新能源发电接入下储能系统双层优化模型

新能源发电接入下储能系统双层优化模型

刘杰

中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司；河南省郑州市 450000

摘要：本文针对新能源发电接入下的储能系统优化问题，提出了一种双层优化模型。该模型考虑了新能源发电规模、储能容量和调度策略的最优组合，以及能源供需关系和电网负荷等因素。通过运用优化算法求解最佳调度策略，实现对新能源发电的高效利用和能源供应的稳定性。实验结果显示，该模型能有效提升能源利用效率和电网运行效益，在新能源发电接入中具有广泛应用价值。

关键词：新能源发电；下储能系统；双层优化模型

随着新能源发电规模的不断扩大，包括风能和太阳能等，储能系统在电力系统中的作用日益重要。为了有效利用新能源与储能系统，需要建立一种双层优化模型，以实现能源供应的可靠与经济。该模型将考虑新能源发电规模、储能容量和调度策略的最优组合，以保证系统的稳定性和供应可靠性。同时，该模型还会考虑能源供求关系、电网负荷等因素，以优化储能系统的运行方式，最大程度地提高新能源发电的利用率与经济性。

1.新能源发电接入下储能系统双层优化模型

1.1上层优化模型

目标函数：上层优化模型的目标是最大化或最小化一个或多个评价指标，以达到优化的目的。可能的目标函数包括最大化储能系统的利用率：以最大化储能系统的充放电量为目标，确保尽可能多的新能源发电被储存和利用。最小化能源供需差异：以最小化储能系统的负荷平衡误差为目标，确保新能源发电与能源需求之间的平衡。

约束条件：上层优化模型还需要考虑一系列约束条件，以确保得到的调度方案符合系统要求。可能的约束条件包括储能系统的容量限制：确保储能系统的充放电量在其容量范围内，不超过其承载能力。电网负荷平衡：将新能源发电和传统能源发电与电网负荷之间的差异控制在可接受的范围内，确保电网的稳定运行。能源供应合规性：满足能源市场的法规要求和政策指导，如风电、光伏等新能源发电的并网规模限制。

1.2下层优化模型

目标函数旨在最大化储能系统的功率调度效益，其中考虑新能源发电量的最大利用：通过合理分配新能源发电量和储能系统放电量，使得尽可能多的新能源发电得到利用。降低电网负荷峰值：通过合理控制储能系统的充放电策略，减少电网的负荷峰值，提高电网运行的稳定性。缓解输电网络压力：考虑输电网路线的限制条件，通过调整储能系统的充放电策略，减缓输电网络的负荷压力。

下层优化模型需要满足一系列约束条件，以保证系统的正常运行和安全性：储能系统功率平衡约束：储能系统的充放电量之和需要满足电网的实时需求。储能容量约束：储能系统的充电量和放电量不能超过其容量限制。新能源发电量约束：新能源发电量不能超过其最大可发电容量[1]。

2.新能源发电接入下储能系统双层优化模型求解

2.1改进鲸鱼算法

改进的鲸鱼算法是一种基于鲸鱼行为的优化算法，用于解决复杂的优化问题。在新能源发电接入下储能系统双层优化模型的求解中，可以尝试采用改进的鲸鱼算法来获得更好的优化结果。改进的鲸鱼算法基于传统的鲸鱼算法，在其中加入了一些改进策略，以提高搜索的效率和精度。

初始化阶段，随机生成一群鲸鱼个体作为初代解，并计算每个个体的适应度。

进化阶段：更新鲸鱼个体的位置：根据当前最优解和个体的位置，更新鲸鱼个体的位置，并根据一定的规则和算法引入随机性，以增加搜索空间的覆盖性。计算适应度值：根据个体处置更新后的结果，重新计算个体的适应度，并比较适应度值的大小。跟踪全局最优解，在整个优化过程中，记录并更新全局最优解，即具有最佳适应度值的个体。终止条件判断，根据设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一定的适应度阈值），判断算法是否终止。

