CN117081219A - 一种ems储能能量管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及储能管理技术领域，具体公开了一种EMS储能能量管理***，包括储能设备信息收集模块、均衡策略模块、能量管理模块、控制与执行模块以及升级维护模块；本发明根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，并根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过能量管理模块建立能量损失监测模型监测能量损失值，使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，提高了储能设备的使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及储能管理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种EMS储能能量管理***。
背景技术
在智能电网受外部因素影响而无法稳定运行时，加入储能管理设备可有效解决这一问题，储能管理设备的能量通过电池管理实现能量最大利用率，而对电池的能量均衡进行研究时，需要从均衡速度和能量损失两个角度来考虑，研究发现，均衡速度快将导致均衡的效果变差，且在充电过程中会损失较多的能量；而要使充电时能量损失降低，则均衡速度将变慢，且充电时长增加，综上，对于均衡充电时长与能量损失之间的调配问题有待深入研究，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种EMS储能能量管理***，根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，并根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过能量管理模块建立能量损失监测模型监测能量损失值，使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，能够提高储能设备的使用寿命，降低能量损失，提高储能***的稳定性，以及便于升级维护，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种EMS储能能量管理***，包括储能设备信息收集模块、均衡策略模块、能量管理模块、控制与执行模块以及升级维护模块，均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，均衡策略制定的具体步骤为：
步骤一，设定均衡目标：均衡目标包括最大化电池寿命、最大化***效率以及最小化能量损失；
步骤二，选择均衡方法：根据均衡目标选择均衡方法，均衡方法包括主动均衡、被动均衡以及混合均衡；
步骤三，设定均衡触发条件：基于电压差异设定电压差异阈值触发，基于电池荷电状态设定电池荷电状态阈值触发；
步骤四，构建均衡控制算法：根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失；
步骤五，策略调整：根据***的实时需求以及负载调整均衡策略。
作为本发明的进一步方案，步骤四构建均衡控制算法，根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过优化算法均衡充电时长和能量损失的具体步骤为：
步骤Q1，设定目标函数：综合充电时长和能量损失定义目标函数，其中，目标函数/>的公式为：
；
式中：为均衡充电时长的系数，/>为均衡能量损失的系数，/>为充电时长，/>为能量损失量；
步骤Q2，引入约束条件：引入充电时长和能量损失的约束条件，以确保均衡策略在满足性能要求的同时不超过限制，约束条件为：
；
；
式中：为能量损失的最大允许值，/>为充电时长的最大允许值；
步骤Q3，均衡优化：综合目标函数以及约束条件构建均衡优化模型，均衡优化模型的公式为：
；
式中：为充电时长和能量损失之间的权衡系数。
作为本发明的进一步方案，各模块功能为：
储能设备信息收集模块用于采集储能设备的实时数据，包括电压、电流、电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，将数据传送给数据处理模块；
数据处理模块用于对采集到的数据进行预处理、特征提取和分析，为均衡策略和能量管理策略提供数据支持；
均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略；
能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率；
控制与执行模块用于根据均衡策略模块和能量管理模块，对储能设备实时控制，包括充电控制以及放电控制；
升级维护模块对EMS储能能量管理***进行定期维护和升级。
性能目标包括最大化***效率、最大化电池寿命以及最小化能量损失，最大化***效率指在给定输入能量的情况下，输出的有用能量的比例，最大化***效率的公式表示为：***效率=(有用输出能量/输入能量)x100%；最大化电池寿命为延长电池的循环寿命或使用寿命，能够通过限制电池的充电和放电速率，减少电池的热损失和化学应力，从而延长电池的寿命或限制电池的深度充电和放电，以减少每次循环中的容量损失实现；最小化能量损失与电池的充放电效率和***损耗有关，减少能量损失的方法有：（1）提高电池充放电效率：通过优化充电和放电策略，以减少电池内部的能量损失；（2）减少***损耗：通过选择高效的电子元件和电路设计，以减少能量在***中的损耗；动态调整充放电策略：根据实时条件，包括温度、电池状态以及负载需求调整充电和放电策略，以最小化损失。
