Capturer l'efficacité dépendante de l'état de charge dans les systèmes de stockage d'énergie batterie : une approche par modèle de Bernoulli

RÉSUMÉ La modélisation précise des systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) est cruciale pour optimiser leur intégration aux réseaux électriques à forte pénétration d'énergie renouvelable. Les modèles stochastiques conventionnels supposent souvent des rendements de charge et décharge constants, une simplification excessive qui néglige la dépendance significative des performances de la batterie à son état de charge (SOC). Cet article présente un modèle analytique novateur pour les BESS basé sur une chaîne de Markov à temps et états discrets qui intègre explicitement les rendements dépendants du SOC et les limitations d'acceptation de charge. Le BESS est modélisé comme un tampon à états finis soumis à des flux d'énergie stochastiques entrants et sortants, où les probabilités de transition sont fonction du SOC actuel. Nous dérivons une solution analytique explicite pour la distribution de probabilité stationnaire des niveaux de charge de la batterie. À travers une étude numérique illustrative, l'analyse comparative montre que, lorsque l'acceptation de charge est limitée à un SOC élevé (par exemple, pour la préservation de l'état de santé), notre modèle prédit un changement significatif du comportement opérationnel comparé aux modèles idéaux ou à efficacité constante. La masse de probabilité du système tend à se concentrer dans une plage intermédiaire, un comportement que les modèles plus simples négligent souvent. Cela a des implications importantes pour la dimensionnement et les stratégies de contrôle des BESS, indiquant que la stratégie d'exploitation choisie influence fortement la capacité utilisable appropriée. Le modèle proposé offre un cadre efficace en calcul et plus réaliste pour analyser ces dépendances.