的安全性和各个储能设备的利用率，提高能源系统的出力。
8.本技术的第二个目的在于提出一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统；
9.本技术的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
10.为达上述目的，本技术的第一方面实施例在于提出一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法，该方法包括以下步骤：
11.以提高可再生能源的消纳和含多类型储能设备的分布式能源系统独立运行能力为目标,构建优化所述含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数；
12.将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元整体运行，并针对所述目标函
数中的目标参数设定多个约束条件，所述多个约束条件包括对每个储能单元的充放电和储能进行限制的条件；
13.根据所述多个约束条件求解所述目标函数，并控制所述含多类型储能设备的分布式能源系统按照求解结果在所述多个约束条件下运行。
14.可选地，在本技术的一个实施例中，构建优化所述含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数，包括：构建以可再生能源最大消纳为目标的第一目标函数，并最小化所述第一目标函数；构建以所述含多类型储能设备的分布式能源系统与电网传输能量最小为目标的第二目标函数；联合所述第一目标函数和所述第二目标函数，将优化所述含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的多目标优化问题转化为单目标优化问题。
15.可选地，在本技术的一个实施例中，通过以下公式表示所述优化所述含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数：
[0016][0017]
其中，n为将每日划分的时间段数目，p
wi
为第i个时间段的风力发电功率，p
pvi
为第i个时间段的光伏发电功率，a为消纳风力发电的优先级系数，b为消纳光伏发电的优先级系数，p
ni
为第i个时间段的含多类型储能设备的分布式能源系统与电网之间的传输功率，c是储能充放电判定系数。
[0018]
可选地，在本技术的一个实施例中，多个约束条件包括：储能单元内各储能设备间的soc差值约束条件、有功功率约束条件、能源系统与电网传输功率约束条件、储能功率约束条件、充放电状态约束条件、储能荷电状态soc约束条件、充放电次数约束条件和功率变化率约束条件。
[0019]
可选地，在本技术的一个实施例中，通过以下公式表示所述储能单元内各储能设备间的soc差值约束条件：
[0020][0021]
其中，s
b1i
为第一个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
bni
为第n个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
b,diff
为储能单元内储能设备之间soc差值的上限，n为储能单元中储能设备的个数。
[0022]
可选地，在本技术的一个实施例中，在所述含多类型储能设备的分布式能源系统包括聚类后的两个储能单元时，通过以下公式表示所述有功功率约束条件：
[0023][0024]
其中，为第i个时间段第一储能单元的放电功率，为第i个时间段第一储能单元的充电功率，为第i个时间段第二储能单元的放电功率，为第i个时间段第二储能单元的充电功率，p
iload
为第i个时间段负荷功率的大小；
[0025]
通过以下公式表示所述能源系统与电网传输功率约束条件：
[0026]
|p
ni
|≤p
max
[0027]
其中，p
max
为系统与电网传输功率允许的上限。
[0028]
可选地，在本技术的一个实施例中，通过以下公式表示所述储能功率约束条件：
[0029][0030]
其中，
[0031]
其中，为第一储能单元的放电信号，为第一储能单元的充电信号，为第二储能单元的放电信号，为第二储能单元的充电信号，为第一储能单元的最大放电功率，为第二储能单元的最大放电功率，为第一储能单元的最大充电功率，为第二储能单元的最大充电功率；
[0032]
通过以下公式表示所述充放电状态约束条件：
[0033]u1i
＝u
2i
[0034]
其中，u
1i
为第一储能单元的充放电状态控制信号，u
2i
为第二储能单元的充放电状态控制信号。
[0035]
可选地，在本技术的一个实施例中，通过以下公式表示所述储能荷电状态soc约束条件：
[0036][0037]
其中，s
11
＝s
1start
，s
1n
＝s
1end
，s
21
＝s
2start
，s
2n
＝s
2end
，
[0038]
其中，s
1i
为第一储能单元第i个时间段开始时刻的soc大小，s
2i
为第二单元系统第i个时间段开始时刻的soc大小，为第一单元系统的放电效率，为第一储能单元的充电效率，为第二储能单元的放电效率，为第二储能单元的充电效率，s
1start
为第一储能单元的日初soc，s
1end
为第一储能单元的日终soc，s
2start
为第二储能单元日初soc，s