作为本发明的进一步方案，能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，能量损失监测模型的监测指标包括电池内阻、电池温度、充电效率、放电效率、电池充放电循环次数以及充电过程持续时长，能量损失监测模型的公式为：
；
式中：为电池内阻，/>为电池温度，/>为充电效率，/>为放电效率，/>为电池充放电循环次数，/>为充电过程持续时长。
作为本发明的进一步方案，能量管理模块使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率的具体步骤为：
步骤R1，基于梯度下降优化模型建立联系模型，将充电曲线和充电倍率与优化目标相联系，联系模型的公式为：
；
；
式中：为优化目标，/>为充电过程的总时间，/>为充电曲线，/>为充电倍率，/>为在给定的充电曲线和充电倍率下的能量损失函数，/>为能量损失率函数，表示在给定的充电曲线和充电倍率下每单位时间的能量损失率，/>为时间步长；
步骤R2，对优化目标函数进行微分，以计算相对于充电曲线和充电倍率的梯度：
；
；
；
式中：为拉格朗日密度函数，/>为拉格朗日乘子，为约束条件函数，/>为拉格朗日密度函数相对于/>的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数，/>为拉格朗日密度函数相对于的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数；
步骤R3，解拉格朗日密度函数方程得到关于充电曲线和充电倍率/>的微分方程，使用常微分方程求解器求解微分方程，找到最优充电曲线和充电倍率。
作为本发明的进一步方案，储能设备信息收集模块与均衡策略模块相连接，均衡策略模块与能量管理模块相连接，能量管理模块与控制与执行模块相连接，控制与执行模块与升级维护模块相连接。
本发明一种EMS储能能量管理***的技术效果和优点：
1、本发明通过均衡充电时长和能量损失，能够降低电池组的不一致性，提高储能设备的性能和使用寿命，减少储能设备在充电过程中的能量损失，提高储能***的效率；
2、本发明通过能量管理模块建立能量损失监测模型，监测能量损失值，并通过梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，从而降低能量损失；
3、本发明通过使用梯度下降优化模型，精确地找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，从而实现储能设备的优化管理。
附图说明
图1为本发明一种EMS储能能量管理***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种EMS储能能量管理***，包括储能设备信息收集模块、均衡策略模块、能量管理模块、控制与执行模块以及升级维护模块，均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，均衡策略制定的具体步骤为：
步骤一，设定均衡目标：均衡目标包括最大化电池寿命、最大化***效率以及最小化能量损失；
步骤二，选择均衡方法：根据均衡目标选择均衡方法，均衡方法包括主动均衡、被动均衡以及混合均衡；
最大化电池寿命使用被动均衡：通过电池内部的被动均衡电路来均衡电压，减少了电池在均衡过程中的额外能量损失。最大化***效率使用主动均衡通过外部电路或电子控制单元，能够更精确地控制电池之间的电压差异，减小电池内部能量损失，提高***效率；最小化能量损失使用混合均衡：混合均衡方法结合了主动和被动均衡的优点，以平衡均衡速度和能量损失，在需要时使用主动均衡，在不需要时使用被动均衡实现。
步骤三，设定均衡触发条件：基于电压差异设定电压差异阈值触发，基于电池荷电状态设定电池荷电状态阈值触发；
当电池单体或模块之间的电压差异超过预设的阈值时，将触发电压差异阈值触发，设置电压差异阈值为5毫伏，当两个电池单体之间的电压差异超过5mV，电压差异阈值触发将启动；基于电池荷电状态的触发条件是根据电池单体的充电状态来触发均衡操作，当电池单体之间的电池荷电状态差异超过阈值时，启动电池荷电状态阈值触发，当电池荷电状态差异阈值为1%，则两个电池单体之间的SOC差异超过1%时，电池荷电状态阈值触发启动。
步骤四，构建均衡控制算法：根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失；
步骤五，策略调整：根据***的实时需求以及负载调整均衡策略。
本发明实施例中，步骤四构建均衡控制算法，根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过优化算法均衡充电时长和能量损失的具体步骤为：
步骤Q1，设定目标函数：综合充电时长和能量损失定义目标函数，其中，目标函数/>的公式为：
；
式中：为均衡充电时长的系数，/>为均衡能量损失的系数，/>为充电时长，/>为能量损失量；
