考虑产销者的分布式储能容量配置策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着分布式能源的发展，越来越多的用户兼具电力生产与消费双重角色，成为产销者。分布式储能作为提升产销者能源自主管理能力的关键设备，其容量配置直接影响产销者的经济效益、用电可靠性以及对电网的支撑作用。合理的分布式储能容量配置策略，既能满足产销者自身的用电需求，实现峰谷电价套利、提升余电消纳能力，又能为电网提供调峰、调频等辅助服务，缓解电网压力，促进能源的高效利用。因此，研究考虑产销者的分布式储能容量配置策略具有重要的现实意义。

二、产销者用电特性与储能需求分析

（一）产销者用电与发电行为特征

深入调研不同类型产销者（如工商业用户、居民用户）的用电与发电规律。工商业产销者在工作日白天生产期间，光伏等分布式电源发电与自身生产用电需求并存，且用电负荷波动较大；居民产销者的用电高峰多集中在早晚时段，光伏发电主要集中在白天，发电与用电存在时空错配现象。通过分析历史用电、发电数据，建立概率分布模型，描述产销者用电与发电行为的不确定性。

（二）储能在产销者场景中的功能定位

分布式储能在产销者场景中承担多种功能。从产销者自身角度，可实现峰谷电价套利，在低谷电价时段充电，高峰电价时段放电；平滑分布式电源的间歇性发电，保证自身供电的稳定性。从电网角度，储能可参与电网调峰，在电网高峰负荷时放电，低谷负荷时充电；提供频率调节服务，维持电网频率稳定。明确储能在不同场景下的功能优先级，为后续容量配置提供依据。

三、分布式储能容量配置模型构建

（一）目标函数确定

1. 产销者经济效益最大化：以产销者在储能全生命周期内的净收益最大为目标，包括峰谷电价套利收益、参与电网辅助服务收益、减少购电成本，减去储能设备的投资成本、运行维护成本、折旧成本等。

1. 电网侧效益提升：引入电网峰谷差率、频率偏差等指标，以降低电网峰谷差、提高频率稳定性为目标，体现产销者配置储能对电网的积极影响。综合考虑产销者和电网双方利益，构建多目标函数。

（二）约束条件设置

1. 储能容量约束：储能系统的额定容量需满足产销者的基本用电需求和参与电网辅助服务的最小容量要求，同时不能超过安装空间和资金预算限制。

1. 充放电功率约束：储能系统的充放电功率不能超过其额定充放电功率，且充放电过程需满足电池的充放电倍率限制，保证电池寿命。

1. 能量平衡约束：在一个调度周期内，储能系统的充放电能量与产销者的用电、发电能量需保持平衡，确保储能系统的可持续运行。

1. 电池状态约束：储能电池的荷电状态（SOC）需保持在合理范围内，避免过充过放，一般要求 SOC 处于 [0.2, 0.8] 区间。

四、优化算法选择与求解

（一）算法选择

鉴于多目标优化问题的复杂性，采用非支配排序遗传算法 - II（NSGA - II）、多目标粒子群优化算法（MOPSO）等多目标智能优化算法。这些算法能够在解空间中搜索到一组 Pareto 最优解，为决策者提供多种权衡方案。

（二）模型求解与方案决策

将构建的容量配置模型和选定的优化算法相结合，通过编程实现模型求解。对得到的 Pareto 最优解集进行分析，采用熵权法、层次分析法（AHP）等决策方法，根据产销者的实际需求和偏好，从 Pareto 最优解集中筛选出最合适的分布式储能容量配置方案。

五、案例分析

（一）案例选取与参数设置

选取不同类型的产销者案例，如某工业园区工商业产销者、某居民小区产销者。根据实际情况设置相关参数，包括电价信息（峰谷电价时段及价格）、分布式电源装机容量及发电特性、用电负荷曲线、储能设备的成本参数（投资成本、运行维护成本、寿命周期等）。

（二）结果分析

1. 计算不同配置方案下产销者的经济效益和对电网的影响指标，对比分析不同方案的优劣。

1. 与未配置储能的情况进行对比，量化展示分布式储能对产销者用电成本降低、收益提升以及电网运行改善的效果。

1. 分析关键参数（如电价差、分布式电源发电波动程度）对储能容量配置方案和经济效益的敏感性，为实际应用提供参考。

六、结论与展望

（一）研究结论

本文提出的考虑产销者的分布式储能容量配置策略，通过综合分析产销者用电特性、储能功能定位，构建合理的多目标优化模型，并采用有效的优化算法求解，能够为产销者提供科学的储能容量配置方案，实现产销者与电网的双赢。

（二）研究展望

未来可进一步考虑电力市场动态定价机制、多个产销者协同互动等因素对储能容量配置的影响；加强储能技术发展对配置策略的作用研究，探索更贴合实际需求的分布式储能容量配置策略。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张叶.被售商品序列到达时的卖出策略研究[D].西北大学,2022.

[2] 刘薇.产销视角下的北京市农产品物流配送优化研究[D].北京交通大学,2013.

[3] 安哲成,于广瀛.基于遗传算法的公司生产销售方案制定[J].沈阳理工大学学报, 2011, 30(3):7.DOI:10.3969/j.issn.1003-1251.2011.03.022.

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