2end
为第二储能单元日终soc，s
1max
和s
1min
分别为第一储能单元的soc上限阈值和下限阈值，s
2max
和s
2min
分别为第二储能单元的soc上限阈值和下限阈值，s1和s2分别为第一储能单元和第二储能单元的容量；
[0039]
可选地，在本技术的一个实施例中，通过以下公式表示所述充放电次数约束条件：
[0040][0041]
其中，z
1i
和z
2i
分别是第一储能单元和第二储能单元辅助计算循环次数的参数，k为充放电次数限制参数；
[0042]
通过以下公式表示所述功率变化率约束条件：
[0043][0044]
其中，是两个时间段之间风力发电的最大功率变化量，是两个时间段之间光伏发电的最大功率变化量，是两个时间段之间第一储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间第二储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间含多类型储能设备的分布式能源系统与电网之间的最大传输功率变化量。
[0045]
为达上述目的，本技术的第二方面实施例还提出了一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统，包括以下模块：
[0046]
构建模块，用于以提高可再生能源的消纳和含多类型储能设备的分布式能源系统独立运行能力为目标,构建优化所述含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数；
[0047]
设定模块，用于将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元整体运行，并针对所述目标函数中的目标参数设定多个约束条件，所述多个约束条件包括对每个储能系统的充放电和储能进行限制的条件；
[0048]
控制模块，用于根据所述多个约束条件求解所述目标函数，并控制所述含多类型储能设备的分布式能源系统按照求解结果在所述多个约束条件下运行。
[0049]
为了实现上述实施例，本技术第三方面实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法。
[0050]
本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：本技术通过求解设定的目标函数和设定能源系统运行的多个类型的约束条件，对分布式能源系统的运行进行优
化。为有效降低优化计算复杂性，将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元而整体运行，能够保证分布式能源系统中同类型储能设备之间的充放电同步性，避免储能设备的运行状态超出额定运行条件限制，有利于保证储能设备的安全性。并且，最大程度发挥储能系统整体调节能力，通过相应的约束条件对各个储能单元的充放电操作和储能操作进行限制，保证了各个储能单元的设备利用率，实现可再生能源出力最大化。并且，还通过将多目标优化问题转化为单目标优化问题等方式，在实际应用中可以大幅度简化优化模型的复杂度，提高该多目标优化问题的求解效率。
[0051]
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0052]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0053]
图1为本技术实施例提出的一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法的流程图；
[0054]
图2为本技术实施例提出的一种具体的含多类型储能设备的分布式能源系统的结构示意图；
[0055]
图3为本技术实施例提出的一种能源系统运行优化的目标函数的设定方法流程图；
[0056]
图4为本技术实施例提出的一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统的结构示意图。
具体实施方式
[0057]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0058]
下面参考附图描述本发明实施例所提出的一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法和系统。
[0059]
图1为本技术实施例提出的一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0060]
步骤s101，以提高可再生能源的消纳和含多类型储能设备的分布式能源系统独立运行能力为目标,构建优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数。
[0061]
其中，本技术针对的含多类型储能设备的分布式能源系统，是指包含多个类型的可再生能源发电系统(比如，包括风力发电系统和光伏发电系统)以及多个储能单元的分布式能源系统一个储能单元中包含多个储能设备，比如，储能电池。每个储能单元可以对应存储某一可再生能源发电系统输出的电量，各个储能单元中储能设备的类型也可以不同。
[0062]