步骤Q2，引入约束条件：引入充电时长和能量损失的约束条件，以确保均衡策略在满足性能要求的同时不超过限制，约束条件为：
；
；
式中：为能量损失的最大允许值，/>为充电时长的最大允许值；
步骤Q3，均衡优化：综合目标函数以及约束条件构建均衡优化模型，均衡优化模型的公式为：
；
式中：为充电时长和能量损失之间的权衡系数。
将条件不等式嵌入到优化算法中，以满足给定的性能目标和约束条件，以在均衡充电时长和能量损失之间实现最佳权衡。
通过均衡充电时长和能量损失，能够降低电池组的不一致性，提高储能设备的性能和使用寿命，通过优化算法均衡充电时长和能量损失，减少储能设备在充电过程中的能量损失，提高储能***的效率，根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，自适应调整均衡策略，以确保在各种条件下都能实现储能设备的优化管理。
本发明实施例中，各模块功能为：
储能设备信息收集模块用于采集储能设备的实时数据，包括电压、电流、电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，将数据传送给数据处理模块；
数据处理模块用于对采集到的数据进行预处理、特征提取和分析，为均衡策略和能量管理策略提供数据支持；
均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略；
能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率；
控制与执行模块用于根据均衡策略模块和能量管理模块，对储能设备实时控制，包括充电控制以及放电控制；
升级维护模块对EMS储能能量管理***进行定期维护和升级。
均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，电池类型包括锂离子电池、铅酸电池以及镍氢电池；
***需求指储能***在特定应用场景下的性能要求，如电力***需要高功率输出和快速响应，因此需要更频繁的电压均衡，而电动汽车需要延长电池寿命，因此电压均衡更加注重电池寿命的最大化；
性能目标包括最大化***效率、最大化电池寿命以及最小化能量损失，最大化***效率指在给定输入能量的情况下，输出的有用能量的比例，最大化***效率的公式表示为：***效率=(有用输出能量/输入能量)x100%；最大化电池寿命为延长电池的循环寿命或使用寿命，能够通过限制电池的充电和放电速率，减少电池的热损失和化学应力，从而延长电池的寿命或限制电池的深度充电和放电，以减少每次循环中的容量损失实现；最小化能量损失与电池的充放电效率和***损耗有关，减少能量损失的方法有：（1）提高电池充放电效率：通过优化充电和放电策略，以减少电池内部的能量损失；（2）减少***损耗：通过选择高效的电子元件和电路设计，以减少能量在***中的损耗；动态调整充放电策略：根据实时条件，包括温度、电池状态以及负载需求调整充电和放电策略，以最小化损失。
本发明实施例中，能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，能量损失监测模型的监测指标包括电池内阻、电池温度、充电效率、放电效率、电池充放电循环次数以及充电过程持续时长，能量损失监测模型的公式为：
；
式中：为电池内阻，/>为电池温度，/>为充电效率，/>为放电效率，/>为电池充放电循环次数，/>为充电过程持续时长。
本发明实施例中，能量管理模块使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率的具体步骤为：
步骤R1，基于梯度下降优化模型建立联系模型，将充电曲线和充电倍率与优化目标相联系，联系模型的公式为：
；
；
式中：为优化目标，/>为充电过程的总时间，/>为充电曲线，/>为充电倍率，/>为在给定的充电曲线和充电倍率下的能量损失函数，/>为能量损失率函数，表示在给定的充电曲线和充电倍率下每单位时间的能量损失率，/>为时间步长；
步骤R2，对优化目标函数进行微分，以计算相对于充电曲线和充电倍率的梯度：
；
；
；
式中：为拉格朗日密度函数，/>为拉格朗日乘子，为约束条件函数，/>为拉格朗日密度函数相对于/>的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数，/>为拉格朗日密度函数相对于的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数；
步骤R3，解拉格朗日密度函数方程得到关于充电曲线和充电倍率/>的微分方程，使用常微分方程求解器求解微分方程，找到最优充电曲线和充电倍率。
通过使用梯度下降优化模型，精确地找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，从而实现储能设备的优化管理，梯度下降优化模型具有较强的鲁棒性，能够应对各种外部干扰和***误差，保持储能***的稳定性和可靠性，实现储能***的动态调整和优化。
本发明实施例中，储能设备信息收集模块与均衡策略模块相连接，均衡策略模块与能量管理模块相连接，能量管理模块与控制与执行模块相连接，控制与执行模块与升级维护模块相连接。
