【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及能源管理，具體地說，涉及分布式儲能系統的協調方法。
技術介紹
1、分布式儲能系統的協調方法旨在通過集中式、分散式或混合式的控制策略，優化多個儲能單元的充放電行為，以滿足電力系統的需求并提高整體效率，通常涉及優化算法、市場機制或智能技術來實現這一目標。分布式儲能系統（dess）的協調方法旨在優化多個分散的儲能裝置之間的協作，以實現電力系統的高效運作。這些方法涵蓋了從集中式到分散式的多種控制策略，旨在根據實時需求、電價波動、可再生能源的間歇性以及電網穩定性等因素，動態地調整儲能單元的充放電狀態。在集中式控制框架下，所有儲能設備由單一的中央控制器統一調度，該控制器利用先進的算法處理來自電網的數據，以預測未來的需求并據此下達充放電指令；而在分散式或多代理系統中，儲能單元被賦予一定的自主權，它們可以通過本地信息與相鄰單元之間的通信來做出響應決策，這種方式更加靈活且具備更好的容錯能力。此外，基于市場機制的方法通過模擬經濟交易，利用價格信號引導儲能單元的行為，從而促進供需平衡；混合控制則綜合了集中與分散的優勢，能夠在不同層面實現精細調控；層級控制則按功能將儲能設備分層，使每一層專注于特定的任務，從而提升整體系統的反應速度與協調能力。
2、在現有的分布式儲能系統的協調方法中，對于偶爾出現的數據丟失情況，無法合理處理數據；實時數據采集和處理過程中可能存在數據延遲或丟失，影響決策的及時性和準確性；狀態評估因缺乏全面的健康監測手段而無法及時發現潛在故障；控制策略可能過于靜態，不能很好地適應動態變化的電網需求。因此，提供分布式
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供分布式儲能系統的協調方法，以解決上述
技術介紹
中提出的在現有的分布式儲能系統的協調方法中，對于偶爾出現的數據丟失情況，無法合理處理數據；實時數據采集和處理過程中可能存在數據延遲或丟失，影響決策的及時性和準確性；狀態評估因缺乏全面的健康監測手段而無法及時發現潛在故障；控制策略可能過于靜態，不能很好地適應動態變化的電網需求的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術目的在于提供了分布式儲能系統的協調方法，包括以下步驟：
3、s1、通過傳感器網絡收集實時運行數據；
4、s2、在獲取實時運行數據后，通過scada系統對實時運行數據進行數據預處理；
5、s3、在數據預處理后，通過安時積分法對實時運行數據進行評估；
6、s4、根據實時運行數據的評估結果，引入多目標優化智能預測協調控制策略，基于多目標優化算法計算得到最優功率輸出；
7、s5、通過pid控制器將計算出的控制信號發送給各個儲能單元執行，并監測執行結果。
8、作為本技術方案的進一步改進，所述s1中，實時運行數據包括荷電狀態、能量儲存、功率、容量。
9、作為本技術方案的進一步改進，所述s2中，進行數據預處理的具體步驟為：
10、s2.1、使用移動平均濾波器來平滑數據，用于減少噪聲的影響；
11、s2.2、當數據點缺失時，采用線性插值填補空缺值；
12、s2.3、標準化處理，再將實時運行數據進行歸一化處理。
13、作為本技術方案的進一步改進，所述s2.1中，使用移動平均濾波器來平滑數據涉及的表達式具體為：
14、；
15、其中，表示平滑后的數據點；表示原始數據點；表示窗口大小；表示儲能單元。
16、作為本技術方案的進一步改進，所述s3中，通過安時積分法對實時運行數據進行評估，涉及的具體過程為：
17、當儲能單元的儲存能量為，最大能量存儲能力為，則：
18、；
19、其中，表示儲能單元在時刻的荷電狀態；表示時刻；
20、當使用電池作為儲能單元，通過累積充放電電流來估算儲存能量：
21、；
22、其中，表示儲能單元在時刻的儲存能量；表示儲能單元在時間的功率；
23、在離散時間下，積分可以通過數值方法來近似：
24、；
25、儲存能量的更新公式為：
26、；
27、其中，表示時間間隔。
28、作為本技術方案的進一步改進，所述s4的具體步驟為：
29、s3.1、根據評估結果構建一個最大能量利用率的目標函數；
30、s3.2、定義約束條件，用于確保儲能單元的運行處于安全范圍內；
31、其中，約束條件具體為：
32、；
33、；
34、其中，表示儲能單元的最小功率限制；表示儲能單元的最大功率限制；表示儲能單元在時刻的允許荷電狀態；表示儲能單元的最低允許荷電狀態；表示儲能單元的最高允許荷電狀態；
35、s3.3、引入多目標優化智能預測協調控制策略，基于多目標優化算法計算得到最優功率輸出。
36、作為本技術方案的進一步改進，所述s3.1中，最大能量利用率的目標函數表達式具體為：
37、；
