现代电网中SSB蓄电池储能系统的最优配置：非线性、多性向目标运行成本与高效计算策略

2026-07-08 20:53:07

本文提出了一种优化现代电网中电池储能系统(BESS)布局与容量的新方法。该方法概括考虑了可再生能源(RES)的波动性——包括风力发电机(WT)和光伏(PV)单元——以及负荷需求。通过非线性潮流方程，将规划本钱与工作本钱进行协同优化。选用两点估计法(TPEM)高效处理系统不承认性。本文提出一种两阶段优化结构：第一阶段选用线性整数优化承认电池储能系统(BESS)单元的最优数量与方位，以最小化规划本钱；第二阶段运用双层增强型COVIDOA算法优化工作本钱，包括燃料消耗、排放、损耗及电压过失等政策，一同保证合理的核算时间。二进制差分进化(BDE)算法加强了处理计划查找才干，显着下降了核算负荷。依据IEEE 30节点系统的数值试验标明，与传统方法比较，该结构完结工作阶段耗时下降92.97%，并在25次重复试验中使多性向工作本钱的最小值、平均值与最大值分别减少7.27%、9.86%和12.48%，凸显了该方法在可再生能源与读档不承认性条件下优化BESS配备的有用性。 %%电池储能系统（BESS）具有固有的灵活性和快速响应才干。这些特性使其成为缓解电压越限、增强现代电网功率平衡的要害技术[1,2]。在风力发电（WT）和光伏发电（PV）等可再生能源（RES）波动性背景下，此类优势尤为显着。BESS可一同支撑有功功率和无功功率控制，有助于坚持系统稳定性并减少电压过失[3,4]。可是，昂扬的设备与运维本钱仍构成经济性应战。

