摘 要:常規(guī)的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法主要通過使用Hooke-Jeeves算法來獲取不同配置變量的最優(yōu)值,易受生命周期成本變化的影響,導(dǎo)致配置性能不佳。因此,設(shè)計一種全新的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法顯得尤為重要。文中設(shè)計了一種復(fù)雜通信基站共享儲能機制,構(gòu)建了復(fù)雜通信基站儲能容量智能優(yōu)化配置模型,實現(xiàn)了通信基站儲能容量的智能配置。實驗結(jié)果表明,采用設(shè)計的基站儲能容量智能配置方法后,通信基站的缺電率、平準(zhǔn)化度電成本、多余電力指標(biāo)均較低,可再生能力指標(biāo)較高。證明所設(shè)計的儲能容量智能配置方法的配置效果較好,具有可靠性,能夠為推動儲能綠色化,促進能源可持續(xù)發(fā)展作出一定的貢獻。
關(guān)鍵詞:復(fù)雜通信基站;儲能容量;智能配置;共享儲能機制;復(fù)雜通信基站;缺電率
中圖分類號:TP39;TN876.1 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-1302(2025)01-0-03
0 引 言
通信基站作為支撐信息傳輸?shù)年P(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,主要負(fù)責(zé)在移動通信網(wǎng)絡(luò)中接收和發(fā)送無線信號,具有重要作用[1]。通信基站的核心組成部分包括負(fù)責(zé)管理和調(diào)度基站各種資源的基站控制器,以及負(fù)責(zé)無線信號的收發(fā)和調(diào)制解調(diào)的基站收發(fā)信機[2],二者協(xié)同作業(yè),共同實現(xiàn)基站的通信功能。復(fù)雜通信基站的儲能容量有限[3],智能配置難度較高,需要綜合考慮技術(shù)和經(jīng)濟等多個方面。因此,針對目前存在的儲能配置問題,設(shè)計一種全新的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法顯得尤為重要。
復(fù)雜通信基站儲能容量配置包括以下幾個重要步驟[4]:
(1)通過傳感器、監(jiān)控系統(tǒng)等工具收集大量的數(shù)據(jù),再進行數(shù)據(jù)分析,了解基站的能源需求和能源使用模式;
(2)基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)[5],建立預(yù)測模型,預(yù)測未來的能源需求、負(fù)載變化等,為儲能容量的配置提供依據(jù);
(3)利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù),對數(shù)據(jù)進行處理和分析[6],利用訓(xùn)練算法,識別出數(shù)據(jù)中的模式和趨勢,預(yù)測未來的能源需求;
(4)基于預(yù)測結(jié)果和實際運行數(shù)據(jù),對儲能系統(tǒng)進行優(yōu)化配置,制定充電和放電策略[7]。
相關(guān)研究人員針對上述重要配置步驟設(shè)計了幾種常規(guī)的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法。但大多數(shù)常規(guī)的儲能配置方法易受生命周期成本變化影響,配置性能不佳。因此,本文設(shè)計了一種全新的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法。
1 復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法設(shè)計
1.1 設(shè)計復(fù)雜通信基站共享儲能機制
本文設(shè)計的通信基站儲能容量智能配置方法利用儲能平衡原則構(gòu)建了智慧共享儲能社區(qū),設(shè)計了共享儲能機制[8]。在該儲能機制中,消費者可以自行購買虛擬儲能容量,根據(jù)自身需求進行合理規(guī)劃,此時通信基站可以利用收到的虛擬購買資金補充儲能交易鏈[9],從而滿足通信基站的儲能要求。設(shè)計的復(fù)雜通信基站共享儲能機制如圖1所示。
