【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 引言 (Introduction)

1.1 研究背景与意义

在“双碳”目标驱动下，微电网作为整合分布式可再生能源（光伏、风电）、储能系统与多元负荷的关键载体，在偏远地区、高寒地带的能源供给中得到广泛应用[1-2]。然而，低温环境（如-40℃~0℃）会显著劣化微电网核心设备性能：一方面，光伏组件转换效率下降、风电设备启动困难，导致可再生能源出力波动性加剧；另一方面，锂电池在低温下离子迁移速率降低，不仅充放电容量与效率大幅衰减，还会引发锂析出、内阻激增等问题，加速电池老化，大幅缩短使用寿命[3-4]。

电池储能系统是微电网平抑功率波动、保障供电可靠性的核心支撑，其寿命损耗直接决定微电网全生命周期经济性。现有微电网优化调度研究多聚焦于常温环境，或简化忽略电池寿命损耗，难以适配低温地区的实际运行需求[5]。因此，开展低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度研究，揭示低温-电池性能-调度策略的耦合机制，构建兼顾运行经济性与电池寿命的优化模型，对提升低温地区微电网运行稳定性、延长储能服役周期、促进可再生能源消纳具有重要的理论价值与工程意义，符合当前EI期刊聚焦极端环境能源系统优化的前沿研究方向。

1.2 国内外研究现状

国内外学者围绕微电网优化调度与电池寿命建模开展了系列研究，但针对低温环境的耦合优化研究仍存在不足。在电池寿命建模方面，Zhang等[6]基于雨流计数法建立了电池循环寿命损耗模型，量化了充放电深度与循环次数对寿命的影响，但未考虑低温环境的加速老化效应；Li等[7]通过实验验证了低温下电池内阻与寿命损耗的量化关系，提出了基于温度修正的寿命预测模型，但未融入微电网调度优化框架。

在微电网低温调度方面，Wang等[8]构建了低温环境下微电网经济调度模型，考虑了光伏/风电出力的低温衰减特性，但未计入电池寿命损耗成本；Chen等[9]提出了计及电池寿命的微电网优化策略，但未考虑低温对电池充放电约束与寿命损耗的动态影响；国外学者Kim等[10]研究了低温地区微电网的储能调度方法，聚焦于供电可靠性提升，缺乏对经济性与电池寿命的协同优化。

综上，现有研究尚未充分解决低温环境下电池寿命损耗的精准建模与调度策略的协同优化问题，存在以下不足：（1）缺乏低温环境下电池寿命损耗与调度参数（充放电功率、SOC、温度）的耦合建模方法；（2）未构建兼顾低温设备特性、运行经济性与电池寿命的多目标优化框架；（3）求解算法未适配低温场景下模型的强非线性与多约束特性。因此，亟需开展针对性研究填补上述空白。

1.3 研究内容与创新点

本文以低温环境下微电网安全经济运行为目标，聚焦电池寿命损耗的精准量化与调度策略优化，具体研究内容包括：（1）分析低温对微电网关键设备（光伏、风电、锂电池）性能的影响机制，建立温度修正的设备特性模型；（2）构建低温环境下电池寿命损耗的量化模型，揭示充放电参数与低温耦合对寿命的影响规律；（3）建立兼顾运行成本最小化与电池寿命最大化的多目标优化调度模型，考虑低温相关约束与可再生能源不确定性；（4）设计自适应优化算法求解模型，通过仿真实验验证模型与算法的有效性。

本文创新点如下：（1）提出了低温-电池充放电-寿命损耗的耦合建模方法，引入温度修正系数量化不同低温等级下的寿命损耗速率，提升模型精准性；（2）构建了多目标协同优化框架，同时考虑低温设备性能衰减、可再生能源波动与电池寿命损耗，突破了传统单目标调度的局限性；（3）设计了融合温度自适应机制的改进优化算法，提升了强非线性约束模型的求解效率与稳定性，适配低温场景的动态特性。

1.4 论文结构

论文后续结构安排：第2节阐述低温环境下微电网关键设备特性与电池寿命损耗建模；第3节构建考虑电池寿命的微电网多目标优化调度模型；第4节设计自适应求解算法；第5节通过仿真实验验证模型与算法有效性；第6节总结全文并展望未来研究方向。