38、其中，表示最大能量利用率的目標；表示儲能單元在時刻的功率輸出；表示儲能單元在時刻存儲或釋放的能量；表示儲能單元在時刻因為充放電而導致的能量損耗；表示儲能單元的數量；表示調度周期或時間步的總數。
39、作為本技術方案的進一步改進，所述s3.3中，所述s3.3中，多目標優化智能預測協調控制策略基于多目標優化算法計算最優功率輸出，則多目標優化智能預測協調控制策略涉及的的具體步驟為：
40、s3.31、基于多目標優化算法，計算得到功率輸出；
41、；
42、其中，表示儲能單元在時刻的最優功率輸出；表示儲能單元的充放電效率；表示儲能單元的能量損耗系數。
43、s3.32、考慮儲能單元的健康狀態，對多目標優化算法進行優化調整，將健康狀態代入至多目標優化算法得到新的多目標優化算法：
44、；
45、其中，表示引入儲能單元的健康狀態后儲能單元在時刻的最優功率輸出；表示動態權重因子，表示根據儲能單元健康狀態的變化進行調整；表示健康狀態；
46、s3.3、考慮到由于用戶端的電力需求也隨時間段不同而變化、發電量隨天氣和時間變化導致的電力供需不平衡的問題，引入可再生能源發電量和負荷需求，得到最終的最優功率輸出：
47、；
48、其中，表示引入可再生能源發電量和負荷需求后儲能單元在時刻的最優功率輸出；表示動態權重因子，根據負荷需求和可再生能源發電量的變化進行調整；表示可再生能源發電量表示負荷需求。
49、作為本技術方案的進一步改進，所述s5中，通過pid控制器將計算出的控制信號發送給各個儲能單元執行的具體步驟為：
50、s5.1、根據得到的最優功率輸出，使用pid控制器來生成實際的控制信號并發送給儲能單元；
51、s5.2、儲能單元接收到控制信號后，根據控制信本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S1中，實時運行數據包括荷電狀態、能量儲存、功率、容量。
3.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S2中，進行數據預處理的具體步驟為：
4.根據權利要求3所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S2.1中，使用移動平均濾波器來平滑數據涉及的表達式具體為：
5.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S3中，通過安時積分法對實時運行數據進行評估，涉及的具體過程為：
6.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S4的具體步驟為：
7.根據權利要求6所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S3.1中，最大能量利用率的目標函數表達式具體為：
8.根據權利要求6所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S3.3中，多目標優化智能預測協調控制策略基于多目標優化算法計算最優功率輸出，則多目標優化智能
9.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S5中，通過PID控制器將計算出的控制信號發送給各個儲能單元執行的具體步驟為：
10.根據權利要求9所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述S5.1中，控制信號的輸出具體為：
...【技術特征摘要】
1.分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述s1中，實時運行數據包括荷電狀態、能量儲存、功率、容量。
3.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述s2中，進行數據預處理的具體步驟為：
4.根據權利要求3所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述s2.1中，使用移動平均濾波器來平滑數據涉及的表達式具體為：
5.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方法，其特征在于：所述s3中，通過安時積分法對實時運行數據進行評估，涉及的具體過程為：
6.根據權利要求1所述的分布式儲能系統的協調方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：南鈺，寇曉適，鄭罡，武亞非，孔真真，徐曉波，趙坤，孫鵬程，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司開封供電公司，
類型：發明
國別省市：
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