电池储能模型最优控制Python源码

这个Python源码实现了电池储能模型的最优控制，包含五个脚本，从data .csv文件读取价格、负载和温度数据。利用pyomo抽象模型构建决策变量、目标和约束，使用ipopt求解器计算最优解并绘制结果。BESS模型根据物理域分类为荷电状态(SoC)、温度和降解。SoC模型根据容量单位分类为电能、电荷和化学浓度。基于SoC的能量模型大多线性，但表示效率和功率限制的方式不同。基于充电的SoC模型涉及多种等效电路。基于化学浓度的SoC模型利用材料特性和物理参数预测电池电压和充电容量。温度模拟热产生和传热，热由熵变、过电位损失和电阻加热产生，通过传导、辐射和对流传递。热模型基于产生和传递机制的变化。电池退化模型基于经验或物理机制。