丁文青

（焦作市解放區(qū)城鄉(xiāng)建設(shè)服務(wù)中心， 河南 焦作 454150）

0 引言

隨著電力應(yīng)用技術(shù)的進步與各類新型電力需求的發(fā)展，共享儲能在電力領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為促進電力市場發(fā)展提供了有效支持，可以緩解儲能投資大以及運維過程復(fù)雜的問題[1-2]。通過設(shè)置共享儲能系統(tǒng)可以充分匯聚大量分散儲能設(shè)施，顯著增強規(guī)模效應(yīng)，實現(xiàn)邊際成本大幅下降，能夠為企業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的電網(wǎng)電能服務(wù)[3-4]。

許多學(xué)者進行了相關(guān)方面的研究。郝木凱等[5]根據(jù)共享儲能原理來設(shè)計系統(tǒng)調(diào)度控制方案，以達到最低日運維費用作為優(yōu)化目標，綜合分析初期投資額、設(shè)備壽命、峰谷差價、日常運維費和電池放電程度的影響，驗證了該模式可以獲得比常規(guī)模式更低的成本。王仕俊等[6]則設(shè)計了一種通過社區(qū)綜合能源系統(tǒng)實現(xiàn)的基礎(chǔ)架構(gòu)。同時，設(shè)置了光伏出力和熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)，開發(fā)了共享儲能模式，可以實現(xiàn)企業(yè)成本的分攤功能。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，開展基于蝗蟲優(yōu)化算法的工業(yè)區(qū)企業(yè)共享儲能分配研究。

1 工業(yè)區(qū)企業(yè)共享儲能分配策略

本文構(gòu)建了效益函數(shù)來評價企業(yè)用能滿意度，并在計算利潤過程中加入了效益函數(shù)的影響[7-8]。根據(jù)以上要求，針對工業(yè)區(qū)企業(yè)每日用電情況，構(gòu)建了費用成本最低的仿真模型，使工業(yè)區(qū)企業(yè)n達到最低每日花費Cuser，n[9-10]。

式中：bn為個體企業(yè)n需支付實際費用；CE，n為個體企業(yè)n計算用能滿意度的函數(shù)表達式。

工業(yè)區(qū)中個體企業(yè)費用和工業(yè)區(qū)團體支出一致，表達式如下：

式中：Call為工業(yè)區(qū)企業(yè)每日應(yīng)支付的實際費用；N為工業(yè)區(qū)企業(yè)數(shù)；Cgrid（t）為t時企業(yè)通過企業(yè)繳費的總支出；CMG（t）為t時企業(yè)獲取企業(yè)電力輔助服務(wù)對應(yīng)的費用。

2 蝗蟲優(yōu)化算法

蝗蟲優(yōu)化算法（GrasshopperOptimizationAlgorithm，GOA）為參考蝗蟲群運動和覓食過程形成的個體作用力規(guī)律進行設(shè)計的數(shù)學(xué)模型。各個蝗蟲可以產(chǎn)生排斥作用來協(xié)助元素勘探過程，從而保證在全局范圍內(nèi)進行檢索。同時，蝗蟲還可以通過相互吸引作用，使蝗蟲在靠近最優(yōu)解的區(qū)域完成搜索過程，實現(xiàn)局部檢索功能。

對模型進行求解的算法流程如圖1 所示，具體步驟如下：

圖1 算法流程

步驟1：群落位置參數(shù)初始化，為檢索舒適區(qū)設(shè)置控制參數(shù)c與最大迭代次數(shù)Y。同時，將迭代數(shù)設(shè)定為0。

步驟2：建立目標函數(shù)，由此構(gòu)成適應(yīng)度值，結(jié)合實際約束參數(shù)開展控制。

步驟3：對所有蝗蟲個體進行適應(yīng)度計算。

步驟4：對蝗蟲位置進行更新得到下一代位置參數(shù)。

步驟5：對位置權(quán)重系數(shù)與經(jīng)過改造處理的檢索范圍控制參數(shù)c按照非線性狀態(tài)進行遞減，由此完成系數(shù)的更新。

步驟6：結(jié)合透鏡成像反向模型獲得反向解。

步驟7：計算經(jīng)過迭代處理的新蝗蟲適應(yīng)度，再對種群進行更新。

步驟8：判斷是否迭代至上限次數(shù)。當(dāng)處于上限次數(shù)時，則輸出此時最優(yōu)解。如果還沒有到達上限次數(shù)，則繼續(xù)開展下一步計算。

步驟9：跳轉(zhuǎn)到第3 步。

3 算例分析

3.1 基本數(shù)據(jù)

為了對共享儲能的實際效益進行測試，以河北某工業(yè)能源系統(tǒng)作為測試對象，并開展仿真分析。本文選擇MATLAB 開展算例仿真，同時，利用本文設(shè)計的蝗蟲優(yōu)化算法實施求解計算，設(shè)定以下算法參數(shù)，種群數(shù)量為30，比例系數(shù)k為10 000，最大迭代數(shù)為500，對算例開展25 次獨立計算，再從上述計算結(jié)果中選擇最優(yōu)解。

