融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布 · 384 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型与电力系统日益复杂化，微电网作为一种集成分布式电源、储能装置和负荷的自治系统，在提升电网韧性、促进可再生能源消纳方面展现出巨大潜力。传统微电网优化调度往往侧重于电源侧和物理储能系统的管理，而忽略了需求侧资源的灵活性。本文提出一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度策略。该策略将楼宇内具有柔性调节能力的负荷视为虚拟储能，通过合理引导其行为，实现与物理储能的协同运行。通过建立负荷模型和虚拟储能模型，结合多目标优化算法，旨在实现运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及用户舒适度最优化的综合目标。算例分析表明，该策略能够有效平抑可再生能源波动，降低系统运行成本，并提升楼宇微网的整体经济性和环境效益。

引言

全球能源危机与环境问题日益突出，推动了电力系统向清洁化、低碳化、智能化的方向发展。微电网作为智能电网的重要组成部分，能够有效集成各类分布式电源，如光伏、风力发电机，以及储能系统和负荷，实现局域电力的自给自足和与大电网的灵活互动。在微电网的实际运行中，优化调度是确保其经济、安全、高效运行的关键。

传统的微电网优化调度研究主要集中于电源出力优化、物理储能充放电管理以及电网互动策略。然而，随着负荷侧管理技术的不断发展，需求侧响应（Demand Response, DR）作为一种重要的柔性资源，其在电力系统优化运行中的作用日益凸显。楼宇作为重要的用能单元，其内部存在大量可调节负荷，例如空调、照明、电动汽车充电桩等。这些负荷通过适当的调度策略，可以表现出类似于储能系统的特性，即在电价低谷时段增加用电，电价高峰时段减少用电，从而形成“虚拟储能”的概念。

将需求侧虚拟储能引入楼宇微电网的优化调度中，不仅可以增加系统运行的灵活性，有效应对可再生能源出力的不确定性，还能减少对昂贵物理储能系统的依赖，降低初期投资成本。因此，本文旨在研究一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度策略，以期在经济性、环境效益和用户舒适度之间取得平衡。

楼宇微网系统架构

本文所研究的楼宇微网系统由分布式电源、物理储能系统、可控负荷、不可控负荷以及与大电网的连接构成。

2.1 分布式电源

主要包括屋顶光伏（PV）系统。光伏发电具有间歇性和波动性，其出力受天气条件影响显著。

2.2 物理储能系统

通常采用电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）。BESS具有快速响应能力，可以吸收多余电能并在需要时释放，平抑可再生能源波动，提供备用容量。

2.3 负荷

负荷分为两类：

不可控负荷：
指用户必须满足的，不具备弹性调节能力的负荷，例如基本照明、必要设备用电等。
可控负荷：
指具有一定调节能力，可以通过调度策略进行移峰填谷的负荷，是本文虚拟储能系统的主要组成部分。例如，楼宇内的空调系统、电动汽车充电负荷、部分可中断的生产设备等。

2.4 与大电网的连接

楼宇微网可以通过并网点与大电网进行能量交换，实现购电或售电，从而提升运行灵活性和经济效益。

需求侧虚拟储能系统建模

需求侧虚拟储能的核心在于将具有柔性调节能力的负荷等效为储能装置。本文主要考虑楼宇内常见的以下几种可控负荷：

3.1 空调负荷虚拟储能模型

空调负荷是楼宇中主要的耗能负荷之一。通过调节空调设定温度或运行模式，可以实现对电力的削减或增加。在特定时间段内，允许室内温度在一定范围内波动，但要保证用户舒适度不受大的影响。

空调负荷的虚拟储能特性可以通过其热惯性来体现。当电价较低时，可以提前对房间进行预冷或预热，将多余的电能以“冷量”或“热量”的形式储存在建筑内部；当电价较高时，则可以短暂关闭空调或调高设定温度，利用建筑的热惯性维持一段时间的舒适度，从而减少电能消耗。

3.2 电动汽车充电负荷虚拟储能模型

随着电动汽车的普及，楼宇内的电动汽车充电桩负荷日益增长。电动汽车充电具有较大的灵活性，车主通常只关心在某个时间点之前电池充满，而对具体的充电时段不敏感。因此，可以通过智能调度，将充电负荷从高峰期转移到低谷期，或者根据微网的运行状态动态调整充电功率。这相当于电动汽车电池在一定程度上充当了微网的储能单元。

3.3 其他可调负荷

例如，在非核心办公时段的照明负荷、部分可中断的试验设备或计算机服务器负荷等，也可以根据电价信号进行相应的调节。

虚拟储能的容量和充放电功率受限于负荷本身的物理特性和用户舒适度等约束。

优化调度模型

本文提出的楼宇微网优化调度模型旨在最小化系统运行成本，同时最大化可再生能源消纳和保障用户舒适度。这是一个多目标优化问题，通常可以通过加权求和法或ε-约束法转化为单目标优化问题。

4.3 优化算法

由于模型中可能包含整数变量（例如，是否开启某个设备），且具有非线性特性，可以采用混合整数线性规划（MILP）方法进行求解。若模型复杂度较高，也可考虑启发式算法，如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等。

算例分析

本文通过一个典型楼宇微网的24小时调度周期进行算例分析，验证所提策略的有效性。

5.1 场景设置

光伏出力预测：
基于历史数据和天气预报，预测24小时内的光伏出力。
负荷预测：
预测24小时内的不可控负荷和可控负荷的基线负荷。
电价：
采用分时电价，设置峰谷平三个时段。
物理储能参数：
设定电池容量、最大充放电功率、效率等。
虚拟储能参数：
设定空调负荷的可调节范围和时间，电动汽车充电负荷的充电需求和截止时间。

5.2 结果与讨论

通过与传统调度策略（不考虑需求侧虚拟储能）进行对比，可以得出以下主要结论：

运行成本降低：
融合虚拟储能的调度策略，能够更有效地利用低谷电价，通过虚拟储能的“充放电”行为，减少在高峰电价时段从大电网购电，从而显著降低楼宇微网的整体运行成本。
可再生能源消纳提升：
在光伏出力过剩时，虚拟储能可以增加负荷需求，吸收多余的清洁能源，减少弃光，提高可再生能源的消纳比例。
物理储能压力减轻：
虚拟储能承担了部分负荷调节功能，使得物理储能系统在平抑波动、提供备用方面的压力减小，延长了其使用寿命，降低了维护成本。
电网互动优化：
微网与大电网的互动更加灵活，能够更好地响应大电网的调度需求，提升电网的整体稳定性和可靠性。
用户舒适度保障：
在调度过程中，通过严格的约束条件，确保了用户舒适度在可接受范围内，避免了因过度调节负荷而引起的用户不适。