摘 要：在光伏-儲(chǔ)能微電網(wǎng)中，光伏發(fā)電輸出與負(fù)載間的匹配度較低，會(huì)降低其電力供應(yīng)的可靠性。因此，有必要配置一定容量的儲(chǔ)能設(shè)備，以保持源荷平衡。本文探討了不同負(fù)載配置和應(yīng)用場景對儲(chǔ)能配置的具體影響，提出了一種儲(chǔ)能容量配置策略。該策略以使微電網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，并將網(wǎng)絡(luò)中的最小電力波動(dòng)作為約束條件。為了求解該配置策略，本文采用經(jīng)過改進(jìn)的粒子群算法來尋找最優(yōu)解。經(jīng)案例驗(yàn)證，該策略能夠穩(wěn)定支持微電網(wǎng)中的源荷平衡，并提高微電網(wǎng)自身的供電能力。

關(guān)鍵詞：光伏儲(chǔ)能；微電網(wǎng)；儲(chǔ)能容量配置；源荷平衡

中圖分類號(hào)：TM 61" " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在微電網(wǎng)中電源輸出與負(fù)載不匹配的情況下，無法實(shí)現(xiàn)發(fā)電與消耗的平衡，也無法保證電力供應(yīng)的可靠性。儲(chǔ)能在電能中具有緩沖作用，并能進(jìn)行能量轉(zhuǎn)移，有效解決上述問題。然而，儲(chǔ)能裝置成本高且占地面積大，因此需要合理配置其容量[1]。

目前，微電網(wǎng)中儲(chǔ)能的目標(biāo)函數(shù)主要基于經(jīng)濟(jì)優(yōu)化，包括最大收益、最低成本和最低運(yùn)行成本。越來越多的專家認(rèn)為，儲(chǔ)能配置不僅應(yīng)滿足經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而且必須達(dá)到技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，例如提升新能源消納能力和微電網(wǎng)的電能質(zhì)量[2]。此外，還有許多方法用于解決容量配置問題，包括粒子群算法、遺傳算法等。盡管國、內(nèi)外關(guān)于儲(chǔ)能容量配置的研究已經(jīng)有一定基礎(chǔ)，但是大多集中在風(fēng)光儲(chǔ)能微電網(wǎng)或風(fēng)儲(chǔ)微電網(wǎng)。從國家發(fā)改委公布的首批新能源微電網(wǎng)示范項(xiàng)目來看，光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)是光資源豐富而其他新能源不足地區(qū)的主要微電網(wǎng)形式。因此，專門研究光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)的儲(chǔ)能容量具有重要意義[3]。

基于上述情況，本文研究了支持微電網(wǎng)源荷平衡、低運(yùn)行成本和穩(wěn)定微電網(wǎng)功率波動(dòng)的儲(chǔ)能容量分配技術(shù)。深入分析了負(fù)載特性和光伏發(fā)電的不穩(wěn)定性，提出了一種綜合考慮經(jīng)濟(jì)性和可靠性的儲(chǔ)能配置策略。

1 儲(chǔ)能容量配置影響因素分析

在微電網(wǎng)配置儲(chǔ)能過程中，需要綜合考慮分布式電源輸出特性、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的負(fù)載構(gòu)成以及儲(chǔ)能的不同應(yīng)用場景[4]。本文主要討論負(fù)載配置和不同應(yīng)用場景對儲(chǔ)能容量配置的影響。

1.1 負(fù)載配置的影響分析

大多數(shù)微電網(wǎng)為特定區(qū)域供電，可以對該區(qū)域的負(fù)載構(gòu)成進(jìn)行定量分析[5]。光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)的負(fù)載可以分為白天負(fù)載和夜間負(fù)載。典型的白天負(fù)載包括辦公樓、購物中心等，典型的夜間負(fù)載包括基于口述操作的大型用電工廠和只能在夜間進(jìn)行的某些類型工作。

白天負(fù)載與光伏輸出的時(shí)間序列高度一致，只需要簡單協(xié)調(diào)即可實(shí)現(xiàn)源荷平衡輸出。此時(shí)，微電網(wǎng)只需要配置小容量的儲(chǔ)能裝置，夜間負(fù)載則與光伏輸出的時(shí)間序列相反。當(dāng)光伏發(fā)電量最大而負(fù)載功率最小時(shí)，會(huì)浪費(fèi)大量的光伏發(fā)電；當(dāng)光伏發(fā)電量最小而負(fù)載功率最大時(shí)，需要從配電網(wǎng)向微電網(wǎng)傳輸大量電力。因此，需要配置大容量的儲(chǔ)能裝置，以儲(chǔ)存白天的多余光伏輸出，用于夜間負(fù)載供電。綜上所述，微電網(wǎng)中的不同負(fù)載構(gòu)成將直接影響所需儲(chǔ)能容量的大小。

