考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着可再生能源发电渗透率的不断提高，电力系统的灵活性需求日益增长。储能系统作为一种关键的灵活性资源，在平衡电力供需、应对不确定性方面发挥着重要作用。本文深入探讨了在考虑供需两侧不确定性的情况下，储能系统优化配置的关键挑战和解决方案。重点分析了可再生能源出力波动、负荷预测误差以及市场价格不确定性对储能配置的影响，并提出了基于先进优化算法和随机规划方法的储能规划策略，旨在提高电力系统的运行可靠性、经济性和灵活性。

1. 引言

全球能源转型的大背景下，风能、太阳能等间歇性可再生能源的快速发展，对传统电力系统的运行模式带来了深刻变革。可再生能源发电的随机性和波动性使得电力系统面临前所未有的供需平衡挑战，系统灵活性需求随之大幅提升。储能技术因其能够快速响应电力供需变化、平抑可再生能源波动、提供辅助服务等多重优势，被视为构建高比例可再生能源电力系统的关键支撑技术。

然而，储能系统的投资成本高昂，其优化配置并非易事。在实际运行中，电力系统的供需两侧都存在显著的不确定性，包括可再生能源出力的不可预测性、负荷需求的随机性以及电力市场价格的波动性。这些不确定性因素使得储能系统的容量、功率和运行策略的确定变得复杂。如果不能充分考虑这些不确定性，可能导致储能系统配置不合理，无法有效发挥其应有的作用，甚至造成经济损失。因此，研究在考虑供需不确定性条件下的储能优化配置问题，对于提高电力系统的可靠性、经济性和运行效率具有重要意义。

2. 储能系统在电力系统中的作用

储能系统，尤其是电化学储能（如锂离子电池）和抽水蓄能，在现代电力系统中扮演着多重角色：

• 平抑可再生能源波动

  ：储能系统可以吸收可再生能源发电的过剩电力，并在发电不足时释放，从而平滑其出力曲线，提高电网的稳定性。

• 削峰填谷

  ：在负荷高峰期放电，在负荷低谷期充电，优化负荷曲线，降低发电成本，延缓电网升级。

• 提供辅助服务

  ：包括调频、调压、备用等，增强电网的频率和电压稳定性，提高系统抵御故障的能力。

• 延迟输配电升级

  ：通过在关键节点配置储能，可以有效缓解电网阻塞，推迟昂贵的输配电设备升级。

• 增强电网韧性

  ：在极端事件（如自然灾害）发生时，储能系统可作为独立电源，为关键负荷提供支持。

3. 供需不确定性分析

在储能优化配置中，准确建模和处理供需不确定性是核心挑战。主要的不确定性来源包括：

3.1 可再生能源出力不确定性

风电和太阳能发电受天气条件影响显著，其出力具有间歇性、波动性和不可预测性。例如，风速和太阳辐射强度的变化会直接导致发电量的快速波动。这种不确定性使得电力系统难以精确预测未来的可再生能源供应，从而增加了系统平衡的难度。

3.2 负荷需求不确定性

负荷需求受多种因素影响，如季节、天气、节假日、经济活动等，导致其预测存在一定的误差。短期负荷预测误差会直接影响系统的供需平衡，对储能的充放电策略提出更高要求。

3.3 市场价格不确定性

在电力市场环境下，电力交易价格通常具有高度波动性。这包括日前、日内市场价格以及辅助服务市场价格。储能系统通过在不同价格时段进行充放电操作来获取收益，因此市场价格的不确定性直接影响储能的经济效益评估和优化配置决策。

3.4 设备故障不确定性

发电单元、输电线路以及储能系统自身的故障都可能导致系统运行中断，造成电力供应短缺或浪费。虽然通常可以通过可靠性分析来处理，但在优化配置中也需要加以考虑。

4. 考虑不确定性的储能优化配置模型

为了有效地应对上述不确定性，储能优化配置模型需要从传统确定性规划向随机或鲁棒优化方向发展。

4.1 目标函数

储能优化配置的目标通常是多方面的，可能包括：

• 经济性目标

  ：最小化总投资成本和运行成本（包括燃料成本、运维成本、弃风弃光惩罚等），最大化系统运行收益（如参与电力市场）。

• 可靠性目标

  ：最小化负荷削减量、失负荷概率，最大化系统供电可靠性。

• 环境目标

  ：最小化碳排放量。

考虑到不确定性，目标函数通常会采用期望值或最坏情况（鲁棒优化）来表示。例如，最小化期望总成本：

min⁡E[投资成本+运行成本+弃风弃光惩罚+失负荷惩罚]minE[投资成本+运行成本+弃风弃光惩罚+失负荷惩罚]

4.2 约束条件

储能优化配置需要满足一系列运行和物理约束，包括：

• 功率平衡约束

  ：任何时刻发电、储能出力与负荷需求之间的平衡。

• 储能容量和功率约束

  ：储能系统的最大充放电功率和最大储能容量。

• 储能荷电状态（SOC）约束

  ：SOC的上下限以及相邻时刻SOC的动态变化方程。

• 输电线路潮流约束

  ：电力线路的传输容量限制。

• 发电机运行约束

  ：机组出力上下限、爬坡速率等。

• 可再生能源出力约束

  ：风电、光伏实际出力不能超过其预测出力。

4.3 不确定性建模方法

4.3.1 随机规划 (Stochastic Programming)

