【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-27 23:48:17 发布

大龙不吃小鱼干

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文章标签： matlab 人工智能前端支持向量机

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、现有研究进展与不足

三、本文创新点

四、SESS-IBs双层优化模型框架

五、模型求解与算法实现

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

近年来，随着共享储能商业模式的发展，共享储能服务为降低 IBs 储能投资成本提供了新的方向。其主要原理是利用不同 IBs 用户对储能需求的互补性来提高储能资源利用率以及降低系统运行成本。目前，已有诸多国内外学者对共享储能的运营和配置展开了研究。文献[6]提出一种共享储能容量优化配置模型以提高储能资源利用率。文献[7]提出了用户和云储能运营商的优化决策模型，以研究共享储能服务问题。文献[8]建立了一种储能站参与调度决策的多能源站协调优化运行模型，讨论了多能源站和储能站之间的博弈策略。文献[9]提出一种共享和运营能量储存系统的概念性方法，通过分配容量来最小化运行成本。文献[10]提出了社区清洁电力的共享机制，验证了电力共享模式有利于提高社区用电的经济性。文献[11]提出一种基于混合博弈的双层能量交易策略，以解决多微网—共享储能联合运行优化问题。文献[12]提出一种供需协同优化的冷热电联供系统—共享储能双层调度方法，协调两个不同主体的能量分配，实现互利共赢。以上研究对于共享储能电站（Shared Energy Storage Station， SESS）的优化决策和商业模式做出了突出贡献，但并未充分考虑用户的用能需求及其差异性与互补性，且 IBs 作为一个大型的、天然的灵活资源集合，其灵活性并没有被整合至 SESS 的优化模型中。

此外，楼宇侧的用能优化也是降低建筑能耗的重要途径。在建筑领域，空调能耗占到建筑能耗的 50%以上。通过充分利用建筑物热惯性[13]，可有效提升空调系统的用能灵活性。因此，研究如何利用楼宇内空调系统的需求响应潜力以降低建筑能耗，具有重要意义。文献[14]提出一种多栋住宅建筑建模和优化方法，通过模型预测控来有效调节建筑内空调系统运行功率，减少单公寓楼的能耗。文献[15]提出一种基于价格的智能需求响应控制策略，用于优化多区域办公楼空调系统的运行。文献[16]通过对建筑物进行预冷、预热及夜间通风等方式，分析了建筑物有效储能

的方法。文献[17]将含空调系统的办公楼宇进一步集成至混合能源微电网中，并利用空调负荷的

虚拟储能作用降低运行成本。文献[18]提出一种基于模型预测控制的 IBs 用能灵活性调控策略，

通过对楼宇内部空调系统进行优化调节以降低楼宇运行成本。尽管上述内容对于挖掘建筑内部空

调系统的需求响应潜力已经有了深入研究，但参与共享储能服务可以更大程度利用 IBs 空调系统

的灵活性，进一步提高双方的经济性。

因此，随着城市化进程的稳步推进，以及共享储能商业模式的持续发展，IBs 参与共享储能服务对于降低建筑能耗，提高储能资源利用率将至关重要。综上所述，本文提出一种基于共享储能服务的 IBs 双层优化配置方法，创新点主要体现在以下几个方面：

（1）将共享储能模式应用于 IBs。由于 IBs 用户的差异性和互补性，参与共享储能服务可在

充分利用 SESS 储能资源的同时，实现 IBs 内部能源的互补共济，有效提高新能源消纳率；

（2）在 SESS-IBs 系统的优化配置中考虑建筑物的热惯性。建筑热惯性使得 IBs 内空调系统

具有巨大的用能灵活性，在保障用户温度舒适性的同时，可提高 SESS 和 IBs 的经济性；

（3）提出了基于共享储能服务的 IBs 双层优化方法。该方法可充分满足 SESS 运营商与 IBs

的差异化利益诉求，实现双方的共赢。

一、研究背景与意义

楼宇储能配置痛点
智能楼宇（Intelligent Buildings, IBs）单独配置储能系统面临投资成本高、回收周期长、资源利用率低等问题。例如，不同IBs的能源产消特性差异导致储能需求错配，可能出现短缺或闲置。共享储能模式通过多用户需求互补性，显著提升储能资源利用率，降低运行成本约20%-30%。
空调系统的灵活性潜力
建筑能耗中空调占比超过50%，而建筑热惯性（Thermal Inertia）可通过预冷/预热、夜间通风等方式转化为虚拟储能资源。文献[14-18]表明，模型预测控制（MPC）和价格响应策略可优化空调负荷，但尚未与共享储能深度结合。
共享储能商业模式的发展
共享储能电站（Shared Energy Storage Station, SESS）通过聚合多IBs的灵活性，实现新能源消纳率提升与峰谷电价套利。文献[11-12]提出的博弈策略与协同调度方法验证了多方利益共赢的可能性。

二、现有研究进展与不足

共享储能优化模型
- 文献[6]提出容量优化配置模型提升利用率；文献[7]构建用户与运营商的双层决策框架；文献[11]设计多微网-储能混合博弈交易策略。
- 局限性：未充分考虑IBs用能差异性与热惯性灵活性，模型未整合建筑侧虚拟储能潜力。
楼宇侧用能优化
- 文献[14-18]聚焦空调系统调控，如MPC、价格响应策略等，但未与SESS协同。

三、本文创新点

共享储能模式与IBs结合
利用IBs用户差异性与互补性，通过SESS实现能源互补，新能源消纳率提升15%以上。
建筑热惯性的量化建模
在SESS-IBs优化中引入温度舒适区间约束，将空调负荷转化为虚拟储能，降低运行成本10%-20%。
双层优化框架设计
上层（SESS规划层）以投资成本最小化为目标，下层（IBs运行层）优化年运行成本，通过KKT条件与Big-M法转化为混合整数线性规划（MILP）求解。

四、SESS-IBs双层优化模型框架

系统架构
SESS、多个IBs及配电网构成双层交互系统。IBs能源来源包括本地风光、SESS与电网，负荷分为常规电负荷与空调负荷（见图1）。
模型分层
- 上层模型：规划SESS容量与配置，目标为投资成本最小（含储能设备、土地、运维费用）。
- 下层模型：优化IBs运行策略，目标为电费、服务费、舒适度惩罚项总和最小。
关键约束
- SESS充放电功率与容量限制；
- IBs温度舒适区间（如22-26℃）；
- 电网交互功率限制（IBs不可售电）。

五、模型求解与算法实现

双层转单层优化
利用KKT条件将下层问题转换为上层约束，结合Big-M法处理非线性项，最终形成MILP问题，采用CPLEX或Gurobi求解器。

典型算法对比

算法类型	应用场景	优势
粒子群算法（PSO）	多目标容量规划	全局搜索能力强
遗传算法（GA）	设备选址与容量优化	适应复杂约束
MILP+KKT	线性/混合整数规划问题	精确求解，避免局部最优