需要说明的是，本技术的含多类型储能设备的分布式能源系统中包含的可再生能源发电系和储能单元的数量根据实际应用需求设置，此处不做限制。举例而言，本技术以能源系统包含两个储能单元为示例进行描述，如图2所示，在本技术一个实施例中提出的一种
含多类型储能设备的分布式能源系统包括：第一储能单元10、第二储能单元20、两个风力发电系统30、两个光伏发电系统40、电网50和用电侧60。其中，第一储能单元10和第二储能单元20通过储能变换器与电网连接，光伏发电系统40通过光伏变换器与电网连接。可以理解的是，在本技术其他实施例中，也可以设置大于两个的多个储能单元，以及其他类型的可再生能源系统。
[0063]
具体的，本技术构建以提高可再生能源的消纳以及能源系统独立运行的能力为目标的多目标优化模型，该多目标优化模型包含两个目标，其中包括以弃风弃光、电网交换电量最小为目标。具体设置时，判断能源系统独立运行的能力可以以能源系统与电网交换电能的大小为判断依据。
[0064]
为了更加清楚的说明本技术构建优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数的具体实现过程，下面以在本技术一个实施例中提出的一种构建方法进行示例性说明，图3为本技术实施例提出的一种能源系统运行优化的目标函数的设定方法流程图，如图3所示，该方法包括以下步骤：
[0065]
步骤s301，构建以可再生能源最大消纳为目标的第一目标函数，并最小化第一目标函数。
[0066]
在本实施例中，构建的目标函数公式可以先通过如下公式表示：
[0067]
minf1＝{f1,f2}
[0068]
其中，f1是以可再生能源最大消纳为目标的目标函数，即第一目标函数。f2是以与电网交换功率最小为目标的目标函数，即第二目标函数。
[0069]
具体的，在设置第一目标函数时，设置该函数包含的可再生能源有风力发电和光伏发电，通过以下公式表示最小化第一目标函数：
[0070][0071]
其中，n为每日划分的时间段数目，本实施例中优化的颗粒度为15min，因此n在本实施例中为96；p
wi
为第i个时间段的风电功率，p
pvi
为第i个时间段的光伏发电功率；系数a和b的作用是对消纳光伏和风电的优先级进行限定，当a》b的时候，优先使用风电，a《b的时候，优先使用光伏发电。本技术实施例优先使用风电，因此设置a》b。
[0072]
步骤s302，构建以含多类型储能设备的分布式能源系统与电网传输能量最小为目标的第二目标函数。
[0073]
在本技术实施例中，与电网传输能量最小目标函数f2，需要以绝对值的方式进行表示，由于分布式能源系统与电网传输能量与分布式能源系统和电网之间的传输功率相关，因此，可以通过以下公式表示设置的第二目标函数：
[0074][0075]
其中，p
ni
为第i个时间段的分布式能源系统与电网之间的传输功率，设定流入分布式能源系统为正；系数c用于限制在风电、光电充足的情况下，优先余电上网还是优先储能充电。在c《a,b的时候，如果风光过剩，则优先储能充电，如果储能已经达到上限，则能够保证风光电量上网。如果风光不足，则优先控制储能放电操作。
[0076]
步骤s303，联合第一目标函数和第二目标函数，将优化含多类型储能设备的分布
式能源系统运行方式的多目标优化问题转化为单目标优化问题。
[0077]
具体的，综合考虑以上两个目标函数，对第一目标函数和第二目标函数进行联合和整理，可以将多目标优化问题转化为单目标优化问题，最终构建的优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数通过以下公式表示：
[0078][0079]
其中，n为将每日划分的时间段数目，p
wi
为第i个时间段的风力发电功率，p
pvi
为第i个时间段的光伏发电功率，a为消纳风力发电的优先级系数，b为消纳光伏发电的优先级系数，p
ni
为第i个时间段的含多类型储能设备的分布式能源系统与电网之间的传输功率，c是储能充放电判定系数。
[0080]
步骤s102，将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元整体运行，并针对目标函数中的目标参数设定多个约束条件，其中，多个约束条件包括对每个储能系统的充放电和储能进行限制的条件。
[0081]
需要说明的是，在实际应用中，分布式能源系统中各个储能设备在充/放电过程中soc和运行时间存在差异，若采用传统的统一优化控制原则，可能导致部分储能设备提前退出运行。而单独对每个设备独立优化，则可能导致求解过程复杂，甚至无解的情况。因此，本技术在建立优化调度模型时，对分布式能源系统的多个储能设备进行聚类与降维。
[0082]
作为一种可能的实现方式，为有效降低优化计算复杂性，将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元，将同一储能单元内的各个储能设备按照所属的整体进行整体运行。储能单元可视为一个储能设备的集合体，在保证相同类型储能设备充放电的同步性的同时，可提高单一储能设备的利用率，并为日后能量管理优化运行提供明确的一致性条件。
[0083]
在本技术后续实施例中，还针对聚类后的每个储能单元内各储能设备间的soc差值进行约束，详见后续实施例的说明。
[0084]
其中，目标函数中的目标参数是求解该目标函数的关键参数，比如，对于步骤s101的示例中构建的目标函数，目标参数包括：p
wi
、p
pvi
和p
ni
。即设置包含上述目标参数的约束条件。