由圖1可知,該共享儲能機制可以滿足基站不同消費者的需求,能有效實現(xiàn)自儲自用。在實際儲能過程中,可以由共享儲能中心發(fā)布儲能指令,交由產(chǎn)銷者完成充放電服務(wù),進行儲能配置反饋,在滿足電力輸出的基礎(chǔ)上進行儲能配置求解,提高了通信基站的儲能消納能力。
1.2 構(gòu)建復(fù)雜通信基站儲能容量智能優(yōu)化配置模型
本文設(shè)計的儲能容量配置方法考慮了儲能單元的波動狀態(tài)[10],將其轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題,構(gòu)建了復(fù)雜通信基站儲能容量智能優(yōu)化配置模型。當(dāng)儲能系統(tǒng)的頻率與額定頻率擬合時,儲能單元未進行交換,此時的頻率波動最低,在該階段的儲能調(diào)頻效果fa的具體計算公式見式(1):
(1)
式中:?filh代表聯(lián)合調(diào)頻采樣頻率差值;?fjct代表儲能實際采樣頻率差值。此時的配置效果最優(yōu),但經(jīng)濟性難以保證,需要根據(jù)儲能收益與支出建立智能配置目標(biāo)函數(shù)Cbess,具體計算公式見式(2):
(2)
式中:cb代表單位容量的儲能成本;Ebess代表配置的儲能容量。在儲能過程中,需要不斷地進行充放電。因此,儲能壽命可能會加速老化,考慮該因素計算儲能產(chǎn)生的成本Cyx,具體計算公式見式(3):
(3)
式中:cy代表儲能折舊成本;EBI代表儲能調(diào)頻電量;EBJ代表儲能輸出電量。為了解決通信基站在運行過程中存在的響應(yīng)頻率變化問題,提高光伏的經(jīng)濟效益,可以根據(jù)其參與的聯(lián)合儲能調(diào)頻服務(wù)計算儲能年凈現(xiàn)值ZNPV,具體計算公式見式(4):
(4)
式中:EF代表總調(diào)頻容量;Csun代表光伏售電價格。根據(jù)該年凈現(xiàn)值可以判斷不同采樣時間段通信基站的儲能配置狀態(tài),構(gòu)建符合通信基站運行要求的儲能容量智能配置模型MSOC,具體計算公式見式(5):
(5)
式中:EGT代表多源聯(lián)合約束系數(shù)。上述儲能容量智能配置模型的穩(wěn)定性較高,可以在保證年凈收益的基礎(chǔ)上降低過度充放電調(diào)頻次數(shù),最大程度上滿足通信基站的運行要求,提高其運行可靠性。
2 實驗分析
2.1 實驗準(zhǔn)備
本文選取某通信基站作為研究對象,采集了其不同時間段的數(shù)據(jù),并將其作為基礎(chǔ)生成實驗環(huán)境參數(shù)。為了提高實驗結(jié)果的真實性,本文選取仿真軟件進行了數(shù)值計算與分析,該仿真軟件的連接調(diào)用示意圖如圖2所示。
由圖2可知,在實驗開始前,需要利用MATLAB進行調(diào)用和編輯子程序,快速調(diào)整智能配置引擎,進一步滿足實驗的數(shù)據(jù)交換要求。
待上述步驟完畢后,選取儲能容量智能配置實驗指標(biāo),分別為缺電率funmet、平準(zhǔn)化度電成本COE、多余電力指標(biāo)fexcess、可再生能力指標(biāo)fren,計算式如下:
(6)
(7)
(8)
(9)
式中:Eunmet代表不滿足調(diào)度周期的儲能負(fù)荷量;Edemand代表調(diào)度周期內(nèi)的儲能需求;Enonren代表不可再生儲能量;Hnonren代表服務(wù)總儲能量;Eservice代表服務(wù)總負(fù)荷量;Hservice代表全部負(fù)荷總量;Eexcess代表總多余儲能量;Eprod代表能量總生產(chǎn)量;CANN代表年度儲能成本;CBOILER代表邊際成本;HSERVED代表熱負(fù)荷量;ESERVED代表能量負(fù)荷成本。其中缺電率代表儲能的可靠性,即缺電率越低,通信基站的儲能可靠性越高;可再生能力代表通信基站儲能系統(tǒng)的可再生能力,可再生能力越高,證明儲能效果越符合可持續(xù)發(fā)展要求;多余電力代表基站的儲能消納水準(zhǔn),多余電力越低,通信基站的儲能消納能力越強;平準(zhǔn)化度電成本是在年度周期內(nèi)通信基站的儲能消耗成本,平準(zhǔn)化度電成本越低證明通信基站的儲能收益越高。根據(jù)上述實驗指標(biāo)可以進行儲能智能配置計算,得到可靠的實驗結(jié)果。
2.2 實驗結(jié)果與討論
