摘要
本申请公开了一种基于粒子群算法的储能电站充放电管理方法,包括:获取储能电站的运行数据并构建储能电站内部数据集;基于粒子群算法构建多维度决策模型,及根据储能电站内部数据集设置多维度决策模型的约束条件和目标函数;执行粒子群算法,其中,粒子群中的每个粒子代表一套储能电站充放电策略,粒子群算法终止时,找到最优的充放电策略;基于最优的充放电管理策略管理储能电站的充放电。本申请基于改进型粒子群得到多维度决策模型,对储能电站的运营目标进行整合,对储能电站的充放电决策过程进行优化,使得储能电站的操作能够在多重因素的综合考虑下进行,提高了能量利用效率、最大化储能电站的经济效益以及降低运行维护成本。
技术关键词
储能电站
粒子群算法
充放电策略
充放电循环次数
充放电管理方法
电池健康状态
电池单元
管理策略
改进型粒子群
时间段
决策
电池健康状况
电池工作温度
位置更新
数据
可行解空间
速率
充放电模式
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系统安全评估方法
锂电池老化
储能变流器
仿真验证系统
归一化算法
粒子群算法
机器人关节
多项式
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因子
滚针轴承保持架
特性预测方法
行星排
行星轮
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储能电池组
大型储能电站
空调运行功率
充放电功率
储能电站电池
惩罚策略
故障诊断方法
广义最小二乘法
储能电站
电池簇