2. 低温环境下微电网关键设备特性与电池寿命建模 (Key Equipment Characteristics and Battery Life Modeling of Microgrid Under Low-Temperature Environment)

2.1 低温对微电网关键设备的影响机制

2.1.1 可再生能源设备低温特性

光伏组件：低温会导致光伏电池开路电压略有上升，但短路电流下降，且积雪覆盖会降低光吸收率，最终使转换效率随温度降低线性衰减。基于实验数据，光伏出力的低温修正模型为：

P_PV(T) = P_PV,STC · [1 - α_PV · (T_STC - T)] · η_snow  ——（1）

式中，P_PV,STC为标准测试条件（25℃）下的光伏出力；α_PV为光伏效率温度系数（取0.004/℃）；T为实际低温环境温度；T_STC为标准温度（25℃）；η_snow为积雪影响系数（无积雪时取1，轻积雪取0.7~0.9，重积雪取0.3~0.6）。

风电设备：低温会增加齿轮箱润滑油粘度，提升启动阻力矩，导致切入风速升高、输出功率下降。风电出力的低温修正模型为：

P_WT(T) = P_WT,n · [1 - β_WT · max(0, T_n - T)]  ——（2）

式中，P_WT,n为常温（20℃）下的风电额定出力；β_WT为风电功率温度衰减系数（取0.002/℃）；T_n为常温基准温度（20℃）。

2.1.2 锂电池低温特性

低温下锂电池主要特性劣化表现：（1）充放电容量衰减，-20℃时可用容量仅为常温的60%~70%；（2）充放电效率下降，充电过程中更多电能转化为热能；（3）内阻激增，-30℃时内阻可达常温的3~4倍，加剧电压降与热损耗；（4）锂析出风险升高，导致电池内部短路，大幅缩短寿命。低温下锂电池充放电效率模型为：

η_ESS(T) = η_ESS,n · exp[-k_η · (T_n - T)]  ——（3）

式中，η_ESS,n为常温下充放电效率；k_η为效率温度衰减系数（取0.015/℃）。

2.2 低温环境下电池寿命损耗量化建模

电池寿命损耗主要包括循环寿命损耗与日历寿命损耗，低温环境下两者均会加速。本文采用“循环损耗主导+日历损耗修正”的耦合建模方法，综合考虑低温、充放电深度（DOD）、充放电速率（C-rate）的协同影响。

2.2.1 循环寿命损耗建模

基于雨流计数法，将电池充放电过程分解为不同DOD的循环片段，结合低温修正系数量化循环寿命损耗。循环寿命损耗速率模型为：

L_cycle = Σ(ΔN_i / N_i(T,DOD_i))  ——（4）

式中，ΔN_i为第i类DOD循环的次数；N_i(T,DOD_i)为低温T、DOD_i下的循环寿命，满足：

N_i(T,DOD_i) = N_i,n(DOD_i) · exp[-k_T · (T_n - T)]  ——（5）

式中，N_i,n(DOD_i)为常温下DOD_i对应的循环寿命；k_T为低温加速老化系数（取0.02/℃）。

2.2.2 日历寿命损耗建模

日历寿命损耗与环境温度、SOC水平正相关，低温环境下需重点考虑长期低温存储的老化效应。日历寿命损耗模型为：

L_cal = (t / t_cal(T,SOC))  ——（6）

式中，t为调度周期时长；t_cal(T,SOC)为低温T、SOC下的日历寿命，满足：

t_cal(T,SOC) = t_cal,n · exp[-k_cal · (T_n - T) - k_SOC · (SOC - 0.5)]  ——（7）

式中，t_cal,n为常温、SOC=0.5时的日历寿命；k_cal为日历寿命低温加速系数（取0.01/℃）；k_SOC为SOC影响系数（取0.008）。

2.2.3 总寿命损耗模型

电池总寿命损耗为循环损耗与日历损耗之和，需满足总损耗率不超过阈值（通常为100%）：

L_total = L_cycle + L_cal ≤ 1  ——（8）

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