摘 要：隨著能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和智能電網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，儲(chǔ)能系統(tǒng)在智能配電網(wǎng)中作用日益顯著。本文提出一種智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該方案結(jié)合先進(jìn)電池管理系統(tǒng)、能量轉(zhuǎn)換技術(shù)和智能控制策略，其目的是提高配電網(wǎng)的供電可靠性和電能質(zhì)量。采用鋰離子電池作為主要儲(chǔ)能元件，利用雙向變流器與電網(wǎng)進(jìn)行能量交互。儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略基于實(shí)時(shí)電價(jià)、負(fù)荷預(yù)測以及電網(wǎng)狀態(tài)等多源信息，可實(shí)現(xiàn)峰谷調(diào)節(jié)、需求響應(yīng)以及緊急備用電源等多重功能。該系統(tǒng)能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能調(diào)度，便于運(yùn)營管理和維護(hù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地平衡電網(wǎng)負(fù)荷，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性，為智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能技術(shù)應(yīng)用提供了新思路。

關(guān)鍵詞：智能配電網(wǎng)；儲(chǔ)能系統(tǒng)；電池管理；能量轉(zhuǎn)換；控制策略

中圖分類號(hào)：TM 76" " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，采用智能電網(wǎng)技術(shù)已成為電力行業(yè)發(fā)展的主要趨勢[1]。在這個(gè)背景下，儲(chǔ)能系統(tǒng)作為智能配電網(wǎng)的重要組成部分，其設(shè)計(jì)與應(yīng)用對(duì)提升電網(wǎng)穩(wěn)定性、優(yōu)化能源分配以及提高電能質(zhì)量具有重要作用。隨著鋰離子電池技術(shù)的不斷發(fā)展，儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠更加高效地儲(chǔ)存與放出電能，為電網(wǎng)峰谷調(diào)節(jié)提供有力的技術(shù)支持[2-3]。同時(shí)，利用先進(jìn)能量轉(zhuǎn)換技術(shù)，采用智能控制策略，儲(chǔ)能系統(tǒng)根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際需求快速響應(yīng)，使電網(wǎng)負(fù)荷平衡并進(jìn)行優(yōu)化[4-5]。此外，集成遠(yuǎn)程監(jiān)控與智能調(diào)度功能提升了儲(chǔ)能系統(tǒng)的管理效率。本文研究智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念與實(shí)現(xiàn)方法，為智能電網(wǎng)進(jìn)一步發(fā)展提供參考。對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)闡述，為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和實(shí)踐者提供有價(jià)值的理論與實(shí)踐指導(dǎo)，推動(dòng)智能電網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步與革新。

1 配電網(wǎng)與儲(chǔ)能系統(tǒng)模型

1.1 智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)

智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)是電力系統(tǒng)中的重要組成部分，其集成了先進(jìn)的儲(chǔ)能技術(shù)（例如電池儲(chǔ)能、飛輪儲(chǔ)能等）對(duì)電能進(jìn)行存儲(chǔ)與釋放。當(dāng)電力需求低谷時(shí)該系統(tǒng)能夠儲(chǔ)存多余的電能，當(dāng)需求高峰時(shí)釋放，有效平衡電網(wǎng)供需關(guān)系，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性[6-7]。同時(shí)，智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)提高了電網(wǎng)對(duì)可再生能源的接納能力，促進(jìn)綠色能源的大規(guī)模應(yīng)用，減少對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴，智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)如圖1所示。

1.2 配電網(wǎng)運(yùn)行模型

配電網(wǎng)的穩(wěn)定性是衡量其性能的關(guān)鍵，節(jié)點(diǎn)電壓的波動(dòng)性是一個(gè)核心指標(biāo)。為更精確地了解分布式電源接入配電網(wǎng)后對(duì)電壓的具體影響，須使用電壓偏移指標(biāo)，該指標(biāo)有助于量化評(píng)估電壓的變動(dòng)情況。定義電壓偏移的平均程度Ulev，利用特定的計(jì)算模型得到這個(gè)指標(biāo)，能夠反映配電網(wǎng)在一個(gè)完整運(yùn)行周期內(nèi)的電壓穩(wěn)定性。Ulev能夠直觀地了解分布式電源接入對(duì)配電網(wǎng)電壓波動(dòng)的具體影響，為配電網(wǎng)的優(yōu)化和運(yùn)行提供有力的數(shù)據(jù)支持。量化評(píng)估能夠更好地理解配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，為后續(xù)的改進(jìn)和升級(jí)提供科學(xué)的依據(jù)。引入電壓偏移指標(biāo)，為配電網(wǎng)穩(wěn)定性提升提供新的方法。計(jì)算模型如公式（1）所示。

