复杂电网场景下多SSB蓄电池储能系统调度的自适应优化算法

2026-06-05 14:44:41

可再生动力的快速普及加重了电网办理的杂乱性，特别是在调度多个电池储能体系（BESS）方面。针对这一应战，咱们提出自习惯优化能量办理体系（AO-EMS）算法，该算法显著提高了杂乱电网环境下电力体系调度的灵活性与牢靠性。本算法经过选用根据优先级的容量操控机制与集成化的荷电状态（SoC）平衡战略，可以有用办理多个公共衔接点（PoC）和变压器节点（TNs）。这些特性保证了存储资源的公平使用与使用寿数延伸。可调理的优先级设置使体系可以在既定束缚条件下精确完成操控方针，然后优化资源装备并增强体系安稳性。经过理论剖析和实践验证——包含具有杂乱分支装备的场景——咱们证明了该算法的有用性。来自两个实际测验站点与一项瞬态模拟的运转数据进一步标明，这种自习惯优化办法在不同拓扑结构、可再生动力动摇及读档改变下均展现出杰出的安稳性和鲁棒性。

导言

可再生动力并网的快速增长从底子上改变了现代电力体系，推动了对多样化储能处理计划日益增长的需求。虽然这种转型促进了可持续展开，但也给电网办理带来了重大应战，特别是在储能调度与操控方面[1][2]。从电化学电池到机械储热等各类储能体系，对保持电网安稳性和可再生动力并网发挥着至关重要的作用。在很多技能中，电池储能体系（BESS）因其高功率、快速呼应才能和可扩展性而备受重视[3]。但是，储能体系的大规划布置，特别是在杂乱配电网中，给体系运转与操控带来了许多应战，包含变压器容量办理、需求呼应、防逆流（ARF）操控以及功率因数调理等问题[4]。值得注意的是，变压器容量束缚与需求束缚显著制约了电池储能体系（BESS）的无限扩展，由于超出这些束缚的BESS设备只能使用其潜在容量的一部分，这与不受此类束缚运转的体系构成鲜明对比[5]。这种可用容量的部分使用现象已成为现有许多设备的束缚性要素，实质上阻碍了储能体系的进一步展开。这些技能杂乱性已演变为电力商场买卖、辅佐服务及风电光伏等可再生动力进一步交融的隐性壁垒[6][7][8]。处理这些应战对于推动电力体系清洁动力转型至关重要。
根据Novoa等人[6]和Weckesser等人[9]在分布式动力资源(DER)选址与容量优化方面的基础性作业，并补充了Liu等人[10]经过电池储能体系处理电能质量问题的研讨，虽然部分研讨聚集于经过自习惯动态规划优化电池充放电战略以延伸电池寿数并下降本钱[11]，以及选用深度强化学习(DRL)完成微电网多性向经济优化[12]，本文选取BESS作为现代储能技能的典型事例，对储能使用中的能量办理体系(EMS)进行了全面研讨[13]。 %%以往研讨虽已包含电能质量提高、不平衡读档补偿、容量优化及充放电战略等多个方面，但本研讨将使用范围拓宽至杂乱扩展包规划与需求办理场景。该算法为并网环境中的电力办理体系使用供给了坚实的理论基础，保证实时电力买卖与辅佐服务在既定安全边界内牢靠运转。虽然本文所述算法专为BESS使用规划并验证，但其核心原理可适配多种动力体系，为发电侧与用电侧体系均供给牢靠的多层级能量办理才能。这种广泛适用性标明，该算法具备成为跨动力技能与场景的归纳功能量办理处理计划的潜力。
现有关于电力体系使用中EMS（动力办理体系）研讨方向的相关文献可分为几大主流范畴：聚集器材级功能的电力电子操控[14][15]，包含根据含糊逻辑的光储微电网操控战略[16]；偏重经济优化的电力商场操控[5][8][17][18][19]；保证体系安稳性的并网/离网操控战略[20][21]；以及面向电网整体运转的体系级操控[22][23]。虽然这些研讨为电池储能体系(BESS)的集成做出了重要奉献，但其首要针对装备相对简单的工业场景。多项研讨探索了需求侧办理战略，例如文献[24]将线性规划与气候猜测体系相结合以下降需量电费，文献[25]经过二元优化办法优化用户需求本钱，以及文献[26]比较了恒定阈值模型猜测操控(CT-MPC)与调整需求阈值模型猜测操控(ADT-MPC)在需量电费办理中的使用。但是，商业环境往往面临更杂乱的应战，尤其在多变压器并网体系中，多个电池储能体系单元需在不同电压等级和运转束缚条件下完成和谐运转[21][27]。针对此类杂乱商业场景所需的分布式操控算法——需一起办理变压器容量束缚、电能质量和体系安稳性，并支持商场参加——现在仍缺少充沛研讨[28]。随着商业范畴对可再生动力整合与储能才能提高需求的日益增长，这一研讨空白显得益发要害。