导语

蓄电池储能系统（BESS）的次优配备或许损害电能质量与供电可靠性，特别影响电压调度与系统平衡[5]。因而，BESS的优化选址与容量规划已成为要害研讨领域。选址环节需承认最佳设备方位与单元数量，容量规划则设定其能量存储规划。二者均需满意功率潮流、电压限值等技术束缚，一同统筹最小化规划与工作本钱等经济政策。此类问题一般触及非线性、非凸优化，针对现代大规划电网的高效求解计划至关重要[6]。
近期研讨探究了整合储能系统的微电网能量处理先进战略。例如，依据深度强化学习的双阶段数据驱动方法完结了联网微电网的最优调度与实时工作[7]；而试验性双阶段方法通过调和需求响应与储能系统，进步了智能城市能效[8]。考虑到商场互动与用户参与，研讨还开发了依据场景的概率结构以应对概括能源配电系统中的不承认性[9]。进一步的研讨奉献包括：用于电压与频率控制的PSO自适应虚拟阻抗[10]、功率不承认性与通信延迟下的分层控制计划[11]，以及混合微电网中多政策电力分配的混合模糊-PSO优化方法[12]。作为这些微电网导向方法的补偿，文献[13]提出了一种双层随机优化模型，用于储能在联合能量/备用商场中的战略性招标，提醒了价格拟定行为与风电不承认性对报价战略及预期赢利的影响。此外，文献[14]开发了一个优化结构，用于点评电池储能系统(BESS)在电-气耦合系统中的经济性，着重强调了跨商场交互对承认储能价值的要害作用。
尽管这些研讨凸显了储能系统（ESS）在工作处理中的要害作用，但其首要集合于控制与调度问题，而非最优配备问题。为添补这一空白，表1供应了翔实的文献总述，并对前人研讨与本文作业进行了对比分析。近期关于电池储能系统（BESS）配备的研讨强调，在可再生能源高渗透率的现代电力系统中完结最优功能面临若干应战。这些应战可概括为四个要害领域：(1) 配备使命与政策，(2) 非线性与非凸性处理，(3) 不承认性建模，以及(4) 高效求解方法学。
前期研讨[[15], [16], [17], [18], [19], [20], [21]]首要集合于电池储能系统(BESS)的容量配备问题，往往疏忽了选址与定容的协同效应。后续研讨[[22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29]]则统筹了这两个维度以进步整体功能。单政策规划模型[[15], [16], [17], [18]], [[21], [22], [23]]首要致力于最小化规划本钱（如出资本钱[15,16]）或工作本钱，具体包括发电机组工作[17]、商场参与[18]、网损[22]、电压过失[23]等单项政策，或多政策工作本钱[21]。可是，这些方法鲜少能无缺反映电池储能系统（BESS）规划抉择计划与工作影响之间的相互作用。为打破此束缚，研讨[19,20][24,29]提出了融合规划本钱与工作本钱的多政策结构。例如，文献[19]选用单一政策本钱函数点评经济影响，而[20]和[25]则在考虑电力商场与机组组合的情况下纳入了发电本钱。[26]显式建模了频率过失，[27]则将其与发电本钱结合以完结长短期规划的平衡。其他研讨[24,28]概括了网损与电压过失要素，文献[29]进一步引进了可靠性考量。
近期研讨进一步拓展了这一领域。例如，文献[30]提出了一种依据可行泵算法的随机两阶段分配战略，在显着进步不承认性建模才干的一同下降了核算背负。可是，因为需求在每个场景下求解无缺交流潮流方程，该方法对电力系统仍具有较高的核算凌乱度。类似地，文献[31]选用双层规划结合改进灰狼优化器的混合求解结构。尽管双层结构在选址与容量规划方面体现优异，但其显着增加了求解时间，且启发式算法难以应对高度非凸的查找空间。文献[32]选用山地瞪羚优化算法进行资源分配，尽管能取得精确解，但依据种群特性的算法需求很多迭代，导致核算耗时较长。最终，文献[33]通过依据猜测控制的多阶段结构，完结了混合储能系统的容量配备、选址与能量处理协同优化。尽管全面，但将模型猜测控制（MPC）与非线性交流潮流方程相结合会显着增加核算读档负荷，然后束缚其实践运用的实时性。
包括选址、容量配备、电压支撑和损耗最小化的电池储能系统（BESS）优化配备问题，因为触及多时段节点潮流方程，本质上具有非线性和非凸特性。求解这类方程（一般选用牛顿-拉夫逊法）需求很多核算资源，特别在长周期场景下更为显着。因而，部分研讨[15,20]仅考虑经济性要素，而其他文献[22,26,28]以及近期作用[30,32,33]则选用无缺交流潮流模型以精确捕捉技术细节，但需承担更高的核算代价。简化模型如直流潮流[25,29]或线性化交流潮流[21,23,24,27,31]虽能下降凌乱度，但在较大过失场景下会献身核算精度。
鉴于可再生能源（RES）的波动性与读档波动性，不承认性分析已变得至关重要。承认性方法[22,23]无法捕捉这种变异性，而概率法、或许性法、混合方法、信息间隙法及鲁棒优化方法[34]正被广泛运用。蒙特卡洛仿照（MCS）、依据场景的方法以及点估计法（PEM）[35]能有用表征不承认性，尽管MCS存在较高核算负荷。依据场景的方法[[15], [16], [17], [18]], [[24], [25], [26], [27], [28], [29]]具有更好的可处理性，但其依靠场景减缩技术[17,21,25,29]。两点估计法（TPEM）[35]通过核算矩近似不承认性而无需无缺概率分布，可显着下降核算量，但该方法近期没有运用于电池储能系统（BESS）配备领域。
从方法论角度看，单阶段方法如混合整数线性规划(MILP)[23]或团体智能算法（例如鲸鱼优化算法[22]、山地瞪羚优化算法[32]）在处理非线性非凸分配问题时面临应战。尽管元启发式算法能有用探究凌乱解空间，但其核算本钱较高。多阶段结构[[15], [16], [17], [18], [19], [20], [21],[24], [25], [26], [27], [28], [29],33]特别是将规划变量（选址与容量）与工作变量（发电调度）分别的两阶段模型，能供应更高效的处理计划。这类方法或许依靠于解析公式[21,29]、结合Benders分解的MILP或模型猜测控制(MPC)[18,24,26]，以及数据驱动方法[25,27,28]。解析方法与MILP/MPC适用于凸优化问题，而数据驱动和团体智能算法则能有用处理非线性非凸问题。数据驱动方法需求很多训练集，这束缚了其实践运用性，但依据种群的算法在高效处理凌乱两阶段电池储能系统配备问题方面仍具有显着优势。
受冠状病毒仿制生命周期启发的COVIDOA算法[36]，是一种前沿的随机优化方法，专为处理电力系统运用中的凌乱非线性问题而规划[36]。相较于遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)等老练的多性向元启发式算法，COVIDOA在收敛速度和精度上展示出显着优势。在优化多性向最优潮流[36]、动态最优潮流[37]、控制器规划问题[38]以及特征选择[39]等电力系统优化问题时，该算法可减少20-40%的迭代次数。实证结果标明，该方法在保证解算过失控制在1-2%范围内的一同，完结了核算时间减少30-35%，使其在可再生能源并网电网的实时能量调度中展示出显着优势[36,37]。COVIDOA算法的核算功率有用战胜了传统方法的束缚性——这些方法在非线性、不承认性环境中的高迭代需求常导致其难以实践运用[37]。此外，本研讨提出了一种选用自适应战略的增强型COVIDOA变体，通过进步算法鲁棒性，进一步强化了其在具有非线性、非凸及不承认性特性的电池储能系统（BESS）容量配备问题中的适用性。
尽管取得了这些发展，但现有研讨大多要么偏重控制与调度层面，要么集合于特定分配政策，未能一同处理非线性、非凸性、不承认性与混合整数抉择计划变量等复合性应战。尽管依据团体的元启发式算法和依据分解的方法在处理非线性公式时具有灵活性，但因为需求重复进行交流潮流核算（特别是多时段场景下）带来的高核算负荷，其可扩展性往往受限。此外，选用依据场景或蒙特卡洛仿照等不承认性模型会进一步加剧核算凌乱度，导致许多现有方法难以适用于实时或大规划运用场景。最新研讨作用标明，COVIDOA等先进算法在加速收敛速度与进步凌乱电力系统问题求解质量方面具有显着潜力。可是，在电池储能系统（BESS）配备领域的运用研讨仍存在显着束缚，特别是当问题一同触及选址、容量规划、不承认性建模以及多政策工作优化时。因而，当时研讨存在一个显着空白：亟需开发一种核算高效的方法论，既能加速收敛进程，又能保证在求解具有离散与接连抉择计划变量的高度非线性、非凸且含不承认性束缚的BESS配备问题时坚持鲁棒性。这一研讨空白的处理正是本研讨所提出立异方法的中心动机。
现代电力系统中电池储能系统（BESS）的配备面临两大中心应战。首先，依据团体智能算法求解非线性非凸优化问题时，特别在单阶段与多阶段结构中一同考虑不承认性与无缺交流潮流的情况下，往往导致难以承受的核算本钱与过长的工作时间[22,28,30,32,33]。传统不承认性建模方法（如蒙特卡洛仿照（MCS）和依据场景的方法）需求构建大规划场景集或引进额定场景减缩技术，这进一步加剧了核算背负。因而亟需一种无需附加加速步骤即可捕捉随机行为的高效不承认性建模结构。其次，现有研讨一般仅考虑BESS对系统工作影响的有限维度。尽管先前研讨已分别调查了发电机本钱、排放量、电池储能系统（BESS）工作本钱、网损或电压过失等单一要素，但少有研讨将这些效应整合至一同的多政策本钱函数中。树立能概括反映上述多重影响的整体结构，对完结电池储能系统的切实可行配备至关重要。依据这些研讨空白，本文提出了一种新式多阶段优化结构用于BESS配备，在精确性、核算功率与实用性之间完结平衡。本研讨的首要立异点可概括如下：

