章姝俊，錢 嘯，白 聰，黎 博，章雷其，馬瑜涵，張雪松

（1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司，杭州 310007；2.輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點實驗室（重慶大學），重慶 400044；3.國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學研究院，杭州 310014）

0 引言

“雙碳目標”下，以可再生能源為主的清潔能源發(fā)電將逐步取代以傳統(tǒng)化石能源為主的高碳排放發(fā)電［1-2］。可再生能源發(fā)電易受外界環(huán)境影響，具有較大的隨機性和間歇性，大規(guī)模接入會給電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)［3］。儲能系統(tǒng)可以根據(jù)需要對電能進行存儲和釋放，在配電網(wǎng)中最大程度地消納可再生能源降低晝夜峰谷差［4］。但儲能系統(tǒng)高昂的費用制約了儲能系統(tǒng)的應用。如何在儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置中提高儲能利用率已成為配電網(wǎng)中配置儲能系統(tǒng)的關(guān)鍵［5］。

關(guān)于儲能優(yōu)化配置的研究主要集中在兩個方面。一方面，側(cè)重于根據(jù)特定的應用場景需求對儲能系統(tǒng)進行配置，以滿足配電網(wǎng)的安全運行［6-10］。文獻［6-7］以平抑光伏出力為應用場景，以最小電網(wǎng)運行成本為目標，建立了儲能系統(tǒng)配置優(yōu)化模型。文獻［8］以電網(wǎng)調(diào)峰為應用場景，以最小化儲能運營成本為目標，對儲能系統(tǒng)的配置進行了優(yōu)化，配置的儲能系統(tǒng)在不同季節(jié)下都有較強的調(diào)峰能力。文獻［9］以輔助風電場參與初期黑啟動為應用場景，對儲能系統(tǒng)進行了配置。文獻［10］以降低配電網(wǎng)損耗和電壓波動為目標，對含高比例光伏配電網(wǎng)的儲能系統(tǒng)進行了配置，并采用粒子群算法求解。

另一方面的研究更加側(cè)重于其調(diào)度結(jié)果對配置方案的影響［11-21］。文獻［11］以儲能系統(tǒng)全壽命周期收益最大為目標，綜合考慮儲能套利及補貼等收入來對儲能系統(tǒng)進行配置，但沒有計及配電網(wǎng)的潮流安全約束。文獻［12-15］針對儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置問題建立了雙層優(yōu)化模型，內(nèi)層在最優(yōu)潮流的基礎上完成對不同優(yōu)化目標的求解，外層則采用粒子群、遺傳算法等啟發(fā)式算法對儲能的配置方案進行優(yōu)化。文獻［16］對可再生能源滲透率不同的配電網(wǎng)配置了廣義儲能系統(tǒng)，降低了系統(tǒng)運行成本，但沒有考慮儲能系統(tǒng)主動獲利的行為。文獻［17］考慮了儲能系統(tǒng)的壽命衰減特性，以配電網(wǎng)損耗最小和儲能系統(tǒng)總投資成本最小為目標，建立了儲能系統(tǒng)配置的多目標優(yōu)化模型。文獻［18］以最小化儲能系統(tǒng)全壽命周期成本和配電網(wǎng)網(wǎng)損為目標對儲能進行配置，采用教與學的粒子群優(yōu)化方法進行求解，降低了配電網(wǎng)的運行成本。

從現(xiàn)有研究來看，存在單一場景下儲能系統(tǒng)配置成本高和利用效率低的問題，因此，本文考慮儲能系統(tǒng)主動參與配電網(wǎng)多應用場景運行以提高儲能系統(tǒng)的使用效率并增加其運行收益，提出一種基于二階錐松弛的多應用場景儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。首先，提出儲能系統(tǒng)運行壽命模型，考慮了儲能系統(tǒng)循環(huán)充放電帶來的壽命損耗，使儲能系統(tǒng)壽命描述更準確。其次，建立儲能系統(tǒng)參與多應用場景優(yōu)化模型，提高了儲能系統(tǒng)利用率并增加其運行收益。最后，結(jié)合遺傳算法和商用求解器Gurobi 對優(yōu)化配置模型和多應用場景運行調(diào)度模型進行求解，提高了求解的速度。