随机规划是一种处理不确定性问题的常用方法，其核心思想是构建不确定性参数的场景集，并通过这些场景的概率分布来描述不确定性。

• 场景生成

  ：利用历史数据、蒙特卡洛模拟或预测误差分布生成一系列可能的可再生能源出力、负荷需求和市场价格场景。

• 两阶段随机规划

  ：

  • 第一阶段决策

    ：在不确定性参数未实现之前做出的决策，例如储能的容量配置。

  • 第二阶段决策

    ：在不确定性参数实现之后，根据第一阶段的配置和实际运行情况做出的决策，例如储能的充放电调度。
    两阶段随机规划通过最小化第一阶段成本与所有场景下第二阶段成本的期望值之和来优化决策。

4.3.2 鲁棒优化 (Robust Optimization)

鲁棒优化不需要不确定性参数的精确概率分布，而是假设不确定性参数在给定的不确定性集合（通常是超矩形或椭球）内波动，并寻求对最坏情况具有鲁棒性的解决方案。鲁棒优化能够保证系统在最不利场景下仍能满足所有约束，但可能导致解决方案过于保守，即系统容量裕度较大。

4.3.3 模糊优化 (Fuzzy Optimization)

当不确定性信息不足以建立精确概率分布时，模糊优化可以用来描述和处理不确定性。它使用模糊数和模糊集合来量化不确定性参数，更侧重于对模糊信息的处理。

4.3.4 分层优化 (Hierarchical Optimization)

将长周期配置问题和短周期调度问题解耦，通过迭代或分解算法求解。例如，上层模型确定储能容量，下层模型在不同场景下优化储能运行策略。

5. 案例研究与讨论

考虑一个含有风电场、太阳能电站、常规火电机组和储能系统的小型区域电网。通过采用两阶段随机规划方法，来优化储能容量和功率的配置。

场景生成：利用历史数据和预测误差模型，生成未来一年的风电出力、光伏出力和负荷需求的典型日场景。例如，可以生成100个不同的典型日场景，每个场景具有对应的发生概率。

第一阶段决策：优化确定储能系统的最佳容量（MWh）和最大充放电功率（MW）。

第二阶段决策：对于每个生成的场景，优化储能系统的24小时充放电调度策略，以及常规机组的出力安排，以满足负荷需求并最小化运行成本，同时考虑弃风弃光。

结果分析：

• 储能配置容量

  ：在考虑不确定性的情况下，储能配置容量通常会高于确定性模型的结果，以应对潜在的供需失衡。

• 经济效益

  ：通过参与电力市场和提供辅助服务，储能系统能够显著提升电网的经济性，尤其是在高波动场景下。

• 可靠性提升

  ：储能的配置显著降低了弃风弃光率和负荷削减量，提高了系统的供电可靠性。

• 对不同不确定性建模方法的比较

  ：与鲁棒优化相比，随机规划的配置方案可能在平均意义上表现更好，但鲁棒优化在最坏情况下表现更优。决策者可以根据对风险的偏好选择合适的方法。

敏感性分析：分析储能投资成本、可再生能源渗透率、负荷增长率等关键参数变化对储能配置结果的影响，为政策制定者提供参考。

6. 挑战与未来展望

尽管在考虑不确定性的储能优化配置方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战：

• 大规模系统的计算复杂性

  ：随着电力系统规模的扩大和不确定性场景的增加，优化问题的维度急剧增加，对计算资源和算法效率提出更高要求。

• 多时间尺度协同优化

  ：储能配置是长期决策，而调度是短期决策，如何有效实现多时间尺度的协同优化仍是研究热点。

• 储能寿命与性能衰减

  ：储能系统的寿命和性能会随着充放电次数而衰减，如何在优化配置中准确考虑这一因素，以实现全生命周期最优。

• 电力市场机制的完善

  ：现有电力市场机制对储能的价值体现不足，需要进一步完善市场规则，激励储能参与辅助服务和容量市场。

• 数据驱动方法

  ：大数据和人工智能技术为不确定性预测和优化提供了新思路，如何将这些技术与传统优化方法有效结合是未来的重要方向。

• 储能多功能性协同优化

  ：储能不仅能提供容量支持，还能提供功率、频率、电压等多种辅助服务，如何在考虑不确定性下实现其多功能的协同优化，最大化其综合价值。

未来的研究方向可以包括：开发更高效的算法来处理大规模随机优化问题；探索混合不确定性建模方法，融合概率和非概率不确定性信息；研究基于强化学习等数据驱动的储能智能配置和调度策略；以及深入分析储能对电力系统韧性的贡献及其量化方法。

7. 结论

在构建高比例可再生能源电力系统的进程中，储能系统的优化配置是至关重要的一环。本文强调了在考虑供需两侧不确定性（包括可再生能源出力波动、负荷预测误差和市场价格不确定性）下的储能优化配置的重要性。通过引入随机规划、鲁棒优化等先进方法，能够有效地处理这些不确定性，从而获得更可靠、更经济的储能配置方案。

尽管仍面临计算复杂性、多时间尺度协同等挑战，但随着技术进步和市场机制的完善，考虑不确定性的储能优化配置将持续发展，为电力系统的绿色低碳转型和可持续发展提供坚实支撑。未来，结合人工智能、大数据等前沿技术，将进一步提升储能系统在不确定环境下的智能决策能力，充分释放其在电力系统中的巨大潜力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张海波,胡玉康,李正荣,等.负荷高密度地区中计及灵活性不足风险的储能优化配置[J].电网技术, 2023, 47(12):4926-4936.

[2] 洪晗笑.考虑频率-惯量安全约束的新型电力系统优化调度[D].杭州电子科技大学,2024.

[3] 李兰馨,王宇露指导.计及不确定性的区域综合能源系统储能容量优化配置[J].上海电机学院学报, 2023, 26(4):203-208.DOI:10.3969/j.issn.2095-0020.2023.04.004.

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