[0085]
在本技术一个实施例中，设定的多个约束条件包括：储能单元内各储能设备间的soc差值约束条件、有功功率约束条件、能源系统与电网传输功率约束条件、储能功率约束条件、充放电状态约束条件、储能荷电状态soc约束条件、充放电次数约束条件和功率变化率约束条件。
[0086]
其中，通过以下公式表示储能单元内各储能设备间的soc差值约束条件：
[0087][0088]
其中，s
b1i
为第一个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
bni
为第n个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
b,diff
为储能单元内储能设备之间soc差值的上限，n为储能单元中储能设备的个数。
[0089]
进一步的，为了更加清楚的说明设定的各个约束条件，下面继续参照图2所示的示例，以含多类型储能设备的分布式能源系统包含进行上述聚类后的两个储能单元，即上述
第一储能单元和第二储能单元时，剩余的其他各个约束条件进行示例性说明：
[0090]
作为第一个示例，对于有功功率约束条件，该分布式能源系统需要满足有功功率平衡的等式约束，因此，可以通过以下公式表示有功功率约束条件：
[0091][0092]
其中，为第i个时间段第一储能单元的放电功率，保持为非负值。为第i个时间段第一储能单元的充电功率，保持为非正值。为第i个时间段第二储能单元的放电功率，保持为非负值。为第i个时间段第二储能单元的充电功率，保持为非正值。p
iload
为第i个时间段负荷功率的大小。
[0093]
可以理解的是，在本技术其他实施例中，当含多类型储能设备的分布式能源系统包含其他数量的储能系统时，仅需要对上述有功功率约束条件的公式进行变形，比如，对于n个储能单元，则有功功率约束条件通过以下公式表示：
[0094][0095]
需要说明的是，在本技术后续的示例中，对于约束条件的公式仅可以通过上述方式进行变形，以适用于n个储能单元，后续均不再赘述。由此，本技术的含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法可以适用于多个储能单元，提高了本技术的优化方法的适用性。
[0096]
作为第二个示例，对于能源系统与电网传输功率约束条件，能源系统与电网传输功率约束，受到分布式能源系统设备容量和线路等方面的约束，系统与电网的交换功率有一定的限制，因此，可以通过以下公式表示能源系统与电网传输功率约束条件：
[0097]
|p
ni
|≤p
max
[0098]
其中，p
max
为系统与电网传输功率允许的上限。
[0099]
作为第三个示例，对于储能功率约束条件，对于储能的运行，需要引入充放电状态变量：这个四个变量为0，1变量，通过以下公式表示储能功率约束条件：
[0100][0101]
其中，
[0102]
其中，为第一储能单元的放电信号，为第一储能单元的充电信号，为第二储能单元的放电信号，为第二储能单元的充电信号，为第一储能单元的最大放电功率，为第二储能单元的最大放电功率，为第一储能单元的最大充电功率，为第二储能单元的最大充电功率。
[0103]
具体的，当为1的时候，第一储能单元处于放电状态，为0；当为1的时候，第一储能单元处于充电状态，为0；同理，与采用相同的方式控制第二储能单元。
[0104]
作为第四个示例，对于充放电状态约束条件，为防止出现设备组互相充电的低效率情况，需对两储能系统进行充放电约束，以保持相同的充放电状态，因此，可以通过以下公式表示充放电状态约束条件：
[0105]u1i
＝u
2i
[0106]
其中，u
1i
为第一储能单元的充放电状态控制信号，u
2i
为第二储能单元的充放电状态控制信号。
[0107]
作为第五个示例，对于储能荷电状态soc约束条件，可以通过以下公式表示储能荷电状态soc约束条件：
[0108][0109]
其中，s
11
＝s
1start
，s
1n
＝s
1end
，s
21
＝s
2start
，s
2n
＝s
2end
，
[0110]
其中，s
1i
为第一储能单元第i个时间段开始时刻的soc大小，s
2i
为第二储能单元第i个时间段开始时刻的soc大小，为第一储能单元的放电效率，为第一储能单元的充电效率，为第二储能单元的放电效率，为第二储能单元的充电效率，s
1start
为第一储能单元的日初soc，s
1end
为第一储能单元的日终soc，s
2start
为第二储能单元日初soc，s
2end
为第二储能单元日终soc，s
1max
和s
1min
分别为第一储能单元的soc上限阈值和下限阈值，s
2max
和s
2min
分别为第二储能单元的soc上限阈值和下限阈值，s1和s2分别为第一储能单元和第二储能单元的容量。
[0111]
作为第六个示例，对于充放电次数约束条件，即需要对每日的充放电次数进行限制，可以通过以下公式表示充放电次数约束条件：
[0112][0113]
其中，z
1i
和z
2i
分别是第一储能单元和第二储能单元用于辅助计算循环次数的参数，z
1i
和z
2i
为设定值为0，1的变量，k为充放电次数限制参数。
[0114]
作为第七个示例，对于功率变化率约束条件，防止出现功率突变的情况，需应用如下约束公式以限制系统中各部分的功率变化率：
[0115][0116]
