基于粒子群算法的全釩液流電池儲能系統功率分配方法

楊海泉

（海螺綠能科技（安徽）有限公司，安徽 合肥 241000）

0 引 言

全釩液流電池儲能系統與其他類型的電能裝置相比，其在電池及關鍵原材料的研發上實現了高度的商業化發展，在極大程度上降低了制造成本以及應用成本[1]，這種先進的能源管理基礎在一定程度上解決了風能、太陽能并網發電技術面臨的瓶頸。不僅如此，作為一種儲能裝置，其通過自身的能源儲備可以有效緩解電網峰谷的調節壓力，將儲能的價值實現了最大化。借助其自帶的應急備用電源管理機制[2]，在極大程度上避免了電能應用異常問題[3]。不僅如此，其使用壽命長的特點也使得其在實際應用中得到了更加充分的認可[4]。在正常環境下，全釩液流電池儲能系統的最高循環效率可以達到70%以上，最大支持充放電深度為100%[5]，能夠滿足不同環境下的用電需求。在高速的響應機制下，充放電模式的切換時間也實現了極致化[6]。但是值得關注的是，其按需分配電池系統功率的模式帶來了系統功率分配的問題[7]。

為此，本文提出基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的全釩液流電池儲能系統功率分配方法，通過對供能單元粒子化處理，利用全局尋優的方式實現對功率最優分配，并通過實驗測試的方式驗證了設計方法的有效性，為相關電力資源的管理提供參考價值。

1 全釩液流電池儲能系統功率分配方法設計

1.1 全釩液流電池儲能系統供能單元粒子化處理

對于全釩液流電池儲能系統而言，其功率分配環節明顯較多。因此，要實現對功率的有效分配，要對每個環節的功率需求作出最佳定量判斷。以此為基礎，對所有功率消耗環節的信息進行綜合，得出最終的目標分配方案。本文采用PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群優化）算法實現對功率的分配。因此，在對儲能系統整體功率分配進行計算之前，對全釩液流電池儲能系統內功率構成因素進行粒子化處理。

假設全釩液流電池儲能系統內功率構成因素數量為n，那么則對應生成n個粒子，在對其進行粒子化處理時，需要注意的是，在后期的計算中需要計算粒子的最優值，如果粒子的復雜性過高會加大尋優的難度，除此之外，粒子之間的關聯性也會降低粒子尋優的效果。為此，本文在對全釩液流電池儲能系統內功率構成因素進行粒子化處理時，主要保持了其本身的簡潔性，未額外設置參數對粒子的一致性進行固態調整，也未對粒子建立梯度依賴性關系，因此最大限度保留粒子的獨立性。以此為基礎，在n個粒子中，任意粒子都可以表示為

式中：xn為對應全釩液流電池儲能系統內消耗功率的第n個組成部分粒子信息；an為儲能系統內消耗功率的第n個組成部分基礎運行參數信息；bn為儲能系統內消耗功率的第n個組成部分覆蓋的供電范圍信息；cn為儲能系統內消耗功率的第n個組成部分對應電能流量信息。

通過這樣的方式，實現對全釩液流電池儲能系統內功率組成因素的粒子化處理，為后續的功率分配計算提供基礎。

1.2 全釩液流電池儲能系統功率分配計算

在上述基礎上，對全釩液流電池儲能系統功率的計算就可以轉化為對n個粒子最優值的綜合計算。本質上，可以將其理解為對粒子在功率賦值范圍內的定位問題，本文借助PSO算法的優勢實現該過程。

對由n個粒子組成的粒子群進行初始化處理，確保各粒子的初始位置在其對應可行解空間范圍內，此時的可行解空間范圍就是組成因素功率的最大值和最小值之間的范圍。以此為基礎，對粒子的移動速率進行約束，由于不同粒子尋優范圍也不同，因此本文以區間范圍的形式對其進行設置，并表示為[Smin，Smax]。計算方式為

