一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法及系统

技术领域

本发明涉及船舶复合储能系统技术领域，尤其涉及一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法及系统。

背景技术

混合动力船舶的运营稳定性和经济性与复合储能装置的容量息息相关，而复合储能装置综合效益的发挥与复合储能装置中各储能单元的配比是否合理直接相关；因此，对复合储能装置进行容量优化配置是复合储能装置在船舶电力系统中应用的关键技术之一。

船舶航行工况复杂多变，复合储能装置既要能够长时间稳定供电，又要能应对瞬时大功率充放电场合，同时又需要考虑到储能元件自身荷电状态和充放电效率等因素；此外，由于部分储能元件价格昂贵，需着重注意避免储能能量和功率的浪费。

目前船用复合储能容量优化配置极少考虑上述这些因素，研究主要集中在陆地微电网系统规划设计上，且通常局限于从单一目标函数对复合储能系统进行容量配置；若只从某一方面考虑复合储能系统的容量配置，难以发挥其最优功效，船用复合储能装置容量优化配置是一个多目标优化问题，现有技术并未综合考虑能量和功率要求、成本、功率平衡、功率平抑和储能装置使用寿命等因素。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法及系统，用以解决现有技术中未综合考虑能量和功率要求、成本、功率平衡、功率平抑和储能装置使用寿命因素，从而导致的复合储能系统容量配置无法达到最优功效的问题。

本发明提供一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法，包括以下步骤：

获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；

以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；

在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置。

进一步地，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量，具体包括，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量X＝[k

进一步地，所述复合储能系统综合成本D＝min(D

进一步地，还包括，以负荷功率波动平抑目标函数表征负荷功率平抑效果，所述负荷功率波动平抑目标函数为

进一步地，所述充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件，具体包括，在船舶全工况周期内复合储能系统的额定功率P≥P

Δα为锂电池、超级电容各型号储能元件Ragone曲线与直线y＝E

进一步地，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，包括，若决策向量个体x

进一步地，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

进一步地，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

进一步地，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

本发明还提供一种根据上述任一技术方案所述的船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法的系统，包括决策向量建立模块、优化目标函数及约束条件确定模块、容量配置确定模块；

所述决策向量建立模块，用于获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；

所述优化目标函数及约束条件确定模块，用于以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；

所述容量配置确定模块，用于在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：通过获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置；综合了考虑能量和功率要求、成本、功率平衡、功率平抑和储能装置使用寿命因素，使复合储能系统容量配置达到了最优功效。

附图说明

图1为本发明提供的船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法的流程示意图；

图2为本发明提供的负荷功率-时间(P-T)曲线图；

图3为本发明提供的Ragone曲线与直线交点图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

实施例1

本发明实施例提供了一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法，所述方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

S1、获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；

S2、以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；

S3、在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置。

优选的，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量，具体包括，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量X＝[k

一个具体实施例中，选取混合动力船舶全工况下的复合储能系统所对应的负荷功率-时间(P-T)曲线图，如图2所示；根据负荷P-T曲线，即P

P

确定符合船用标准的待选储能元件单体型号，储能元件单体包括锂电池和超级电容；

确定船用复合储能系统实际运行中所使用的分配策略及分配策略参数，如小波分解、低通滤波等；

一个具体实施例中，当分配策略低通滤波时，一阶低通滤波器公式如下式所示

式中，T为滤波时间常数(分配策略参数)，s为复变量，L

根据复合储能系统结构、功率容量需求、功率分配策略等因素，确定复合储能系统多目标容量优化配置的决策向量；选取单体型号，单体个数、单体组合形式及分配策略参数作为待优化的决策变量，得到优化问题的决策向量如下

X＝[k

依据串并联电路特性，多个锂电池/超级电容单体串并联后总电压、电流应小于临界值，可将决策向量转化为串联数量约束和并联数量约束；

一个具体实施例中，根据船用实际需求，完成优化目标的选取，如复合储能系统综合成本最低、负荷功率平抑效果最好、系统污染排放最小等；

另一个具体实施例中，选取复合储能系统综合成本最低和负荷功率平抑效果最好两个目标函数，按照所选择的优化目标，确定船用复合储能系统实际运行期间在该目标下的评价指标，结合复合储能系统的容量构成，完成优化目标函数构造；

优选的，所述复合储能系统综合成本D＝min(D

需要说明的是，复合储能系统综合成本D由初期投入成本D

D

上式中，C

D

上式中，κ

D

上式中，C

优化设计目标是在满足系统性能指标的情况下，储能系统的整个生命周期投资成本D最小，即

D＝min(D

优选的，所述船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法还包括，以负荷功率波动平抑目标函数表征负荷功率平抑效果，所述负荷功率波动平抑目标函数为

一个具体实施中，表征储能装置对负载功率波动的平抑效果，以平抑之后船舶负载功率变化差的平方和最小为原则建立目标函数，设定储能装置参与平抑负载功率波动的时间为[t

P

优选的，所述充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件，具体包括，在船舶全工况周期内复合储能系统的额定功率P≥P