其中，是两个时间段之间风力发电的最大功率变化量，是两个时间段之间光伏发电的最大功率变化量，是两个时间段之间第一储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间第二储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间含多类型储能设备的分布式能源系统与电网之间的最大传输功率变化量。
[0117]
步骤s103，根据多个约束条件求解目标函数，并控制含多类型储能设备的分布式能源系统按照求解结果在多个约束条件下运行。
[0118]
具体的，将上述设定的多个约束条件作为优化问题的限制条件，以求解优化模型，即求解在多个约束条件限制下，控制该含多类型储能设备的分布式能源系统运行的待定参数的数值。然后，再控制分布式能源系统按照求解后的参数运行，并且控制分布式能源系统内部各个单元的运行状态符合上述多个约束条件。
[0119]
由此，本技术以含风光可再生能源发电及储能的分布式能源系统为研究对象，提出一种含多类型混合储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法，在保证多个储能单元的充放电同步性，最大程度发挥储能系统整体调节能力，其效益是简化优化问题的复杂度，提高优化问题的求解效率。本技术的方法不仅两个储能单元可用，多型储能设备接入系统同样适用。
[0120]
综上所述，本技术实施例的含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法，通过求解设定的目标函数和设定能源系统运行的多个类型的约束条件，对分布式能源系统的运行进行优化。为有效降低优化计算复杂性，将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元而整体运行，能够保证分布式能源系统中同类型储能设备之间的充放电同步性，避免储能设备的运行状态超出额定运行条件限制，有利于保证储能设备的安全性。并且，该方法最大程度发挥储能系统整体调节能力，通过相应的约束条件对各个储能单元的充放电操作和储能操作进行限制，保证了各个储能单元的设备利用率，实现可再生能源出力最大化。并且，该方法还通过将多目标优化问题转化为单目标优化问题等方式，在实际应用中可以大幅度简化优化模型的复杂度，提高该多目标优化问题的求解效率。
[0121]
为了实现上述实施例，本技术还提出了一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统，图4为本技术实施例提出的一种含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统的结构示意图，如图4所示，该系统包括：构建模块100、设定模块200和控制模块300。
[0122]
其中，构建模块100，用于以提高可再生能源的消纳和含多类型储能设备的分布式能源系统独立运行能力为目标,构建优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的
目标函数。
[0123]
设定模块200，用于将总运行时间接近的储能设备聚类为一个储能单元整体运行，并针对目标函数中的目标参数设定多个约束条件，其中，多个约束条件包括对每个储能单元的充放电和储能进行限制的条件。
[0124]
控制模块300，用于根据多个约束条件求解所述目标函数，并控制含多类型储能设备的分布式能源系统按照求解结果在多个约束条件下运行。
[0125]
可选地，在本技术的一个实施例中，构建模块100具体用于：构建以可再生能源最大消纳为目标的第一目标函数，并最小化第一目标函数；构建以含多类型储能设备的分布式能源系统与电网传输能量最小为目标的第二目标函数；联合第一目标函数和第二目标函数，将优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的多目标优化问题转化为单目标优化问题。
[0126]
可选地，在本技术的一个实施例中，构建模块100具体用于通过以下公式表示优化含多类型储能设备的分布式能源系统运行方式的目标函数：
[0127][0128]
其中，n为将每日划分的时间段数目，p
wi
为第i个时间段的风力发电功率，p
pvi
为第i个时间段的光伏发电功率，a为消纳风力发电的优先级系数，b为消纳光伏发电的优先级系数，p
ni
为第i个时间段的含多类型储能设备的分布式能源系统与电网之间的传输功率，c是储能充放电判定系数。
[0129]
可选地，在本技术的一个实施例中，多个约束条件包括：有功功率约束条件、能源系统与电网传输功率约束条件、储能功率约束条件、充放电状态约束条件、储能荷电状态soc约束条件、充放电次数约束条件和功率变化率约束条件。
[0130]
可选地，在本技术的一个实施例中，设定模块200具体用于通过以下公式表示所述储能单元内各储能设备间的soc差值约束条件：
[0131][0132]
其中，s
b1i
为第一个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
bni
为第n个储能设备第i个时间段开始时刻的soc大小，s
b,diff
为储能单元内储能设备之间soc差值的上限，n为储能单元中储能设备的个数。
[0133]