1 儲能系統(tǒng)多應用場景建模

本文綜合考慮儲能系統(tǒng)在多種應用場景下的運行特性，對平抑風光波動、參與備用市場輔助調(diào)頻和能量套利3個典型應用場景下儲能系統(tǒng)的運行和獲利進行了建模，在配置儲能系統(tǒng)的過程中同時考慮其參與多應用場景調(diào)度，通過擴大儲能系統(tǒng)的收益來降低其配置成本，從而提高儲能系統(tǒng)配置的可行性。

1.1 場景1：平抑風光波動

配電網(wǎng)中風力發(fā)電機、光伏發(fā)電機等分布式電源的輸出功率存在間歇性和波動性，可能對電網(wǎng)的電壓和頻率穩(wěn)定造成嚴重的影響。因此，為了降低風光出力波動強度，可利用儲能系統(tǒng)對其進行平抑。選用典型日場景作為調(diào)度的周期，采用確定性場景描述風光出力。由于規(guī)劃問題中考慮風光出力預測偏差問題會增加計算量，且本文更側(cè)重于儲能參與配電網(wǎng)多應用場景模型的建立，因此不考慮風光預測誤差［19-20］。記t時刻風機、光伏及儲能系統(tǒng)出力的代數(shù)和為Pre（t），則根據(jù)儲能系統(tǒng)對風機和光伏出力的平抑作用可做如下約束［21-22］：

式中：PWT（t）、PPV（t）、Pchar（t）、Pdischar（t）分別為t時刻配電網(wǎng)中風機、光伏的出力以及儲能系統(tǒng)的充放電功率；rup和rdown分別為配電網(wǎng)所允許的風光波動上、下限系數(shù)；Pre，max為可再生能源最大出力，其為配電網(wǎng)日前預測的風機以及光伏最大輸出功率之和。

1.2 場景2：備用市場輔助調(diào)頻

儲能系統(tǒng)在電網(wǎng)調(diào)度中心的指揮下參與備用市場的輔助調(diào)頻服務，通過提供調(diào)頻服務的備用容量來獲利［23］。在整個優(yōu)化調(diào)度周期內(nèi)，儲能系統(tǒng)參與備用市場輔助調(diào)頻獲得的收益為：

式中：RFR為儲能系統(tǒng)的調(diào)頻收益；λFR為備用市場輔助調(diào)頻的市場價格；PFR（t）為t時刻儲能系統(tǒng)的調(diào)頻輸出功率；PFR，char（t）和PFR，dischar（t）分別為t時刻儲能系統(tǒng)響應調(diào)頻信號的充、放電功率；T為日前調(diào)度周期。

儲能系統(tǒng)參與備用市場輔助調(diào)頻時，其響應備用市場調(diào)頻信號的充、放電功率需滿足如下約束：

式中：PFR，down（t）和PFR，up（t）分別為調(diào)度中心在t時刻發(fā)出的功率缺額調(diào)頻信號和功率盈余調(diào)頻信號；uFR，d（t）和uFR，c（t）分別為儲能系統(tǒng)在t時刻響應備用市場調(diào)頻缺額信號和盈余信號的決策變量。

儲能系統(tǒng)參與備用市場輔助調(diào)頻的同時還要參與配電網(wǎng)的運行調(diào)度，儲能系統(tǒng)的充、放電功率需滿足如下約束：

式中：PBESS，nom為儲能系統(tǒng)的額定充、放電功率；ud（t）和uc（t）分別為儲能系統(tǒng)t時刻在配電網(wǎng)中進行放電和充電的決策變量。