式中：Zmin和Zmax分別表示粒子可行解最小空間范圍和最大空間范圍。在計算過程中需要注意的是，功率賦值范圍的上限和下限不僅要考慮其所覆蓋范圍的用能需求，同時也要充分考慮對應機組的運行能力，一般情況下，以額定功率的30%作為下限，以額定功率的120%作為上限。結合該標準與式（2）的計算結果，設置合理的粒子尋優范圍。

以此為基礎，對應粒子尋優函數可以表示為

式中：f（*）為尋優函數；z0為覆蓋范圍目標供能值；Zn為xn對應的可行解空間范圍。其中，z0受環境基礎條件以及電能流量的雙重影響，因此其計算方式可以表示為

式中：a0為環境的基礎狀態；λ為單個電能流量帶來的擾動系數；c0為基礎電能流量。

通過這樣的方式，采用全局尋優的方式在功率賦值范圍內計算得到所有粒子的最優值，也就是對應的最優功率分配結果，其可表示為

式中，P為最終的計算結果。

通過這樣的方式，實現對全釩液流電池儲能系統功率分配的準確計算。

2 應用測試

為了進一步分析本文提出分配方法的實際應用效果，進行了試驗測試，采用文獻[4]提出的基于分布式一致性控制策略功率分配方法和文獻[5]提出的基于塔架載荷靈敏度分配方法作為測試的對照組。

2.1 測試環境

在本文的測試階段，建立包含3個全釩液流電池的儲能系統，分別編號1—3。三者互聯，形成微電網模型。在微電網未出現功率異常的情況下，任意兩個微電網之間均可以實現功率交互。考慮到構建的儲能系統中各微電網可調控的資源是有限的，本文以1號全釩液流電池作為系統的領導者，2號和3號全釩液流電池作為跟隨者。在系統內共設置10個用能電機，在功率設置上，將系統用能電機的最小出力下限定義為額定出力的30%，最短連續運行時間為60 min，最短連續停機時間為30 min，其啟動系數為1.50，停機系數為0.50。系統中各功率分配單元的基礎成本參數如表1所示。

表1 各功率分配單元基礎成本參數

以此為基礎，對構建的儲能系統實施連續功率分配仿真，頻率為1 min/次，進行24 h。分別統計3種方法的分配誤差以及相關成本。

2.2 測試結果

對3種方法在功率分配上的誤差進行統計，其結果如表2所示。

表2 不同方法功率分配誤差統計表

從表2中可以看出，文獻[4]分配方法的功率分配誤差波動較大，最大誤差達到了-1.33 kW，最小誤差僅為0.32 kW，文獻[5]方法的功率分配誤差相對穩定，但是整體誤差偏高，基本穩定在0.75 kW-0.95 kW范圍內。相比之下，本文設計方法功率分配結果誤差明顯低于文獻[4]和文獻[5]方法，其始終穩定在0.50 kW以內，且最小值僅為0.15 kW。表明本文方法能夠實現對儲能系統功率的合理分配，這是因為本文利用粒子算法對其進行全局尋優，提高了分配效果。

在上述基礎上，對比了3種方法下系統中各功率分配單元的成本開銷，其結果如圖1所示。

圖1 不同方法下系統中各功率分配單元單位時間成本開銷對比

從圖1可以看出，3種方法中，文獻[4]方法的成本開銷最高，文獻[5]方法的成本開銷次之，本文方法的成本開銷最低，這也與上文的功率分配誤差結果一致。由此可以判定，本文設計功率分配方法可以通過合理分配功率，在不影響系統運行的基礎上，降低儲能系統的成本開銷。

3 結 論

全釩液流電池儲能系統作為一種應用廣泛的電力裝置，對其功率進行合理分配不僅對于提高電能利用率具有重要意義，在降低系統成本開銷方面也發揮著積極作用。本文提出基于粒子群算法的全釩液流電池儲能系統功率分配方法，最大限度提高了功率分配結果與實際用能需求之間的擬合度，降低了不必要的成本開銷。通過本文的研究，希望為電力資源管理工作的開展提供有價值的參考。