可选地，在本技术的一个实施例中，在含多类型储能电池的分布式能源系统包括聚类后的两个储能储能单元时,设定模块200具体用于通过以下公式表示有功功率约束条件：
[0134][0135]
其中，为第i个时间段第一储能单元的放电功率，为第i个时间段第一储能单元的充电功率，为第i个时间段第二储能单元的放电功率，为第i个时间段第二储能单元的充电功率，p
iload
为第i个时间段负荷功率的大小；
[0136]
通过以下公式表示能源系统与电网传输功率约束条件：
[0137]
|p
ni
|≤p
max
[0138]
其中，p
max
为系统与电网传输功率允许的上限。
[0139]
可选地，在本技术的一个实施例中，设定模块200具体用于通过以下公式表示所述储能功率约束条件：
[0140][0141]
其中，
[0142]
其中，为第一储能单元的放电信号，为第一储能单元的充电信号，为第二储能单元的放电信号，为第二储能单元的充电信号，为第一储能单元的最大放电功率，为第二储能单元的最大放电功率，为第一储能单元的最大充电功率，为第二储能单元的最大充电功率；
[0143]
通过以下公式表示所述充放电状态约束条件：
[0144]u1i
＝u
2i
[0145]
其中，u
1i
为第一储能单元的充放电状态控制信号，u
2i
为第二储能单元的充放电状态控制信号。
[0146]
可选地，在本技术的一个实施例中，设定模块200具体用于通过以下公式表示储能荷电状态soc约束条件：
[0147][0148]
其中，s
11
＝s
1start
，s
1n
＝s
1end
，s
21
＝s
2start
，s
2n
＝s
2end
，其中，s
1i
为第一储能单元第i个时间段开始时刻的soc大小，s
2i
为第二储能单元第i个时间段开始时刻的soc大小，为第一储能单元的放电效率，为第一储能单元的充电效率，为第二储能单元的放电效率，为第二储能单元的充电效率，s
1start
为第一储能单元的日初soc，s
1end
为第一储能单元的日终soc，s
2start
为第二储能单元日初soc，s
2end
为第二储能系统日终soc，s
1max
和s
1min
分别为第一储能单元的soc上限阈值和下限阈值，s
2max
和s
2min
分别为第二储能系统的soc上限阈值和下限阈值，s1和s2分别为第一储能单元和第二储能单元的容量；
[0149]
通过以下公式表示充放电次数约束条件：
[0150][0151]
其中，z
1i
和z
2i
分别是第一储能单元和第二储单元统辅助计算循环次数的参数，k为充放电次数限制参数；
[0152]
通过以下公式表示功率变化率约束条件：
[0153][0154]
其中，是两个时间段之间风力发电的最大功率变化量，是两个时间段之间光伏发电的最大功率变化量，是两个时间段之间第一储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间第二储能单元的最大功率变化量，是两个时间段之间含多类型储能电池的分布式能源系统与电网之间的最大传输功率变化量。
[0155]
需要说明的是，前述含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法的实施例的解释说明也适用于该实施例的系统，此处不再赘述
[0156]
综上所述，本技术实施例的含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定系统，通过求解设定的目标函数和设定能源系统运行的多个类型的约束条件，对分布式能源系统的运行进行优化，能够保证分布式能源系统中同类型储能设备之间的充放电同步性，避免储能设备的运行状态超出额定运行条件限制，有利于保证储能设备的安全性。并且，该系统最大程度发挥储能系统整体调节能力，通过相应的约束条件对各个储能单元的充放电操作和储能操作进行限制，保证了各个储能单元的设备利用率，实现可再生能源出力最大化。并且，该系统还通过将多目标优化问题转化为单目标优化问题等方式，在实际应用中可以大幅度简化优化模型的复杂度，提高该多目标优化问题的求解效率。
[0157]
为了实现上述实施例，本技术还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任一所述的含多类型储能设备的分布式能源系统运行优化确定方法。
[0158]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0159]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0160]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0161]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0162]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0163]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0164]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机
可读取存储介质中。
[0165]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。