日前時間尺度下對儲能系統(tǒng)進行調(diào)度時，儲能系統(tǒng)首先通過充、放電來滿足配電網(wǎng)的功率平衡，之后儲能系統(tǒng)利用剩下的功率和容量來響應上級電力調(diào)度中心發(fā)送的備用市場調(diào)頻信號，因此儲能系統(tǒng)在配電網(wǎng)中的充、放電場景與參與備用市場輔助調(diào)頻的充、放電應用場景應保持相同的充、放電狀態(tài)，即：

則儲能系統(tǒng)同時參與配電網(wǎng)功率平衡和備用市場輔助調(diào)頻時，其充、放電功率應滿足：

1.3 場景3：能量套利

儲能系統(tǒng)通過在電價較低的時段進行充電，然后在電價較高的時候再進行放電，可以實現(xiàn)能量套利。儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行調(diào)度時，購電和售電的電價差異通過配電網(wǎng)分時電價來體現(xiàn)。在分時電價的引導下，儲能系統(tǒng)在不同的時刻進行充、放電，進而完成能量套利［24］，配置儲能系統(tǒng)后的配電網(wǎng)中，儲能系統(tǒng)的能量套利可表示為：

式中：REA為儲能系統(tǒng)的調(diào)頻收益；λelec（t）為配電網(wǎng)在t時刻的分時電價。

2 多應用場景儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型

首先，根據(jù)儲能系統(tǒng)循環(huán)充、放電衰減特性建立了儲能系統(tǒng)的運行壽命模型；其次，對多個應用場景進行優(yōu)化組合建立了儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度的優(yōu)化模型；然后，考慮配置約束以配電網(wǎng)配置儲能系統(tǒng)總成本最小為目標，建立了儲能系統(tǒng)配置優(yōu)化模型；最后，提出了相應的求解方法。

2.1 儲能系統(tǒng)運行壽命模型

儲能系統(tǒng)循環(huán)充、放電會產(chǎn)生壽命損耗，根據(jù)儲能系統(tǒng)的年壽命損耗率定義儲能系統(tǒng)的循環(huán)壽命為［25］：

式中：Tcycle為儲能系統(tǒng)的循環(huán)壽命年限；lyear為儲能系統(tǒng)循環(huán)充放電引起的年壽命損耗率；nday為一年中儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行的典型日個數(shù)；ncycle，i為第i個典型日中儲能系統(tǒng)完整的循環(huán)充、放電個數(shù)；lcycle，i，j為儲能系統(tǒng)在第i個典型日的第j個充放電循環(huán)中引起的壽命損耗率；Ncycle為儲能系統(tǒng)在整個壽命周期內(nèi)的總循環(huán)充放電次數(shù)；為儲能系統(tǒng)循環(huán)充、放電深度；a和b分別為儲能系統(tǒng)循環(huán)充、放電次數(shù)經(jīng)驗計算公式的系數(shù)。

根據(jù)典型日場景劃分理論生成儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行調(diào)度的典型日場景，通過求解典型日場景下配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度問題，可以獲得儲能系統(tǒng)在典型日場景下的循環(huán)充、放電深度。儲能系統(tǒng)在整個壽命周期內(nèi)總的循環(huán)充、放電次數(shù)可以由式（10）所示的經(jīng)驗公式表示［26］；循環(huán)放電深度已知的情況下，儲能系統(tǒng)進行一次完整的充、放電循環(huán)給儲能系統(tǒng)帶來的壽命損耗率如式（11）所示。由上述模型可以計算出典型日場景下儲能系統(tǒng)投入運行后的循環(huán)壽命年限，其在不超過銘牌標稱的日歷壽命年限的情況下，可以表征整個壽命周期內(nèi)儲能系統(tǒng)的實際運行壽命。

2.2 儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化模型

2.2.1 目標函數(shù)

以配電網(wǎng)年凈成本最小為目標，建立儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化模型的目標函數(shù)：

