[发明专利]用于分布式发电系统储能装置DC/DC变换器的控制方法及装置

权利要求书

1.一种用于分布式发电系统储能装置DC/DC变换器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

检测获得所述储能装置的参数、分布式发电系统中发电装置的参数、负荷的参数中的至少两种类型的参数；其中，所述储能装置的参数包括第一输出电压和第一输出电流、电荷状态、充电次数、放电次数、放电深度中的至少一个，分布式发电系统中发电装置的参数包括第二输出电压和第二输出电流，负荷的参数包括负荷电流；

根据上述参数，利用遗传法生成控制策略，对所述DC/DC变换器进行控制，包括步骤：以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括历史放电次数和历史放电深度；以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数和历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行和分布式发电装置的离网，以实时控制策略对所述DC/DC变换器进行控制；

其中，所述以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括放电次数和发电装置的发电量；确定约束条件，包括放电深度范围和功率平衡；进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成历史控制策略，得到历史放电次数和历史放电深度数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数和历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括步骤：

基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括历史放电次数、历史放电深度、发电装置的发电功率、负荷电流和电荷状态；

确定约束条件，包括放电深度范围和功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行和分布式发电装置的离网。

3.一种用于分布式发电系统储能装置DC/DC变换器的控制装置，其特征在于，包括单片机、RS232通信接口电路、电源电路、显示电路，其中，

单片机以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括历史放电次数和历史放电深度，以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数和历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行和分布式发电装置的离网，以实时控制策略对所述DC/DC变换器进行控制；数据为检测获得所述储能装置的参数、分布式发电系统中发电装置的参数、负荷的参数中的至少两种类型的参数；

其中，以上一个周期的历史参数作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出历史控制策略，包括步骤：基于运行成本最小原则，构建目标函数；创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括放电次数和发电装置的发电量；确定约束条件，包括放电深度范围和功率平衡；进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成历史控制策略，得到历史放电次数和历史放电深度数据；

RS232通信接口电路，实现与储能装置、发电装置、负荷之间的通信，以获取相应的参数；

电源电路，为控制装置提供所需电能；

显示电路，用于显示分布式发电系统的运行状态。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，单片机为STM32单片机。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述以实时检测得到的参数以及所述历史放电次数和历史放电深度，作为遗传算法中的参数，利用遗传算法计算出实时控制策略，包括步骤：

基于运行成本最小原则，构建目标函数；

创建初始种群，初始种群的参数为目标函数中影响运行成本的变量，包括历史放电次数、历史放电深度、发电装置的发电功率、负荷电流和电荷状态；

确定约束条件，包括放电深度范围和功率平衡；

进行交叉、变异、变异种群计算、优异种群筛选，当到达设定的遗传代数后生成实时控制策略，包括控制蓄电池放电运行、充电运行、分布式发电装置并网运行和分布式发电装置的离网。