动力办理体系（EMS）在现代电力体系中对优化电池储能体系（BESS）的运转起着至关重要的作用。Choudhury [29]对微电网中储能体系的操控战略进行了全面评述，着重了EMS在和谐多种动力资源方面的重要性。
Arani等[30]研讨了BESS在电网使用中的操控战略，要点重视频率调理和电力买卖。类似地，钒液流电池（VRFB）等新式储能技能在削峰填谷使用中展现出优势[31]，而文献[32]则讨论了需求呼应（DR）和直接负荷操控（DL）场景下家庭储能体系的经济效益优化问题。上述研讨着重需求开发可以和谐BESS运转与电力商场参加的操控算法，这与咱们保证实时电力买卖和辅佐服务在既定安全边界内牢靠运转的研讨方针高度一致。
在处理电池储能体系（BESS）装备优化问题时，Jiang等[33]提出了一种电力商场化布景下电网侧BESS选址与容量规划的多性向方针优化模型。其他研讨则聚集于杂乱体系建模，例如[34]提出了一种考虑多重电力束缚的抽水蓄能数学模型以应对可再生动力不确定性，[35]则经过集群操控办法研讨潮流猜测以下降反向功率流（RPF）。该办法与咱们提出的AO-EMS算法具有相关性，该算法旨在优化跨越多层并网架构的能量分配。
Hannan等[36]总述了与BESS相关的要害技能、优化方针及应战，要点讨论了容量核算与体系规划的新办法。他们的研讨成果为本研讨新式能量分配优化算法的开发供给了理论支撑。
此外，Wongdet等[37]针对独立微电网中的BESS，在考虑电池寿数的条件下展开了容量与本钱优化剖析。其关于优化资源使用率和提高体系经济效益的发现，与本项目在商业环境中的方针高度契合。
牢靠性是另一要害维度。Bakeer等[38]剖析了BESS在不同固定使用场景中的牢靠性体现，着重了其对保持电网安稳运转的重要性。这与本团队AO-EMS算法在办理可再生动力动摇性与读档改变时保证束缚条件满意的核心方针相一致。
此外，Morstyn等人[14]总述了微电网中的储能技能与能量办理体系（EMS）操控战略，要点讨论怎么提高体系牢靠性与运转功率。其研讨为AO-EMS算法在杂乱动力体系中的规划与完成供给了理论基础。
这些研讨一起凸显了AO-EMS等先进能量办理体系算法在现代电力体系中优化电池储能体系运转、保证体系安稳性以及促进高效能量分配的重要作用。
大规划和谐性项目——如海上风波混合体系[39][40]、滨海零碳社区[41]、海上多能补给渠道[42]以及虚拟电厂(VPP)调度研讨[43][44]——首要选用随机优化和模型猜测操控办法，旨在聚合层面上完成商场参加度和经济收益的最大化。归纳评述[45]指出，这些商场导向办法在日前规划和多分布式动力（DER）招标优化方面体现杰出，偏重于组合层面的经济性与区域和谐。但是，其研讨要点天然集中于聚合算法和猜测驱动的商场战略，而非针对单个商业站点的站内多层级变压器拓扑办理及根据实时丈量的束缚履行等细节问题。与此相反，咱们的AO-EMS专门针对单体站点的物理履行层，供给与拓扑无关的束缚履行计划，然后对虚拟电厂（VPP）的经济优化构成补充而非代替。近期关于商业电池储能体系（BESS）和谐的研讨[46][47][48]虽触及需求办理，但首要仍聚集于经济优化，而非单个商业站点内杂乱多层级拓扑下的实时物理安全保证。
与欧盟SCORES项目[49]或多元动力虚拟电厂调度[43][44]等大规划、商场导向及猜测驱动的结构不同——这些结构着重区域或商场层面的经济优化与聚合——本研讨聚集于一个底子不同的研讨范畴：针对单体商业电站的站内物理履行与拓扑办理。虚拟电厂（VPP）与大规划和谐办法[39][41][42]在组合级经济调度方面体现杰出，其经过聚合多种分布式动力资源（DERs）并整合猜测与商场信号（例如和谐海上风波混合体系、滨海零能耗社区及海上多动力渠道）。这些办法的优势在于处理聚合问题、商场参加及区域优化应战——这些研讨课题与单个商业站点内根据丈量的多层级变压器拓扑结构及束缚履行机制构成正交关系。AO-EMS经过丈量驱动的单站闭环操控（与猜测精度无关），保证实时满意多层级物理束缚（变压器容量、防逆流、需求束缚），然后弥补了这一互补性研讨空白。与传统办法为多个聚合资源生成经济设定点不同，AO-EMS鲁棒履行既定的单站有功功率指令（