（1）

式中：Ulev為電壓偏移的平均程度；T為計(jì)算周期統(tǒng)計(jì)時(shí)長；N為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)；Ui，（t）為在v時(shí)段節(jié)點(diǎn)i的相電壓；Ui*為在t時(shí)刻的交流電壓；ΔUi，max為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)所允許的最大電壓偏差值。

線損率是評(píng)估配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行狀況的一個(gè)非常重要的指標(biāo)。當(dāng)大量的分布式電源（DG）接入配電網(wǎng)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致功率反向流動(dòng)，增加系統(tǒng)的有功網(wǎng)損，提高線損率。為了精確地衡量這種影響造成的損失，引入配電網(wǎng)線損率。該指標(biāo)可以直觀地說明DG接入后配電網(wǎng)的損耗情況，有助于優(yōu)化配電網(wǎng)的運(yùn)行策略。降低線損率不僅能提升能源利用效率，還能有效減少能源浪費(fèi)，使配電網(wǎng)運(yùn)行過程更環(huán)保，成本更低。定義配電網(wǎng)線損率指標(biāo)，如公式（2）所示。

（2）

式中：ploss，ij，（t）為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間線路中電網(wǎng)的線損率；Iij，（t）為在t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間線路中電流的有效值；Rij為線路 ij的等效電阻；Pij，（t）、Qij，（t）分別為線路ij在t時(shí)刻的有功負(fù)荷和無功負(fù)荷；Ui，（t） 為在v時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的相電壓；prloss 為在t時(shí)刻該系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的線損率；M為總支路數(shù)，即電路中所有分支的數(shù)量。

1.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)配置模型

儲(chǔ)能系統(tǒng)配置模型是優(yōu)化能源利用的重要手段。該模型綜合考慮了能源需求、電價(jià)波動(dòng)以及可再生能源產(chǎn)出等多種因素，可以合理制定儲(chǔ)能設(shè)備最佳充放電策略。其不僅能提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，當(dāng)電價(jià)低時(shí)還能儲(chǔ)存電能，當(dāng)電價(jià)高時(shí)釋放電能，降低成本。該模型能夠配合可再生能源使用，當(dāng)風(fēng)力或太陽能發(fā)電過剩時(shí)，將多余電能儲(chǔ)存起來，當(dāng)發(fā)電量不足時(shí)釋放儲(chǔ)存的電能，以平衡供需。

1.3.1 目標(biāo)函數(shù)

儲(chǔ)能系統(tǒng)配置最小化成本目標(biāo)函數(shù)如公式（3）所示。

MinimizeCtotal

Ctotal=Cinv+Coamp;m-Bsav" " " "（3）

式中：Ctotal為儲(chǔ)能系統(tǒng)的總成本；Cinv為儲(chǔ)能系統(tǒng)的投資成本，與儲(chǔ)能容量Estorage和充/放電電功率Pcharge/discharge 有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；Coamp;m為儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)成本；Bsav 為使用儲(chǔ)能系統(tǒng)而節(jié)省的成本。

1.3.2 約束條件

約束條件如下。

儲(chǔ)能容量約束：0≤儲(chǔ)能容量Estorage≤儲(chǔ)能的最大值Emax。?

充放電功率約束：充/放電功率的最小值Pmin≤充/放電電功率Pcharge/discharge≤充/放電功率的最大值Pmax。

能量平衡約束：儲(chǔ)能系統(tǒng)在充放電過程中的能量變化必須符合物理定律，滿足實(shí)際運(yùn)行條件。

配電網(wǎng)運(yùn)行模型在電力系統(tǒng)中起到重要的作用，其可以保證電力從發(fā)電站穩(wěn)定、高效地傳輸至用戶端。為了進(jìn)一步提升配電網(wǎng)的性能和適應(yīng)性，引入智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)。將儲(chǔ)能系統(tǒng)與配電網(wǎng)運(yùn)行模型結(jié)合，可以更加靈活、高效地對(duì)電能進(jìn)行管理。當(dāng)電力需求處于低谷時(shí)，儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠儲(chǔ)存多余的電能，當(dāng)需求處于高峰時(shí)釋放，有效平衡供需關(guān)系，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。儲(chǔ)能系統(tǒng)還能提升配電網(wǎng)對(duì)可再生能源的接納能力，促進(jìn)綠色能源的大規(guī)模應(yīng)用。