式中：nbus為配電網(wǎng)的節(jié)點數(shù)；v（i）為與第i個節(jié)點之間架設有線路的節(jié)點集合；為t時刻線路ij的線路電流平方；rij為線路ij的線路電阻；Croot，net為配電網(wǎng)在日前尺度下從主網(wǎng)購售電能的費用；Croot為去除儲能系統(tǒng)能量套利收益后配電網(wǎng)從主網(wǎng)購售電能的總費用；Proot（t）為配電網(wǎng)在t時刻與主網(wǎng)交換的功率值。

2.2.2 約束條件

對配電網(wǎng)內(nèi)儲能系統(tǒng)進行優(yōu)化調(diào)度時，無功功率通過就地補償?shù)姆绞竭M行調(diào)節(jié)，此外仍要滿足以下一系列設備和配電網(wǎng)運行約束。

1）儲能系統(tǒng)運行約束

儲能系統(tǒng)除了滿足第1節(jié)中多應用場景下的運行約束外，其充放電功率與荷電狀態(tài)需滿足以下約束：

式中：SOC（t）為儲能系統(tǒng)在t時刻的荷電狀態(tài)；Smax和Smin分別為儲能系統(tǒng)允許的最大、最小荷電狀態(tài)；SOC（0）和SOC（T）分別為儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)日前調(diào)度時的起始和終止荷電狀態(tài)；?C和?D分別為儲能系統(tǒng)的充、放電效率；EBESS，nom為儲能系統(tǒng)的額定容量。

2）配電網(wǎng)運行約束

配電網(wǎng)節(jié)點處的功率平衡約束為：

式中：Pj（t）和Qj（t）分別為節(jié)點j的注入有功和無功功率；Pj，re（t）為節(jié)點j處可再生能源輸出有功功率；Pj，d（t）和Qj，d（t）分別為節(jié)點j的有功和無功負荷需求。

為了抑制配電網(wǎng)功率波動對主網(wǎng)造成嚴重影響，對配電網(wǎng)與主網(wǎng)交換的功率作如下約束：

式中：Proot，max和Proot，min分別為關(guān)口變壓器有功功率的上、下限；Qroot（t）為t時刻關(guān)口變壓器無功功率；Qroot，max和Qroot，min分別為關(guān)口變壓器無功功率的上、下限。

此外，還應包括配電網(wǎng)Distflow潮流方程對配電網(wǎng)所作的運行約束［27］，即線路潮流約束和節(jié)點電壓約束。

2.3 儲能系統(tǒng)配置優(yōu)化模型

2.3.1 目標函數(shù)

將配電網(wǎng)年運行成本與儲能系統(tǒng)年均配置成本之和記為含儲能系統(tǒng)配電網(wǎng)的總成本，以最小化含儲能系統(tǒng)配電網(wǎng)總成本為目標［28］，建立儲能系統(tǒng)配置優(yōu)化模型的目標函數(shù)為：

式中：C1為儲能系統(tǒng)的投資成本；C2為儲能系統(tǒng)固定運行維護成本；C3為儲能系統(tǒng)充電成本；C4為儲能系統(tǒng)報廢成本；CP為儲能系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換裝置的單位功率成本；CE為儲能系統(tǒng)每單位儲存能量的成本；CP，OM為儲能系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換裝置運行和維護的單位功率成本；CE，OM為儲能系統(tǒng)每單位儲存能量的運行和維護成本；r為資金折現(xiàn)率；k為儲能系統(tǒng)報廢成本關(guān)于投資成本的系數(shù)。

儲能系統(tǒng)能量套利的目標函數(shù)中已包含儲能系統(tǒng)的充電成本，為了避免重復計算，這里令C3=0。儲能系統(tǒng)報廢后，扣除剩余殘值還需要額外的資金來處理帶污染的報廢材料，這部分資金稱為儲能系統(tǒng)的報廢成本。