夏季典型日負荷以及光伏出力結(jié)果如圖2 所示，A 類與B 類企業(yè)分別對應(yīng)71.1 kW 與81.5 kW 的最大負荷功率，同時達到了54.3 kW 的最高光伏出力功率。

圖2 工業(yè)區(qū)負荷數(shù)據(jù)

工業(yè)區(qū)中其他各項參數(shù)如表1 所示，按照以上方法對共享儲能效果開展驗證。

表1 工業(yè)區(qū)中各項參數(shù)

3.2 算例分析

3.2.1 共享儲能支出

為所有工業(yè)區(qū)企業(yè)配備了光伏系統(tǒng)，這些企業(yè)都存在儲能需求，各企業(yè)每日費用情況如表2 所示。其中，場景1 企業(yè)未參與聯(lián)盟計劃，場景2 企業(yè)則參與了聯(lián)盟計劃，每個團體中共包含6 個企業(yè)單元。

表2 各企業(yè)每日費用 單位：元

跟未參與聯(lián)盟計劃的情況相比，設(shè)置共享儲能計劃后，企業(yè)群體日支出降低了3 805 元。因此，可以通過共享儲能的方式來減小總成本，獲得額外收益。設(shè)置共享儲能的企業(yè)個體支出都出現(xiàn)了較大程度降低，相對單獨行動模式，可以實現(xiàn)更高利益。為工業(yè)區(qū)企業(yè)個體提供了使用共享儲能策略的極大支持，有助于快速推廣共享儲能市場。

3.2.2 共享儲能需求

分別根據(jù)各企業(yè)的日用電量情況設(shè)置了是否存在共享儲能的情況，各企業(yè)日充電需求如表3 所示。場景1 屬于未設(shè)置聯(lián)盟計劃的情況，場景2 屬于設(shè)置聯(lián)盟計劃的情況。相對未設(shè)置聯(lián)盟計劃，設(shè)置聯(lián)盟計劃的企業(yè)群體需求減少約22%。因此，可以通過設(shè)置共享儲能來減小總體需求，獲得額外利益。沒有設(shè)置共享儲能計劃的情況下，獲得了815 kW 的棄光功率。當(dāng)設(shè)置共享儲能計劃后，則減小到了26.8 kW。由此可見，設(shè)置共享儲能計劃的情況可以使棄光亮減少，實現(xiàn)光伏消納量的顯著提升，有效減少儲能需求。

表3 各企業(yè)日充電需求 單位：kW

3.2.3 不同服務(wù)費用

對工業(yè)區(qū)企業(yè)支付服務(wù)費額度將直接影響到企業(yè)對服務(wù)購買意愿。對工業(yè)區(qū)企業(yè)，通過共享儲能獲得的利益受服務(wù)費的影響，不同價格下的選擇結(jié)果存在明顯差異。同時，服務(wù)費也對工業(yè)區(qū)企業(yè)收益存在顯著影響。對工業(yè)區(qū)內(nèi)企業(yè)受服務(wù)費影響的情況進行分析，通過控制服務(wù)費用，使其介于0～1.0 元/（kW·h）之間，企業(yè)群體應(yīng)支付費用如圖3 所示。

圖3 企業(yè)群體所支付實際費用變化

由圖3 可知，設(shè)置較低服務(wù)費時，合作博弈的共享儲能策略下需支付費用跟服務(wù)費之間呈現(xiàn)線性變化規(guī)律。逐漸提升工業(yè)區(qū)企業(yè)服務(wù)費后，二者轉(zhuǎn)變成了非線性變化的特點，且斜率持續(xù)降低。在運營規(guī)劃中，如果企業(yè)進一步提升服務(wù)費，則會造成工業(yè)區(qū)企業(yè)通過降低購買儲能服務(wù)方式來確保支出不會發(fā)生更大幅度的增長。

4 結(jié)論

本文開展基于蝗蟲優(yōu)化算法的工業(yè)區(qū)企業(yè)共享儲能分配分析，取得如下有益結(jié)果：

1）跟未參與聯(lián)盟計劃的情況相比，設(shè)置共享儲能計劃后，企業(yè)群體日支出降低了3 805 元。通過共享儲能的方式來減小總成本，可獲得額外收益。

2）相對未設(shè)置聯(lián)盟計劃，設(shè)置聯(lián)盟計劃的企業(yè)群體需求減少約22%。通過設(shè)置共享儲能來減小總體需求，可獲得額外利益。

3）設(shè)置較低服務(wù)費時，合作博弈共享儲能策略下需支付費用跟服務(wù)費之間呈現(xiàn)線性變化。逐漸提升工業(yè)區(qū)企業(yè)服務(wù)費后，通過降低購買儲能服務(wù)方式來確保支出不會發(fā)生大幅增長。