• a.
  一种更高效的依据团体的处理计划方法非线性、非凸的电池储能系统（BESS）配备问题被表述为一个两阶段多政策优化问题，该问题概括考虑选址、容量规划和电压支撑政策。在规划阶段，选用混合整数线性规划（MILP）模型，结合改进的二进制差分进化算法（BDE）[40]进行求解，以承认最优选址和容量配备，然后最小化出资本钱。在工作阶段，则运用双层增强型COVIDOA算法来权衡发电机本钱、BESS工作本钱、排放量、网损及电压过失赏罚等要素。通过将规划变量与工作变量分别，该结构显着减少了不必要的交流潮流（ACPF）全量核算，然后进步收敛速度并下降核算背负。整体方法流程如图1所示。
• b.
  依据两点估计法的不承认性建模 (TPEM为战胜蒙特卡洛仿照（MCS）和依据场景方法[15,18,19,21,[24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32]]的固有低效问题，本研讨提出了面向电池储能系统（BESS）配备的三点估计法（TPEM）。TPEM仅需少数承认性场景即可逼近不承认变量的核算特性，避免了大规划数据集或精确概率分布的需求[35]，然后在核算精度与功率之间取得平衡，为不承认性驱动的大规划BESS配备供应了实用处理计划。文献[35,41,42]系统总结了TPEM在概率潮流问题中相较于传统方法的空间优势。
• c.
  概括多性向政策工作本钱模型: 本研讨开发了一个新式本钱模型，该模型整合了发电机燃料与排放本钱、BESS工作本钱、网络损耗以及电压过失赏罚项。与以往将这些影响分别考虑的研讨不同，这一一同模型保证了技术政策与经济政策能够被同步处理。表1对现有方法与所提模型进行了对比总结，突显其能更真实地反映BESS在现代电力系统中的影响才干。
• d.
  Bi-level Enhanced COVIDOA算法的开发在原有COVIDOA算法[43]的基础上——该算法已展示出优异的全局优化功能——本文通过引进遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)的变异战略，并选用混合重组流程，显着进步了算法的鲁棒性与核算功率。此外，研讨还整合了双层优化方法[44,45]，以进一步下降多时段最优潮流(OPF)问题的求解核算量。既有研讨已证明双层战略在IEEE 118节点、300节点甚至2746节点等大规划测试系统[45]中的可扩展性，以及在高维抉择计划空间运用场景[44]中的有用性。与这些结论一同，本文提出的双层增强型COVIDOA算法规划上完全可扩展至更巨大、更凌乱的母线系统。本研讨选择IEEE 30节点系统作为案例，旨在明晰展示该算法在非线性方程与不承认性条件下进行电池储能系统(BESS)配备的可行性。由此发生的双层增强型COVIDOA算法能有用处理具有可行解和可接受核算量的多政策（Multi）运营本钱模型。