2 智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略

多目標(biāo)海洋捕食者算法與智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的結(jié)合為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的優(yōu)化提供了新的解決方案。該設(shè)計(jì)融合了先進(jìn)的算法與儲(chǔ)能技術(shù)，其目的是提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性與效率。多目標(biāo)海洋捕食者算法具有獨(dú)特的尋優(yōu)機(jī)制，能夠在復(fù)雜的解空間中迅速找到最優(yōu)解，滿足儲(chǔ)能系統(tǒng)對(duì)充放電策略、成本控制以及效率最大化的多重需求。在智能配電網(wǎng)中，儲(chǔ)能系統(tǒng)十分重要，其不僅能平衡電網(wǎng)負(fù)荷，還能在緊急情況下提供備用電源。引入多目標(biāo)海洋捕食者算法，儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠更智能地進(jìn)行充放電管理，根據(jù)電價(jià)波動(dòng)、用戶需求以及可再生能源的產(chǎn)出情況實(shí)時(shí)調(diào)整儲(chǔ)能策略。設(shè)定海洋捕食者算法的參數(shù)并進(jìn)行優(yōu)化，保證其能夠在多目標(biāo)環(huán)境中高效運(yùn)作。將算法與儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制邏輯結(jié)合，不斷地迭代與優(yōu)化，找到儲(chǔ)能系統(tǒng)在經(jīng)濟(jì)效益與運(yùn)行效率之間的最佳平衡點(diǎn)。

從標(biāo)準(zhǔn)MPA算法的3個(gè)階段可以看出，在初期其收斂速度相對(duì)較慢，在后期會(huì)迅速收斂。在局部搜索方面該算法的性能較強(qiáng)。然而，其步長公式中大量使用隨機(jī)數(shù)，導(dǎo)致在尋優(yōu)過程中存在一定的盲目性。當(dāng)求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題時(shí)，MPA算法的種群間缺乏信息交流，不能保證解的多樣性。為改進(jìn)基礎(chǔ)MPA算法，降低獵物隨機(jī)生成的頻率，提高前期的收斂速度。這次調(diào)整的目的是減少算法的盲目性，并增強(qiáng)種群間的信息交流，保證在求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題的過程中獲得更多樣化的解，如公式（4）所示。

（4）

式中：stepd i為此刻獵物的位置；Br為基于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的布朗運(yùn)動(dòng)隨機(jī)生成策略；xid為捕食者的當(dāng)前位置；pid為此刻獵物的位置；Le為萊維飛行的隨機(jī)生成策略。這些參數(shù)共同構(gòu)成算法的核心部分，其作用是模擬捕食者與獵物的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

在三維目標(biāo)優(yōu)化問題中，一種常見的策略是將每一維目標(biāo)都等分為3份，參考點(diǎn)分布如圖2所示。在規(guī)范化超平面方面，采用這樣的劃分方式能夠生成10個(gè)分布均勻的參考點(diǎn)。在臨界層環(huán)境選擇階段，參考點(diǎn)廣泛且均勻分布能夠引導(dǎo)所選種群在真實(shí)的Pareto面上完成有效分布，因此對(duì)優(yōu)化過程來說十分重要。本文提出的多目標(biāo)海洋捕食者算法（Multi Target Ocean Predator Algorithm，MTOPA）能夠全面探索Pareto最優(yōu)解集。MTOPA算法不僅提高了優(yōu)化效率，還增強(qiáng)了其在復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題中的適用性和魯棒性。

