【摘 要】
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随着新能源汽车的快速发展,动力电池生产量及退役量逐年攀升,退役动力电池的梯次利用对于最大化资源利用、减少环境污染具有重要作用。目前退役电池主要在削峰填谷等场景进行梯次利用,盈利能力不足。如何在更多场景下寻求退役电池的价值,为退役电池的梯次利用找到合理的投资回报模式,是业界一直关注的问题。为此,本文聚焦于退役电池在用户侧作为储能使用时的优化配置问题,分为长期购买配置与恶劣天气下的短期租赁配置两种场景
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随着新能源汽车的快速发展,动力电池生产量及退役量逐年攀升,退役动力电池的梯次利用对于最大化资源利用、减少环境污染具有重要作用。目前退役电池主要在削峰填谷等场景进行梯次利用,盈利能力不足。如何在更多场景下寻求退役电池的价值,为退役电池的梯次利用找到合理的投资回报模式,是业界一直关注的问题。为此,本文聚焦于退役电池在用户侧作为储能使用时的优化配置问题,分为长期购买配置与恶劣天气下的短期租赁配置两种场景,兼顾用户侧用电经济性与可靠性,开展了以下研究:(1)针对退役电池梯次利用可行性问题,对退役电池梯次利用的安全性与经济性进行了分析,总结了不同种类退役电池的安全性,建立了退役电池作为储能的成本收益模型。算例表明退役磷酸铁锂电池更具有成本优势。(2)针对用户侧固定配置退役电池场景,计及退役电池容量衰减以及用电负荷预测不确定性问题,分别从配置容量、功率和运行充放电控制入手进行了深入研究。首先,以退役电池储能系统全寿命周期收益最大为目标,计及退役电池储能系统容量衰减建立了混合整数线性规划配置模型,得到最优配置容量与额定功率;在此基础上,针对日常运行充放电控制需求,提出了基于长短记忆神经网络(LSTM)及贝叶斯优化的负荷滚动预测模型,以日收益最大为目标,计及预测不确定性建立了运行优化模型,得到最优充放电策略。通过算例验证了所提方法的可行性与经济性。(3)针对用户侧光伏参与后等效负荷受短时天气影响较大的问题,提出了恶劣天气下退役电池容量租赁优化模型。首先,提出了基于模糊均值聚类与非线性自回归(FCM-NARX)的光伏预测模型,结合负荷预测得到等效负荷,然后,以租赁期间收益最大为目标,通过定义恶劣天气下的备用系数对储能备用容量进行约束,提出了计及削峰激励以及备用系数的容量租赁优化模型,得到最优租赁容量与运行策略。最后,算例表明,通过临时租用部分移动式退役电池储能,可以起到恶劣天气下的有功支撑及削峰作用,保证用户可靠性的同时,兼顾用电的经济性。
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