蓄电池容量的线性优化

Question

目前，我正试图优化使用pyomo的电池存储。我以为一切都正常，但由于某种原因，仓库总是在一开始就卸货。这应该是不可能的，因为一开始仓库是空的.

def discharge_capacity_rule(model, t):
    return model.discharge[t] <= in_out_leistung
model.discharge_capacity_rule = Constraint(model.t, rule = discharge_capacity_rule)
def charge_capacity_rule(model, t):
    return model.charge[t] <= in_out_leistung
model.charge_capacity_rule = Constraint(model.t, rule = charge_capacity_rule)

def max_capacity_rule(model, t):
    return model.soe[t] <= battery_capacity
model.max_capacity_rule = Constraint(model.t, rule = max_capacity_rule)

def soe_start_rule(model, t):
    return model.soe[0] == soe_start 
model.soe_start_rule = Constraint(rule = soe_start_rule)
def soe_end_rule(model, t):
    return model.soe[n] == model.soe[0]
model.soe_end_rule = Constraint(rule = soe_end_rule)

def soe_rule(model, t):
    if t == 0:
        return model.soe[t] == soe_start
    else:
        return model.soe[t] == model.soe[t-1] + (model.charge[t] * in_out_efficiency) - (model.discharge[t] / in_out_efficiency)
model.soe_rule = Constraint(model.t, rule = soe_rule)

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Answer 1

这是贝斯优化中的一个常见问题。你只是为了功率而约束model.discharge[t] (也就是说，任何放电都不能超过BESS的名义功率输出)，但是对于超出可用能量的放电并没有明确的限制。model.soe计算是避免超出可用存储能量的一种常见方法，但在初始时间步骤中，您只是避免计算BESS的电荷状态并使用return model.soe[t] == soe_start设置初始值，因此，在这一时间步骤中，放电不受model.soe_rule约束，因为下面的约束适用于所有的时间步骤，但适用于初始的一步。

model.soe[t] == model.soe[t-1] + (model.charge[t] * in_out_efficiency) - (model.discharge[t] / in_out_efficiency)

您可以尝试一些方法：

1. Constraint放电到可用存储能量：

您可以限制model.discharge[t]小于或等于任何time.step的可用存储能量。这相当于SOE计算，因为model.soe不能小于零，但是这个but在初始时间步骤中也适用。约束是这样的：

def discharge_leq_soe(model，t)：model.discharget <= model.soet model.discharge_leq_soe =model.discharget

1. Fix初始电荷：

正如您评论的那样，您只需说在初始时间步骤中，在不允许的情况下释放，这将在初始时间步骤中将model.discharge设置为零：

pyo.Constraint(expr=model.dischargemodel.t.first()==0) = model.initial_discharge_fixed

1. Not固定初始soe:

你也不能修正初始的电荷状态，但是要计算它。在本文中，model.charge和model.discharge是不固定的，model.soe[0]是根据结果计算出来的。这可以为您提供一些关于改进de BESS调度所需的初始SOE的一些见解。在这种方法中，只需将soe_rule更改为：

def soe_rule( ==，t)：如果t == 0:返回model.soet == (model.charget * in_out_efficiency) - (model.discharget / in_out_efficiency) - (model.discharget / in_out_efficiency)其他:返回model.soet ==model.model 1+ (model.charget * in_out_efficiency) -(model.discharget/in_out_efficiency) model.soe_rule =约束(model.t，rule = soe_rule )