3 試驗(yàn)與結(jié)果分析

在試驗(yàn)部分，本文驗(yàn)證了多目標(biāo)海洋捕食者算法與智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)結(jié)合的有效性與性能。試驗(yàn)構(gòu)建1個(gè)包括多種能源和儲(chǔ)能裝置的智能配電網(wǎng)模型，利用多目標(biāo)海洋捕食者算法優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電策略以及容量配置。利用算法迭代找到了在經(jīng)濟(jì)成本、系統(tǒng)效率和供電可靠性等多個(gè)目標(biāo)之間的最佳平衡點(diǎn)。根據(jù)各種情景規(guī)劃所得數(shù)據(jù)，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值、儲(chǔ)能規(guī)劃方案和配電網(wǎng)運(yùn)行結(jié)果見表1。同時(shí)，為了直觀展示配電網(wǎng)在不同場景中的運(yùn)行狀態(tài)，筆者制作了各個(gè)場景系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的電壓幅值圖（如圖3所示）。

由圖3可知，在24 h內(nèi)配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓的變化情況以及4個(gè)情景中電壓降呈現(xiàn)隨時(shí)間的變化趨勢。具體來說，情景一的電壓降初始值為1.02 V，在12 h～24 h階段逐漸下降，但是整體仍保持在較高水平。情景二的初始電壓降為1.01 V，略低于情景一，其下降速率與情景一相近，但是整體曲線更平緩。情景三的電壓降起始值為1.00 V，隨時(shí)間推移呈現(xiàn)先緩后快的下降趨勢。在前期，電壓降變化不大，但是進(jìn)入后半段后，下降趨勢明顯加速。情景四的電壓降起始值為0.99 V，并隨時(shí)間呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定下降趨勢。整體來看，4個(gè)情景的電壓降隨時(shí)間均呈現(xiàn)下降趨勢，但是各自具有不同的特點(diǎn)和速率。這些變化反映了在不同條件下電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和供電質(zhì)量。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以更深入地了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，為未來電力規(guī)劃和管理提供有益的參考。

為進(jìn)一步驗(yàn)證算法在求解儲(chǔ)能運(yùn)行周期內(nèi)充放電功率的合理性以及儲(chǔ)能接入對(duì)配電網(wǎng)系統(tǒng)中新能源消納情況的影響，本文分析了儲(chǔ)能電池的充放電功率與其荷電狀態(tài)（SOC）之間的關(guān)系。儲(chǔ)能電池在一個(gè)完整運(yùn)行周期內(nèi)的充放電功率變化以及對(duì)應(yīng)的SOC狀態(tài)曲線如圖4所示。由圖4可知，采用本文算法進(jìn)行優(yōu)化，儲(chǔ)能電池的充放電功率呈現(xiàn)為動(dòng)態(tài)平衡的狀態(tài)。當(dāng)新能源發(fā)電量高于系統(tǒng)負(fù)荷時(shí)，儲(chǔ)能電池會(huì)進(jìn)行充電，以儲(chǔ)存多余的電能；當(dāng)新能源發(fā)電量不足時(shí)，儲(chǔ)能電池會(huì)進(jìn)行放電，以補(bǔ)充系統(tǒng)的電能需求。采用這種動(dòng)態(tài)的充放電策略不僅可以保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，還提高了新能源的利用率。在充電過程中，SOC逐漸上升，說明電池正在有效地儲(chǔ)存電能；在放電過程中，SOC逐漸下降，但是始終保持在安全范圍內(nèi)，避免了電池的過充或過放情況。這種合理的SOC管理策略不僅延長了儲(chǔ)能電池的使用壽命，還保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行。

4 結(jié)論

本文將先進(jìn)的電池技術(shù)與能量轉(zhuǎn)換以及控制策略相結(jié)合，提升電網(wǎng)供電可靠性和電能質(zhì)量。鋰離子電池是儲(chǔ)能元件，其性能優(yōu)異，為配電網(wǎng)提供穩(wěn)定的能源支持。試驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在平衡電網(wǎng)負(fù)荷、提高穩(wěn)定性以及節(jié)約成本方面表現(xiàn)突出，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的有效性。系統(tǒng)能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控與智能調(diào)度，儲(chǔ)能系統(tǒng)管理與運(yùn)營效率顯著提升。本文不僅為配電網(wǎng)儲(chǔ)能技術(shù)的應(yīng)用提供新的視角，還為智能電網(wǎng)的未來發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)進(jìn)步，成本降低，智能配電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域，為電力系統(tǒng)更加智能、高效做出更大貢獻(xiàn)。

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