2.3.2 儲能系統(tǒng)規(guī)劃約束條件

在配電網(wǎng)中配置儲能系統(tǒng)時，儲能系統(tǒng)的安裝節(jié)點、額定充放電功率以及額定容量要受到一定條件的約束，可以表示為：

式中：s為儲能系統(tǒng)的安裝位置；S為配電網(wǎng)節(jié)點編號集合；PBESS，max和PBESS，min分別為儲能系統(tǒng)允許規(guī)劃的額定功率上、下限；EBESS，max和EBESS，min分別為儲能系統(tǒng)允許規(guī)劃的容量上、下限。

2.4 儲能系統(tǒng)兩階段優(yōu)化配置求解方法

由于用于統(tǒng)計儲能系統(tǒng)壽命的儲能系統(tǒng)運行壽命模型包含非線性項，因此采用帶精英策略集的自適應實數(shù)編碼遺傳算法來求解所提出的多應用場景儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型。為了加快優(yōu)化求解的收斂速度，利用二階錐對配電網(wǎng)潮流約束條件進行松弛［29］，之后采用商用求解器Gurobi 對多應用場景下儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度的優(yōu)化模型進行求解，松弛后的調(diào)度優(yōu)化模型如下所示：

利用Gurobi 求解多應用場景下儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度的優(yōu)化模型后，可以獲得當前調(diào)度方案下配電網(wǎng)的年凈成本以及儲能系統(tǒng)在典型日內(nèi)的荷電狀態(tài)曲線。根據(jù)儲能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)曲線，采用儲能系統(tǒng)運行壽命模型統(tǒng)計出儲能系統(tǒng)的實際運行壽命，結(jié)合配電網(wǎng)的年凈成本，采用帶精英策略集的自適應實數(shù)編碼遺傳算法繼續(xù)對儲能系統(tǒng)的配置方案進行優(yōu)化。在滿足儲能系統(tǒng)規(guī)劃約束的條件下，儲能系統(tǒng)配置優(yōu)化模型為：

多應用場景儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置模型的求解流程如圖1所示。

圖1 多應用場景儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置求解流程

3 算例分析

3.1 參數(shù)設置

基于IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)模型，在節(jié)點6處安裝了容量為5 MW 的風力發(fā)電機，在節(jié)點21 處安裝了容量為5 MW 的光伏發(fā)電機。修改后的33 節(jié)點配電網(wǎng)網(wǎng)絡拓撲如圖2所示。

圖2 33節(jié)點配電網(wǎng)

選取一年四季的配電網(wǎng)風光荷4個典型場景來表征儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行調(diào)度時一年內(nèi)風光荷的變化情況。典型場景中光伏、風機出力以及負荷需求的變化情況分別如圖3和圖4所示。

圖3 典型日風機和光伏出力曲線

圖4 典型日負荷需求曲線

為了引導用戶的用電行為，配電網(wǎng)中根據(jù)負荷需求量的大小設置有分時電價機制，一天內(nèi)各時刻的電價如表1所示。

表1 分時電價

設置配電網(wǎng)所允許的風光波動上下限系數(shù)rup=rdown=0.1，備用市場輔助調(diào)頻的調(diào)頻電價為0.5元/kWh。

儲能系統(tǒng)日前調(diào)度的起始荷電狀態(tài)為40%，?C=?D=0.95，循環(huán)充、放電次數(shù)經(jīng)驗計算公式的系數(shù)分別為a=4 000，b=-1.63，資金折現(xiàn)率為8%。磷酸鋰鐵電池儲能設備的配置單位成本如表2所示。

表2 儲能系統(tǒng)配置單價

外層遺傳算法參數(shù)的設置如表3所示。

表3 遺傳算法參數(shù)

其中，npop為遺傳算法的種群大小；ngen為遺傳算法的進化代數(shù)；Pc1和Pc2分別為最小、最大交叉概率；Pm1和Pm2分別為最小、最大變異概率。

利用儲能系統(tǒng)來最小化配電網(wǎng)運行成本的同時，儲能系統(tǒng)會自動根據(jù)分時電價的引導進行能量套利。單應用場景下，儲能系統(tǒng)以最小化配電網(wǎng)運行成本為目標，同時只進行能量套利；多應用場景下，儲能系統(tǒng)在最小化配電網(wǎng)運行成本的基礎上盡可能地最大化自身收益，儲能系統(tǒng)同時參與平抑風光波動、備用市場輔助調(diào)頻和能量套利。

