探索储能参与调峰调频联合调度模型（Matlab 实现）

最新推荐文章于 2026-01-05 18:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-05 18:45:00 发布 · 361 阅读

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储能参与调峰调频联合调度模型（matlab代码）主要内容为考虑储能同时参与调峰以及调频的联合调度模型，现有文章往往仅关注储能在调峰方面的能力，而实际上同时参与调峰调频将超线性的提高储能的收益，在建模方面，构建了考虑电池退化成本、充放电功率约束以及用户负荷不确定性的储能优化模型。该程序运行需要安装cvx求解器，可自行安装一下。

在能源领域，储能系统的应用越来越广泛。今天咱们就来聊聊储能参与调峰调频联合调度模型，这个模型可是有不少门道。

以往的很多文章，大多只盯着储能在调峰方面的能力，却忽略了一个重要事实：让储能同时参与调峰和调频，能超线性地提高它的收益。这就好比本来只让一个全能选手干一份工作，其实人家能同时干两份，还能带来意想不到的高效益。

那怎么构建这个模型呢？这里面需要考虑不少因素。我们得构建一个考虑电池退化成本、充放电功率约束以及用户负荷不确定性的储能优化模型。

下面来看看关键的 Matlab 代码部分（假设已经安装好 cvx 求解器）：

% 定义参数
% 这里先简单假设一些参数值，实际应用中需根据具体情况调整
P_max_charge = 100; % 最大充电功率
P_max_discharge = 150; % 最大放电功率
C_battery = 500; % 电池容量
eta_charge = 0.95; % 充电效率
eta_discharge = 0.95; % 放电效率

% 考虑用户负荷不确定性，简单模拟一个负荷序列
load_profile = [50 60 70 80 90 100 90 80 70 60]; % 实际应用中可能从数据采集系统获取

% 初始化变量
cvx_begin
    variable P_charge(length(load_profile)) nonnegative; % 充电功率变量
    variable P_discharge(length(load_profile)) nonnegative; % 放电功率变量
    variable E_battery(length(load_profile)+1) nonnegative; % 电池电量变量，多一个初始状态
    E_battery(1) == C_battery; % 初始电量为满电量

    % 充放电功率约束
    subject to
        for t = 1:length(load_profile)
            P_charge(t) <= P_max_charge;
            P_discharge(t) <= P_max_discharge;
        end

        % 电池电量更新约束
        for t = 1:length(load_profile)
            E_battery(t + 1) == E_battery(t) + eta_charge * P_charge(t) - P_discharge(t) / eta_discharge;
        end

        % 功率平衡约束，简单示例，实际更复杂
        P_discharge - P_charge == load_profile;
cvx_end

% 计算收益等结果，这里简单示例
revenue = sum(P_discharge) - sum(P_charge); % 假设放电收益和充电成本简单计算
fprintf('总收益为: %.2f\n', revenue);

代码分析一下哈。首先我们定义了一些关键参数，像最大充电、放电功率，电池容量以及充放电效率这些，这是整个模型的基础设定。接着模拟了一个用户负荷序列，虽然简单，但实际应用中这部分数据得准确获取，因为用户负荷不确定性对模型影响很大。

然后进入 cvx_begin 部分，这里定义了充电功率、放电功率以及电池电量这些变量。通过 subject to 加上了充放电功率约束，不能超过设定的最大值，这就像是给储能的“手脚”定了活动范围。电池电量更新约束是保证电池电量随着充放电合理变化，每一步的电量都跟前一步以及当前充放电功率有关。功率平衡约束这里只是简单示意，实际场景中得考虑更多因素。