本发明实施例根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，并根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过均衡充电时长和能量损失，能够降低电池组的不一致性，提高储能设备的性能和使用寿命，减少储能设备在充电过程中的能量损失，提高储能***的效率；通过能量管理模块建立能量损失监测模型监测能量损失值，监测能量损失值，并通过梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，从而降低能量损失；使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，精确地找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率，从而实现储能设备的优化管理，提高了储能设备的使用寿命，降低能量损失，提高储能***的稳定性，以及便于升级维护。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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。
Claims (5)
1.一种EMS储能能量管理***，包括储能设备信息收集模块、均衡策略模块、能量管理模块、控制与执行模块以及升级维护模块，其特征在于，均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略，均衡策略制定的具体步骤为：
步骤一，设定均衡目标：均衡目标包括最大化电池寿命、最大化***效率以及最小化能量损失；
步骤二，选择均衡方法：根据均衡目标选择均衡方法，均衡方法包括主动均衡、被动均衡以及混合均衡；
步骤三，设定均衡触发条件：基于电压差异设定电压差异阈值触发，基于电池荷电状态设定电池荷电状态阈值触发；
步骤四，构建均衡控制算法：根据均衡方法和触发条件，使用优化算法均衡充电时长和能量损失，通过优化算法均衡充电时长和能量损失的具体步骤为：
步骤Q1，设定目标函数：综合充电时长和能量损失定义目标函数，其中，目标函数/>的公式为：
；
式中：为均衡充电时长的系数，/>为均衡能量损失的系数，/>为充电时长，/>为能量损失量；
步骤Q2，引入约束条件：引入充电时长和能量损失的约束条件，以确保均衡策略在满足性能要求的同时不超过限制，约束条件为：
；
；
式中：为能量损失的最大允许值，/>为充电时长的最大允许值；
步骤Q3，均衡优化：综合目标函数以及约束条件构建均衡优化模型，均衡优化模型的公式为：
；
式中：为充电时长和能量损失之间的权衡系数；
步骤五，策略调整：根据***的实时需求以及负载调整均衡策略。
2.根据权利要求1所述的一种EMS储能能量管理***，其特征在于，所述储能设备信息收集模块用于采集储能设备的实时数据，包括电压、电流、电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，将数据传送给数据处理模块；
数据处理模块用于对采集到的数据进行预处理、特征提取和分析，为均衡策略和能量管理策略提供数据支持；
均衡策略模块根据储能设备的电池类型、***需求、性能目标以及环境因素，设计均衡策略；
能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率；
控制与执行模块用于根据均衡策略模块和能量管理模块，对储能设备实时控制，包括充电控制以及放电控制；
升级维护模块对EMS储能能量管理***进行定期维护和升级。
3.根据权利要求1所述的一种EMS储能能量管理***，其特征在于，能量管理模块用于建立能量损失监测模型监测能量损失值，能量损失监测模型的监测指标包括电池内阻、电池温度、充电效率、放电效率、电池充放电循环次数以及充电过程持续时长，能量损失监测模型的公式为：
；
式中：为电池内阻，/>为电池温度，/>为充电效率，/>为放电效率，/>为电池充放电循环次数，/>为充电过程持续时长。
4.根据权利要求1所述的一种EMS储能能量管理***，其特征在于，能量管理模块使用梯度下降优化模型找到满足优化目标的最佳充电曲线和充电倍率的具体步骤为：
步骤R1，基于梯度下降优化模型建立联系模型，将充电曲线和充电倍率与优化目标相联系，联系模型的公式为：
；
；
式中：为优化目标，/>为充电过程的总时间，/>为充电曲线，/>为充电倍率，为在给定的充电曲线和充电倍率下的能量损失函数，/>为能量损失率函数，表示在给定的充电曲线和充电倍率下每单位时间的能量损失率，/>为时间步长；
步骤R2，对优化目标函数进行微分，以计算相对于充电曲线和充电倍率的梯度：
；
；
；
式中：为拉格朗日密度函数，/>为拉格朗日乘子，为约束条件函数，/>为拉格朗日密度函数相对于/>的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数，/>为拉格朗日密度函数相对于的变分，/>为相对于/>的导数的变分，/>为/>对时间的导数；
步骤R3，解拉格朗日密度函数方程得到关于充电曲线和充电倍率/>的微分方程，使用常微分方程求解器求解微分方程，找到最优充电曲线和充电倍率。
5.根据权利要求1所述的一种EMS储能能量管理***，其特征在于，储能设备信息收集模块与均衡策略模块相连接，均衡策略模块与能量管理模块相连接，能量管理模块与控制与执行模块相连接，控制与执行模块与升级维护模块相连接。
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