Δα为锂电池、超级电容各型号储能元件Ragone曲线与直线y＝E

需要说明的是，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，确定充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统多尺度约束，包括以下步骤，

在船舶全工况周期内，储能系统的额定功率应能补充或吸收储能负荷可能出现的最大功率缺额P

其中，t

得出储能系统的额定功率P应满足大于或等于

在充放电效率和荷电状态限制下，储能系统最小额定容量E应满足大于或等于

其中，E

储能元件的恒功率放电是指电池从放电开始，以恒定功率放电，直至端电压下降到临界电压时为止的时间数值；由恒功率放电表可知放电时间和恒功率放电的功率值之间的关系，并以此计算放电能量，进而在能量—功率图上得到一系列散点，通过曲线拟合法绘制各型号锂电池和超级电容的Ragone曲线图；

分别获取锂电池、超级电容各型号储能元件Ragone曲线与直线y＝E

其中，Δα

优选的，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，包括，若决策向量个体x

需要说明的是，通过决策向量、优化目标及约束条件的确定，完成船舶锂电池/超级电容复合储能系统多目标容量优化配置的模型构造；

根据优化模型的特点，设计多目标智能优化工具，考虑该优化问题的复杂程度，选取一种基于Pareto的多目标进化算法(Multi-objectiveEvolutionary Algorithm，MOEA)作为核心优化工具

具体的，选取基于分解的多对多MOEA(Many-to-many based MOEA/D，MOEA/D-M2M)作为优化工具，该算法将一个多目标问题分解为若干个较为简单的子多目标问题，并将他们在一次迭代中并行处理；该算法可以有效解决多目标优化中存在的解空间分布不均衡问题，获得多样性较好的种群；

优选的，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

优选的，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

优选的，在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，还包括，若决策向量个体x

一个具体实施例中，根据本多目标优化问题的约束构成，设计相应的约束处理策略；对MOEA中个体的选择环节，对个体占优评价指标进行改进，对解集选择步骤，以决策向量个体x

两个体均为可行解，且Δα

两个体均为可行解，且Δα

个体x

个体x

v

式中，v

v

v

v

v

其中，E

个体x

MOEA算法迭代次数的确定，以Pareto前沿的收敛性及分布性指标不再出现明显变化为准；选取多目标优化计算中常用的反转世代距离IGD(Inverted GenerationalDistance)和表示超立方体体积指标(Hypervolume，H指标)，IGD、H指标是常用的可以同时评价算法收敛性和分布性的指标；

通过对所构造的复合储能系统多目标容量优化配置模型运行MOEA/D-M2M算法，获取最优Pareto解集，并根据优化目标值的结果以及实际运行需要，确定最终的船舶锂电池/超级电容复合储能系统容量配置方案。

实施例2

本发明实施例提供了一种实施例1所述的船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法的系统，包括决策向量建立模块、优化目标函数及约束条件确定模块、容量配置确定模块；

所述决策向量建立模块，用于获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；

所述优化目标函数及约束条件确定模块，用于以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；

所述容量配置确定模块，用于在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置。

本发明提供了一种船舶复合储能系统多目标容量优化配置方法及系统，通过获取复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配参数，根据所述复合储能系统结构、功率容量需求及功率分配建立决策向量；以复合储能系统综合成本及负荷功率平抑效果作为优化目标函数，以全工况周期内船舶负荷需求与复合储能系统能量供给的平衡为基准，获取充放电效率和荷电状态限制下的复合储能系统约束条件；在所述决策向量、优化目标函数及复合储能系统约束条件下，利用多目标进化算法获取决策向量个体的最优解集，以决策向量个体的最优解集，确定最终的复合储能系统容量配置；综合了考虑能量和功率要求、成本、功率平衡、功率平抑和储能装置使用寿命因素，使复合储能系统容量配置达到了最优功效；

本发明技术方案针对决策变量设计，选取储能元件单体型号，单体个数、单体组合形式及分配策略参数作为待优化的决策变量；在充分考虑船舶航行工况的基础之上，分析储能装置充放电特点，选取复合储能系统综合成本最低和负荷功率平抑效果最好两个目标函数；依据负荷功率-时间(P-T图)曲线和功率分配策略完成多尺度约束分析，包括最小能量约束、最大功率约束和储能元件Ragone曲线约束等；最后通过选取MOEA并完善基于该问题的解约束策略，实现对优化问题求解，得到混合动力船舶复合储能系统多目标容量配置方案；本发明技术方案在兼顾储能能量和功率需求的基础上，减小因部件冗余而造成的费用，同时达到船舶在多种航行工况下对储能系统暂态响应和稳态输出性能要求；针对问题求解，采用多目标进化算法以满足多维度的优化需求，从而降低投入成本、平抑负荷功率波动，对混合动力船舶节能减排、提高营运经济性等具有重要意义。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。