根據(jù)上述的實驗準(zhǔn)備,可以進行通信基站儲能智能配置實驗,選取不同的通信基站運行時間段,分別使用本文方法、文獻[6]的面向風(fēng)電場的主動支撐電網(wǎng)型分散式儲能控制策略與優(yōu)化配置方法以及文獻[7]的計及高比例新能源配電網(wǎng)電壓風(fēng)險的儲能容量優(yōu)化配置方法進行儲能智能配置。使用式(6)、式(7)、式(8)與式(9)分別計算三種方法的儲能智能配置指標(biāo),實驗結(jié)果見表1。
由表1可知,應(yīng)用本文方法進行配置后,通信基站在不同的運行時間段的缺電率、平準(zhǔn)化度電成本、多余電力指標(biāo)均較低,可再生能力指標(biāo)較高;文獻[6]方法以及文獻[7]方法在不同的運行時間段的通信基站的缺電率、平準(zhǔn)化度電成本、多余電力指標(biāo)相對較高,可再生能力指標(biāo)偏低。上述實驗結(jié)果證明,本文設(shè)計的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法的配置效果較好,具有可靠性。
3 結(jié) 語
隨著通信技術(shù)的不斷進步,5G等新一代通信技術(shù)的逐漸普及,基站的能源需求也在持續(xù)增長。這就要求儲能系統(tǒng)能夠有效地解決能源供應(yīng)中的穩(wěn)定性問題,在面對自然災(zāi)害、電網(wǎng)故障等突發(fā)情況時,能夠提供可靠的備用電能,確保通信基站的正常運行。受多種因素影響,通信基站的儲能容量配置難度較高。因此,本文根據(jù)目前存在的儲能優(yōu)化問題,設(shè)計了一種全新的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法。實驗結(jié)果表明,設(shè)計的復(fù)雜通信基站儲能容量智能配置方法的配置效果較好,具有可靠性,提高了基站的能源利用效率的同時,還保證了基站的經(jīng)濟效益。
參考文獻
[1] 邵晨穎,李沛霖,楊新婷,等.計及分布式光伏安裝面積限制的配電網(wǎng)儲能系統(tǒng)與線路擴容聯(lián)合規(guī)劃[J].四川電力技術(shù),2023,46(6):67-74.
[2] 楊子建,趙璐,王越超,等.計及廠用電不平衡狀態(tài)感知與碳減排的多能源儲能優(yōu)化配置模型[J].可再生能源,2023,41(11):1512-1519.
[3] 李更豐,孫少華,別朝紅,等.面向新型電力系統(tǒng)彈性提升的儲能優(yōu)化配置與靈活調(diào)度研究綜述[J].高電壓技術(shù),2023,49(10):4084-4095.
[4] 鄭虎虎,葉劍華,楊耿煌,等.風(fēng)光儲一體電動汽車充電站混合儲能容量優(yōu)化配置[J].天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報,2023,33(3):24-30.
[5] 曾志輝,劉云鵬,韋延方,等.基于改進蝙蝠算法的混合儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化配置[J].河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2023,42(5):130-136.
[6] 李成,張婕,石軻,等.面向風(fēng)電場的主動支撐電網(wǎng)型分散式儲能控制策略與優(yōu)化配置[J].中國電力,2023,56(12):238-247.
[7] 張科杰,張國彥,徐寶昌,等.計及高比例新能源配電網(wǎng)電壓風(fēng)險的儲能容量優(yōu)化配置方法[J].電瓷避雷器,2023(6):85-93.
[8] 魏震波,姚怡欣,張雯雯,等.基于完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的含抽蓄微電網(wǎng)混合儲能容量優(yōu)化配置[J].儲能科學(xué)與技術(shù),2023,12(11):3414-3424.
[9] 向光燕,陳繼開,歐陽光,等.計及多元負(fù)荷預(yù)測和聚合互動的園區(qū)配電網(wǎng)目標(biāo)網(wǎng)架規(guī)劃方法研究及應(yīng)用[J].電工技術(shù),2023(11):56-59.
[10] 吳沖,陸永燦,楊波,等.面向10 kV“煤改電”區(qū)域配電網(wǎng)供電質(zhì)量提升的儲能優(yōu)化配置技術(shù)[J].電力電容器與無功補償,2022,43(6):138-145.