3.2 單場景與多場景配置方案對比

單應用場景和多應用場景下采用交替優(yōu)化框架配置的儲能系統(tǒng)成本收斂過程如圖5 和圖6所示。

圖5 單應用場景配置收斂曲線

圖6 多應用場景配置收斂曲線

單應用場景和多應用場景下儲能系統(tǒng)的最優(yōu)配置方案如表4所示。由表4可得，單應用場景下儲能系統(tǒng)規(guī)劃的額定充放、電功率值為2.5 MW，比多應用場景下儲能系統(tǒng)規(guī)劃的6.3 MW要小，僅為其40%。這是因為單場景規(guī)劃下儲能系統(tǒng)只需要對某一時刻配電網(wǎng)內(nèi)較小的功率波動作出響應，而多場景規(guī)劃下儲能系統(tǒng)在同一時刻要對多個場景作出響應，所以多場景下規(guī)劃的額定功率更大。

表4 配置結(jié)果對比

單場景和多場景規(guī)劃時，儲能系統(tǒng)的安裝位置分別為26節(jié)點和19節(jié)點，都位于配電網(wǎng)關(guān)口變壓器和風機光伏等可再生能源之間，有利于儲能系統(tǒng)與主網(wǎng)及分布式電源交換功率，并降低網(wǎng)絡損耗。

3.3 單場景與多場景成本構(gòu)成對比

單場景和多場景規(guī)劃下，采用最優(yōu)配置時，儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)調(diào)度運行的成本、收益以及總成本分別如圖7和圖8所示。單場景和多場景下對儲能系統(tǒng)進行規(guī)劃時，儲能系統(tǒng)的投資成本相差不大，分別為110.9萬元和110.4萬元。

圖7 單場景最優(yōu)配置的成本構(gòu)成

圖8 多場景最優(yōu)配置的成本構(gòu)成

單場景和多場景下對儲能系統(tǒng)進行規(guī)劃，配電網(wǎng)的運行成本相差也不大，分別為488 萬元和487萬元，但多場景規(guī)劃下配電網(wǎng)的網(wǎng)損成本為53萬元，比單場景下的網(wǎng)損66 萬元要減少13 萬元。單場景規(guī)劃時，儲能系統(tǒng)只能通過被動的能量套利進行獲利，其一年的累計獲利值為105.7 萬元。而多場景規(guī)劃下，儲能系統(tǒng)除了被動地進行能量套利外，還可以通過主動地參與備用市場輔助調(diào)頻來獲利，其一年內(nèi)累計獲利值為555萬元。

由于多場景規(guī)劃下，儲能系統(tǒng)降低了配電網(wǎng)的網(wǎng)損并增加了獲利，因此多場景規(guī)劃下含儲能系統(tǒng)配電網(wǎng)的總成本僅為42萬元。

3.4 單場景與多場景配置下運行狀態(tài)對比

使用單場景與多場景規(guī)劃下得到的儲能系統(tǒng)最優(yōu)配置方案進行優(yōu)化調(diào)度，求解得到儲能系統(tǒng)及配電網(wǎng)的運行狀態(tài)，通過對比分析來展現(xiàn)多場景規(guī)劃的優(yōu)越性。

3.4.1 儲能系統(tǒng)運行狀態(tài)對比

單場景和多場景下儲能系統(tǒng)在4個典型日中的充、放電情況如圖9 和圖10 所示。單場景下儲能系統(tǒng)每一時刻的充、放電功率都等于配電網(wǎng)的功率缺額值。多場景下儲能系統(tǒng)在每一時刻的充、放電功率則分為兩個部分，包括能量套利充、放電功率和備用市場輔助調(diào)頻的充、放電功率。

