混合储能功率分配中的优化算法

洪 小 飞

（郑州工业应用技术学院基础教学部 河南 郑州 451100）

混合储能系统是由多种不同的储能装置组成的一种能量存储系统，其功率分配对于系统运行和性能至关重要。在实际对混合储能系统中各种储能装置进行功率分配时应遵循相应的原则，如储能装置在电流和功率等方面应具备绝对的安全性，分配时应满足系统在电压和功率等方面的运行要求等。因此，需要优秀的功率分配算法来帮助系统高效、安全地完成功率分配。混合储能功率分配优化算法可以对混合储能系统实现自适应优化调控，在满足储能系统运行要求的基础上最优化地分配功率，降低系统的能耗情况并提升系统运行的稳定性。

1 混合储能系统的组成及目标

混合储能系统是由多种能量存储媒介组成的混合储能系统，在电力系统的负荷平衡、峰谷电价平衡等方面发挥着重要作用。

从基本组成来分析，混合储能系统由超级电容器、蓄电池、超导磁能存储器等多种储能设备组成，它们之间互为补充却也相互影响，实现彼此之间的优势互补。混合储能系统的工作原理是利用超级电容器等快速响应储能设备来处理短期的高峰负荷，而蓄电池在对低谷电荷的处治方面则有着突出优势。实际应用时应严格把控各种储能设备的运转情况，从而最大限度地提升储能系统的能量利用效率。

混合储能系统的目标是提高储能效率和稳定性，降低能量成本，全过程不间断地储存和供应能量，而要想实现这一目标，混合储能系统必须满足多方面要求。首先，高效储能。系统应具备快速响应的能力，高效且低成本地储存能量，与电力系统对能量的实际需求相适应。其次，多元协调。系统中的各种储能设备应能够协调共存，彼此发挥各自优势以促进系统的稳定运行，避免运行荒漠化问题的出现。再次，可靠性。混合储能系统的运行过程应具备良好的安全性和稳定性。最后，经济性。储能系统实际应用时应具备良好的市场推广价值，且耗费的经济成本更低，进而实现整个行业可持续发展的战略目标，混合储能系统在绿色节能方面也应具有一定优势。

2 混合储能功率分配存在的问题分析

混合储能功率分配是指将电池、超级电容器等不同种类储能装置组合在一起，通过对其功率进行分配，实现高效能、低耗能、稳定可靠的储能系统运行功率分配过程。混合储能系统的功率分配需要满足系统电压稳定性、容量分配和储能系统的最大充放电功率，同时考虑能量和功率的平衡等实际应用因素。通常采用优化算法来实现功率分配优化，以满足不同运行状态下的具体功率要求。混合储能功率分配需要充分考量到以下几个方面的问题。

首先，多储能设备之间的协调问题。混合储能系统中包含蓄电池、超导磁能储存器和超级电容器等多种类型的储能设备，不同设备之间在电气性能和电化学特性方面本就有着较大区别，这势必会影响到其充放电状态、储能情况和运行效率，对其进行功率分配时应保证不同设备之间的协同工作，从而最大限度提升系统运行性能。其次，带宽限制问题。实际运用混合储能系统时对传输管道的带宽有着具体要求，如果不同设备之间的容量无法和这种要求相匹配，带宽限制问题会随之出现，为此，应有专人负责控制和分配各种储能设备的使用情况。再次，储能设备老化问题。任何类型的设备都有使用寿命，储能设备也不例外，在长期使用过程会出现老化和损耗等问题，充放电能力逐步下降，不但会影响混合储能系统的整体运行效率，还会降低安全性和稳定性，因此应定期更新和维护混合储能系统。最后，系统效率低下问题。系统运行效率还会受到操作不规范、功率分配不合理和能耗损失等因素的影响，间接影响系统运行的经济性。

因此，要想真正做好混合储能系统的功率分配工作，仍有科学规划功率分配、系统运行稳定性提升和保证各种储能设备的协同运转等多个问题需要解决，要选择最具针对性的问题解决优化算法，提升系统运行的稳定性和整体效率。

