【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析附Matlab代码

原创于 2025-12-19 21:22:41 发布 · 225 阅读

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🔥 内容介绍

1 引言

1.1 研究背景与意义

在“双碳”目标驱动下，风电、光伏等可再生能源在电力系统中的占比持续提升。由于可再生能源出力具有波动性、间歇性和随机性特征，导致电力系统负荷峰谷差不断扩大，传统调峰电源（如煤电、燃气电站）的调节能力已难以满足系统安全稳定运行需求，调峰矛盾日益凸显。储能系统具有快速充放电、能量时空转移的特性，能够在负荷低谷时段储存电能，在负荷高峰时段释放电能，有效平抑负荷波动、缩小峰谷差，是提升电力系统调峰能力的核心柔性资源。

然而，当前储能系统参与调峰存在两大核心问题：一是配置方案不合理，多数配置仅考虑单一技术指标（如调峰量），忽视了经济性，导致投资成本过高或资源浪费；二是经济性评估体系不完善，未能全面涵盖投资、运维、收益等全生命周期成本与收益，难以准确判断储能参与调峰的可行性。因此，开展参与调峰的储能系统优化配置及经济性分析研究，提出兼顾技术要求与经济效益的配置方案，对推动储能系统规模化应用、提升电力系统调峰能力、促进可再生能源消纳具有重要的理论价值和工程实践意义。

1.2 国内外研究现状

国内外学者针对储能系统配置及调峰应用开展了大量研究。在配置方案方面，现有研究多基于负荷特性或可再生能源出力特性确定储能配置参数：部分学者以调峰缺口最小为目标，建立单目标优化模型，通过传统算法求解储能容量；也有学者引入经济性指标，构建多目标优化模型，平衡调峰效果与投资成本。但现有研究多采用遗传算法、粒子群优化算法等传统多目标优化算法，在处理多目标冲突问题时，难以保证解的均匀性和收敛性。

在经济性分析方面，现有研究主要从全生命周期成本（LCC）角度出发，考虑初始投资、运维成本、充放电损耗等成本项，以及峰谷套利、辅助服务补贴等收益项，通过投资回收期、内部收益率（IRR）等指标评估经济性。但现有研究对影响经济性的关键因素分析不够全面，尤其是对政策补贴、电价机制变化的敏感性分析不足，难以适应动态变化的市场环境。此外，针对储能参与调峰的特定应用场景，缺乏针对性的经济性评估体系，导致评估结果与实际应用存在偏差。

综上，现有研究在储能配置的多目标优化算法选择、经济性评估的全面性及场景针对性方面仍有提升空间。本文引入NSGA-Ⅲ算法求解多目标配置模型，提升解的质量；构建涵盖全生命周期成本与多元收益的经济性评估体系，并结合实际案例开展敏感性分析，为储能系统参与调峰的配置决策提供更精准的支撑。

1.3 研究内容与技术路线

本文的主要研究内容包括：（1）量化电力系统调峰需求，明确储能系统参与调峰的技术要求与经济目标；（2）构建储能系统多目标优化配置模型，确定决策变量、目标函数及约束条件；（3）采用NSGA-Ⅲ算法求解模型，获得最优配置方案集；（4）建立全生命周期经济性评估体系，开展案例分析与敏感性分析。

技术路线如下：首先，收集电力系统历史负荷、电价、储能设备参数等数据，量化调峰需求；其次，构建兼顾调峰效果与经济性的多目标优化模型；然后，采用NSGA-Ⅲ算法求解模型，得到帕累托最优配置方案；最后，基于全生命周期理论评估各方案的经济性，通过敏感性分析识别关键影响因素，提出最优配置建议。

2 储能系统参与调峰的技术基础

4 模型求解与案例分析

4.1 求解算法选择

本文构建的多目标优化模型存在目标冲突（如调峰资格率最大化与成本最小化冲突），需采用高效的多目标优化算法求解。NSGA-Ⅲ算法通过引入参考点机制，能够在高维目标空间中生成均匀、收敛的帕累托最优解，优于传统NSGA-Ⅱ算法。因此，本文采用NSGA-Ⅲ算法求解模型，算法参数设置如下：种群规模100，最大迭代次数200，交叉概率0.8，变异概率0.05，参考点数量12。

4.2 案例数据

以某区域电力系统为研究案例，该区域负荷类型涵盖工业、商业、居民负荷，日均负荷1500MW，峰谷差率38%。收集该区域2024年全年负荷数据（时间步长1h），确定高峰时段为9:00-22:00，低谷时段为0:00-6:00。储能系统参数：锂离子电池初始投资成本1.5元/Wh，充放电效率0.88，循环寿命1800次，年运维成本为初始投资的2%。电价政策：高峰电价0.85元/kWh，低谷电价0.35元/kWh，调峰辅助服务补贴0.2元/kWh，政府对储能调峰项目给予初始投资10%的补贴。

5 结论与展望

5.1 研究结论

本文针对储能系统参与调峰的配置与经济性问题，开展多目标优化配置及全生命周期经济性分析，得出以下结论：（1）提出的基于NSGA-Ⅲ算法的多目标优化配置模型，能够有效平衡调峰资格率、全生命周期成本、投资收益率三大目标，生成均匀、收敛的帕累托最优解；（2）案例分析表明，推荐的80MWh/40MW储能配置方案，可实现82.5%的调峰资格率和18.3%的投资收益率，兼顾技术要求与经济效益；（3）敏感性分析显示，储能初始投资成本和峰谷电价差是影响经济性的核心因素，降低投资成本、扩大电价差可显著提升盈利水平。

5.2 未来展望

未来可从以下方面进一步深化研究：（1）考虑可再生能源出力不确定性，引入随机优化理论，构建更贴合实际的储能配置模型；（2）拓展储能应用场景，研究储能系统联合风电、光伏参与调峰的协同配置方案；（3）结合电力市场改革趋势，引入现货电价、辅助服务市场交易机制，完善经济性评估体系；（4）探索新型储能技术（如钠离子电池、压缩空气储能）的应用潜力，为储能调峰配置提供更多技术选择。