圖9 單場景儲能系統(tǒng)出力

圖10 多場景儲能系統(tǒng)出力

單場景和多場景下，儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)曲線如圖11 所示。4 個典型日內(nèi)儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)始終滿足式（14）的約束條件。單場景下儲能系統(tǒng)被動地對每個時刻的功率波動作出響應，因此荷電狀態(tài)變化頻繁且劇烈，而多場景下儲能系統(tǒng)為了最大化其收益，會主動從更長的時間尺度上調(diào)度其充、放電行為，因此荷電狀態(tài)變化較為平緩。

圖11 最優(yōu)配置下儲能系統(tǒng)荷電狀態(tài)曲線

3.4.2 配電網(wǎng)運行狀態(tài)對比

單場景和多場景下，可再生能源輸出功率的統(tǒng)計如表5所示。多場景下儲能系統(tǒng)對風光的功率波動進行平抑，可再生能源的輸出極值由4.8 MW減小為3.2 MW。典型日內(nèi)，利用儲能系統(tǒng)進行風光平抑后，可再生能源輸出的方差由1.8 減小為0.9，波動水平降低了50.5%。

表5 風光波動水平對比

如圖12 所示，單場景下可再生能源輸出的波動較大，某些時刻點風機和光伏輸出的波動值之和超出了配電網(wǎng)所允許的可再生能源最大允許功率波動范圍，正向波動值最大可達0.012 3 倍標幺值（1.23 MW），負向波動值最小可達-0.01倍標幺值（-1 MW）。

圖12 配置儲能系統(tǒng)前配電網(wǎng)風光波動情況

利用儲能系統(tǒng)平抑風光波動后，可再生能源的波動情況如圖13 所示。典型日內(nèi)，風機和光伏輸出的波動值均被平抑在允許的波動范圍內(nèi)，可再生能源的功率輸出獲得了明顯的平抑效果。

圖13 配置儲能系統(tǒng)后配電網(wǎng)風光波動情況

在單場景和多場景的儲能最優(yōu)配置方案下，配電網(wǎng)最大/最小節(jié)點電壓分布如圖14 和圖15 所示。單場景和多場景下各時刻節(jié)點電壓值維持在要求的上、下限之間，滿足潮流約束。且由于多場景下，配電網(wǎng)中的儲能系統(tǒng)對風機和光伏的出力波動進行了限制，避免了風光出力發(fā)生較大變化時給配電網(wǎng)帶來的沖擊，因此多場景下儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行時配電網(wǎng)的節(jié)點電壓相對于單場景波動更小，4個典型日內(nèi)最小節(jié)點電壓的方差降低了60%。

圖14 單場景配電網(wǎng)節(jié)點電壓水平

圖15 多場景配電網(wǎng)節(jié)點電壓水平

4 結(jié)語

本文提出一種多應用場景儲能系統(tǒng)配置與運行優(yōu)化方法，在配置儲能系統(tǒng)的過程中對儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行調(diào)度進行優(yōu)化，提高了儲能利用效率。同時，本文考慮了儲能系統(tǒng)參與配電網(wǎng)運行調(diào)度時的多應用場景，建立了多種應用場景下儲能系統(tǒng)的運行模型。

為了驗證本文所提方法的有效性，基于IEEE 33 節(jié)點配電網(wǎng)進行仿真實驗。仿真結(jié)果表明，采用本文所提多應用場景優(yōu)化方法對儲能系統(tǒng)進行配置，儲能系統(tǒng)在參與配電網(wǎng)運行調(diào)度時，可以同時響應多個場景，提高配電網(wǎng)運行穩(wěn)定性；此外，單應用場景與多應用場景下配置儲能系統(tǒng)的對比結(jié)果表明，多應用場景下儲能系統(tǒng)參與運行調(diào)度時可以提高儲能系統(tǒng)的利用率，在最小化配電網(wǎng)運行成本的同時增加儲能系統(tǒng)的收益。