基于MISOCP方法的并网风/光伏/氢/SSB蓄电池系统储能容量配置与能量管理

2026-06-12 16:49:46

电池和根据氢的储能体系在缓解风能和太阳能电源的间歇性方面发挥着至关重要的效果。在本文中，咱们提出了一种混合整数二阶锥规划（MISOCP），以联合优化并网风-光-氢-电池体系的容量装备与能量办理。运用所提出的优化模型，咱们在四个不同的场景下，比照研讨了电池与氢储能混合组合对IEEE 33节点网络的影响。仿真结果表明，与没有氢储能的体系相比，配备氢储能的体系完成了明显的利润提高，增幅高达43.6%。 氢储能体系制氢电解槽耗费的功率远超电网功率，占可再生能源的比例高达99.5%。此外，由于现场消费，带有氢储能的网络中的功率损耗也得到了降低。

导言

近年来，中国政府大力发展photovoltaic (PV)和wind powers，以满意能源需求并完成碳中和[1,2]。虽然PV和wind具有巨大潜力，但其发电具有间歇性和动摇性特征，给电网安稳和energy curtailment带来了应战。battery storage与hydrogen production的整合为处理这一问题供给了有用的处理方案[3,4]。
在耦合氢气生产和电池储能的风景体系（wind-PV systems）中，组件装备与操控密切相关，影响着体系的运转。因此，研讨最优参数装备和能量办理战略（EMS）具有重要意义。
一些初步研讨现已讨论了电力与氢能体系的各个方面，包括组件选型[[5], [6], [7], [8]]、EMS [[9], [10], [11]]以及技术经济分析[[12], [13], [14], [15], [16]]。例如，在文献[9]中，提出了一种非支配排序遗传算法来处理风-光-氢体系中的多方针优化问题。该研讨还规划了一种根据规矩的功率办理战略，旨在最小化未满意负荷。在文献[17]中，根据动态功率与氢能办理办法，为风-氢体系提出了一种多方针优化办法，并且该办法能够一起满意各种技术束缚条件。类似地，文献[18]引入了一种针对海优势-氢-电池体系的多方针优化办法，将多方针粒子群优化算法与根据规矩的能量办理战略相结合，以一起处理三个方针。对于风-氢-电池微电网，文献[19]选用了三种先进版别的大局动态调和搜索算法来确认最有用的体系选型。与此一起，文献[20]运用蛾焰优化算法来处理一个杂乱的多方针优化问题，该问题涉及发电量和负荷需求的束缚条件。此外，文献[21]提出了一种鲁棒的数据驱动两阶段多原则决策框架，用于辨认风-光-氢微电网的最优体系选型。
必须强调的是，所有参考文献均选用了根据规矩的EMSs进行功率流操控。虽然根据规矩的EMSs具有核算功率高的优势，但它们依靠于预界说的优先级规矩，这在确保整个运转周期内设备完成最佳性能方面带来了重大应战。
与根据规矩的战略不同，根据优化的办法将能量办理视为一个优化问题[[22], [23], [24]]，其首要方针是完成卓越性能并供给用于评价的基准值。干流办法包括启发式算法[[25], [26], [27], [28]]、非线性规划[29,30]、混合整数线性规划(MILP)[[31], [32], [33], [34], [35], [36]]、凸规划(CP)[[37], [38], [39], [40]]等。例如，文献[25]选用萤火虫算法来优化风景体系的装备，确保其满意失负荷概率可靠性指标。同样地，文献[26]提出了一种根据粒子群优化算法的最优规划与运转办法，以最小化混合微电网的总运转本钱。在文献[27]中，针对风氢并网体系引入了一种新式联合优化方案，战略性地在并网和制氢之间分配风电。需求注意的是，在上述文章中，体系容量的优化与操控战略是别离的。这种别离带来了一项应战，由于每个新的规划参数都需求将操控战略重新应用于体系，然后导致巨大的核算担负。
为了应对这些应战，学者们提出了协同处理方案，旨在优化EMS的装备与操控。这些办法旨在一起确认最佳尺度参数和操控战略。例如，文献[33]引入了一种结合尺度规划与EMS的办法，将其表述为领导者-跟随者问题，以处理微电网尺度规划问题。这种集成办法不只简化了优化进程，还明显降低了与优化相关的核算应战。同样地，文献[34]实施了一种双层优化程序，以处理杂乱的冷、热、电负荷。在文献[35]中，一个风能-光伏-氢-燃料电池-电池体系选用了双层框架，在外环运用遗传算法进行尺度规划，在内环运用MILP进行调度。文献[41]提出了一种全面的双层优化办法，其中上层运用贝叶斯优化和Hyperband来确认多个组件的容量出资，而基层选用MILP模型优化氢气运送和设备运转的调度。类似地，文献[42]开发了一个两层混合整数非线性规划问题，将体系规划与能量办理相结合。上层处理尺度规划问题，而基层专注于EMS。此外，文献[7]提出了一种双循环办法来高效优化微电网组件尺度，结合了根据MILP的...
与双层优化办法不同，一些研讨人员探究了用于体系规划与调度一起优化的单层MILP办法。例如，文献[43]开发了一种新式MILP优化算法来评价混合可再生能源体系的最佳容量装备。而文献[44]应用了一种根据MILP的办法来满意电力需求。这两项研讨都在日和月时间尺度上处理了装备问题。此外，文献[45]开发了一种根据MILP的算法用于微电网的预测性规划与调度优化，并将该MILP办法与从前开发的启发式办法进行了比较。该MILP模型模拟了四个代表性周内的年度运转情况。在文献[31]中，运用根据MILP的优化讨论了最佳规划与年度调度。别的，文献[37]为海优势能-氢-电池体系开发了一个核算高效的CP模型，将组件选型与能量办理集成以完成同步优化，并考虑了电池和储氢的非线性功率。
本文重点研讨风-光-氢-电池体系的装备与能量办理协同优化问题。虽然文献中已对该主题进行了讨论，但仍有一些关键问题没有得到处理。
首先，当时的优化算法存在局限性，例如MILP对线性化的依靠、nonlinear programming的高核算需求以及CP的严厉前提条件，这使其无法独立处理0-1变量问题。
其次，现有文献中的体系束缚首要重视电网功率动摇，而未考虑与并网相关的潮流方面。
最后，现有研讨往往疏忽了电池储能和氢气生产的非线性功率，这降低了体系建模的准确性。
为了添补已辨认的空白，本文提出了一种针对并网风-光-氢-储体系的协同单层优化办法，该办法选用了混合整数二阶锥规划（MISOCP）算法。该办法一起考虑了潮流束缚以及电池储能和制氢设备的非线性功率。据咱们所知，现有文献中没有有研讨选用MISOCP算法在兼顾潮流和非线性模型功率的一起，对体系装备和能量办理问题进行同步优化。