3 常用的混合储能功率分配算法

混合储能功率分配是混合储能系统管理中的重要问题之一。目前，常用的混合储能功率分配算法包括贪心策略、遗传算法和人工蜂群算法等。

（1）基于贪心策略的混合储能功率分配

基于贪心策略的功率分配算法将储能设备按照储能密度从高到低排序，然后从最高的设备开始分配功率直到满足目标功率。这种算法操作简单且容易实现，但在实际运用时往往无法轻易算出最优解，且无法确定各种储能设备的排列顺序。

为有效解决贪心算法运用过程中出现的问题，应进一步完善计算方法，如其他学者提出的增量贪心法、分阶段贪心法和基于启发规则的贪心算法等，这些算法在沿用了贪心策略的基础上确定了多样化的规则，更加科学合理地分配储能系统功率，提升了系统的运行效率。工作中应结合储能系统的具体要求和性能特点选择最佳的优化算法，以得到功率分配的最优解。

（2）基于遗传算法的混合储能功率分配

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，适用于解决复杂、高维度的优化问题。基于遗传算法的混合储能功率分配，第一，构建与系统相对应的数学模型，确定储能系统的各项参数和限制条件，如储能元件的功率、电流、电压和最大充放电状态下的功率、电流等。第二，选择适应度函数，精准评价每一个储能设备的性能特点，对其进行针对性改进。适应度函数能够在消耗尽可能少能量的基础上，提升混合储能系统的功率输出。第三，确定遗传算法运用过程中的变异率、种群大小和交叉率等基本参数，结合遗传算法的变异、交叉和筛选等环节操作流程，完成种群的更新任务，得到适应能力更强的个体。

通常情况下，应采取竞标筛选或是赌轮盘选择等策略完成选择操作，在考虑到个体具体适应度值的基础上选择性能更加优异的个体，它们便是种群的父代。交叉策略中则优先选择两个父代个体，按照既定方式组合它们的基因并得到两个子代个体，此时需随机改变其中一个体的个别基因，从而保证解的多样性。按照计算出固定解或达到最大迭代次数等停止条件实时终止遗传算法，确定混合储能系统中不同元件的最佳功率分配方案，最大限度地提升储能系统性能。

（3）基于人工蜂群算法的混合储能功率分配

构建基于人工蜂群算法的混合储能系统功率分配方案有着广阔的市场应用前景，其原理为实时控制储能设备的充放电功率，强化系统的储能特性，提升负载供应的稳定性。

可从两方面深入分析和探究混合储能系统分配中运用人工蜂群算法的性能情况，即确定相应的目标函数和筛选最优评价指标。前者在混合储能系统功率优化分配中能够发挥出重要作用，实际运用时可选用储能损耗最小化、储能峰值电价最大化和峰谷差价利用最大化等多种目标函数，任何一种目标函数都无法做到与实际需求完全匹配，此时就会得到不同的计算结果；后者是一个需要引起高度重视的问题，常见的评价指标有充放电效率、能量储存损耗和功率分配数值等，为得到混合储能系统功率分配的最优方案，必须精准计算出这些指标。

相比于其他算法，混合储能系统功率分配过程中运用人工蜂群算法展现出了更加优异的性能，其整体搜索能力强，能够快速确定最优解决方案，在实际应用和提升系统运行效率方案也体现出了良好的性价比。混合储能系统功率分配中以人工蜂群为优化算法时，能够最大限度地提升系统的储能特性，优化实际分配方案。但在运用时应确定好目标函数和评价指标，不断优化人工蜂群算法的相关参数，提升储能系统的运行效率。

4 结 语

在实际应用中，混合储能系统的功率分配往往面临着多变因素，包括负载容量的变化、充电桩的分布变化等。而混合储能功率分配优化算法可以快速实现对系统变化的适应，并快速响应调整，促使系统可以更好地适应系统变化，达到优化调控的目的。总之，在实践中混合储能功率分配优化算法有着广泛的应用价值，能够大幅度提升混合储能系统运行的安全性和稳定性，节约成本并降低能耗，为实现整个行业的可持续发展奠定基础。