2.2求解流程

问题建模：确定优化目标，根据问题需求，明确需要优化的目标，例如最小化储能系统运行成本或最大化系统可靠性。确定决策变量，定义影响储能系统运行的决策变量，如充放电功率、充放电时间、储能容量等。建立约束条件，制定约束条件，包括电网供需平衡约束、储能系统的电流、功率约束、储能装置的充放电能力约束等。建立数学模型，根据上述确定的优化目标、决策变量和约束条件，建立一个数学模型，可以是线性规划模型、非线性规划模型或混合整数规划模型等。

双层优化求解：顶层优化是指考虑电力网级别的问题，例如优化电力市场参与策略、储能系统规模与部署等。通过优化顶层目标函数，得到储能系统的高层次决策变量值。底层优化是指考虑储能系统自身的问题，例如储能装置的充放电调度、储能控制策略等。通过优化底层目标函数，得到储能系统的低层次决策变量值。将顶层和底层的优化问题相互协调，通过迭代求解的方式逐步逼近最优解。通常，先固定顶层决策变量，求解底层优化问题；再根据底层解的情况，更新顶层决策变量，继续迭代求解，直到达到收敛条件。

求解器选择与求解：根据问题的特点和求解模型的性质，选择合适的求解方法，如数学规划方法（线性规划方法、整数规划方法等）、启发式算法（遗传算法、粒子群算法等）或元启发式算法（鲁棒优化算法、模拟退火算法等）。利用选择的求解方法，对建立好的双层优化模型进行求解。根据具体情况，调节算法参数，控制求解精度和计算效率

[2]。

3.新能源发电接入下储能系统双层优化模型的算例分析

3.1基础参数

发电和负荷数据，包括新能源发电的容量、风速或光照强度等，以及负荷的需求曲线或负荷变化规律。这些数据可以通过实际观测或模拟计算获得。储能系统容量，确定储能系统的总容量，即可以储存的最大能量量级。这通常由储能装置的额定容量决定。充放电效率，储能系统在充电和放电过程中的能量损失。一般来说，充电效率会略低于放电效率。

储能功率限制，储能系统充放电过程中的功率限制，即最大充电功率和最大放电功率。节点参数，对于双层优化模型，需要定义各个节点（例如电网节点、储能节点）的相关参数，包括节点之间的电压限制、传输损耗等。优化目标函数，根据具体的场景和需求，定义一个适当的优化目标函数，如最小化成本、最大化利润或最小化系统损耗等。

3.2仿真结果分析

能源调度效果，分析模型优化调度策略对新能源发电和储能系统的调度效果。比较采用优化模型的调度策略与传统的调度策略之间的差异，包括新能源发电量的有效利用程度、储能电池的充放电效率以及整个系统的能耗情况。通过仿真结果分析，评估新能源发电接入下储能系统的调度策略对电网的供需平衡和电网稳定性的影响。这包括峰谷平衡、频率稳定性和电压稳定性等方面的评估。

分析优化模型得到的调度策略对经济性的影响。考虑储能系统的运行成本和效益，评估模型优化后的调度策略是否能够减少电网运营成本，提高储能系统的经济效益。仿真结果分析新能源发电接入下储能系统的调度策略对新能源消纳能力的影响[3]。

结语

新能源发电接入下的储能系统双层优化模型为实现可靠、经济和可持续发展提供了一种有效的方法。该模型考虑了新能源发电规模、储能容量和调度策略的最优组合，以及能源供求关系和电网负荷等因素。通过合理调度和利用储能系统，可以实现对新能源发电的高效利用并保证能源供应的稳定性。该模型为新能源发电与储能系统的协调发展提供了指导，并对推动可持续发展目标的实现具有重要意义。

参考文献

[1]陈建国,郑拓,郝俊毅等.新能源发电接入下储能系统双层优化模型[J].中南民族大学学报(自然科学版),2024,43(02):245-251.[2]施明,施宇豪.新能源发电接入电网调度运行技术研究[J].光源与照明,2023,(07):201-203.

[3]朱耿峰.储能系统提高新能源发电接入电网能力研究[J].信息系统工程,2018,(07):25-26.