1.2 不同應(yīng)用場景的影響分析

儲(chǔ)能在微電網(wǎng)中的主要作用如下所示。1） 提高分布式能源的穩(wěn)定性。微電網(wǎng)利用儲(chǔ)能系統(tǒng)來平滑分布式能源的波動(dòng)，并穩(wěn)定其輸出，從而提高分布式能源的本地利用率，同時(shí)避免將其遠(yuǎn)距離傳輸至主電網(wǎng)，以此減輕傳輸壓力并降低電力損失。此外，儲(chǔ)能系統(tǒng)還能保證在夜間或分布式能源進(jìn)行維護(hù)期間為主負(fù)載提供持續(xù)的部分電力供應(yīng)，以有效降低停電情況的發(fā)生概率。2） 提高用戶電力質(zhì)量。控制儲(chǔ)能系統(tǒng)中的電力轉(zhuǎn)換系統(tǒng)（PCS）調(diào)整從儲(chǔ)能系統(tǒng)到微電網(wǎng)的有功和無功功率輸出，不僅可以穩(wěn)定電力輸出，解決電壓驟降問題，而且可以控制諧波。3） 峰值調(diào)節(jié)。微電網(wǎng)使用儲(chǔ)能系統(tǒng)在低負(fù)載時(shí)期儲(chǔ)存分布式能源的多余能量，并在負(fù)載需求高峰階段釋放能量，以滿足峰值負(fù)載需求，減少發(fā)電機(jī)組或變壓器所需容量。4） 短期供電。微電網(wǎng)使用具有儲(chǔ)能模塊的分布式電源支持整個(gè)系統(tǒng)的電壓和頻率，使電網(wǎng)能夠短時(shí)間運(yùn)行。

不同的應(yīng)用場景對儲(chǔ)能裝置的功能要求不同，因此所需儲(chǔ)能容量也不同。短期供電通常需要大容量的儲(chǔ)能裝置，而用于提高分布式發(fā)電穩(wěn)定性、提高電力質(zhì)量和調(diào)節(jié)峰值的儲(chǔ)能配置容量相對較小。

2 能源存儲(chǔ)優(yōu)化配置策略

本文研究的目的是優(yōu)化微電網(wǎng)中的能源分配策略，以實(shí)現(xiàn)源荷平衡。在滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求的前提下，優(yōu)先使用分布式發(fā)電，以減少傳統(tǒng)柴油發(fā)電，并合理使用儲(chǔ)能設(shè)備，降低儲(chǔ)能配置容量的影響，提升微電網(wǎng)的運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)效益。

2.1 改進(jìn)的粒子群算法

為了更好地求解微電網(wǎng)能源配置，將日運(yùn)營成本降至最低，本文采用改進(jìn)的粒子群算法，在粒子更新方法上施加功率平衡和儲(chǔ)能電池等約束，并根據(jù)高斯函數(shù)的分布特性，按照非線性規(guī)律降低慣性權(quán)重，逐步優(yōu)化搜索過程。

2.2 約束條件

本文假定微電網(wǎng)沒有出現(xiàn)電力回饋。在此基礎(chǔ)上，除了功率平衡約束和儲(chǔ)能電池約束之外，還增加了功率波動(dòng)約束，以提高微電網(wǎng)分布式光伏模塊匹配負(fù)載的能力。具體約束如下所示。

2.3 解決方案

為了實(shí)現(xiàn)源荷平衡，本文采用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化微電網(wǎng)的能源分配策略，具體步驟如下所示。

第一，初始化參數(shù)。設(shè)定粒子群規(guī)模N、初始化粒子的xid速度vid以及慣性權(quán)重ωk。慣性權(quán)重通常設(shè)置為較大的初始值，以提高全局搜索能力。加速度系數(shù)c1和c2也在該步驟中設(shè)定，用于控制局部與全局搜索的平衡。

第二，數(shù)據(jù)輸入。將微電網(wǎng)的能源生產(chǎn)與負(fù)荷需求等相關(guān)數(shù)據(jù)（光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)和柴油發(fā)電的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)）輸入系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)用于計(jì)算粒子的適應(yīng)度，從而確定其在搜索空間中的和速度更新。

第三，適應(yīng)度評(píng)估。本文以日運(yùn)營成本為目標(biāo)函數(shù)值（適應(yīng)度值），根據(jù)公式（11）計(jì)算每個(gè)粒子的日運(yùn)營成本目標(biāo)函數(shù)值，并驗(yàn)證每個(gè)粒子是否滿足功率平衡、光伏限制和充放電約束、儲(chǔ)能電池狀態(tài)約束以及功率波動(dòng)約束，根據(jù)適應(yīng)度值確定粒子的個(gè)體和全局最優(yōu)解。

第四，粒子更新。利用速度更新公式（1），使用當(dāng)前粒子、個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解來計(jì)算粒子的速度，并利用更新公式（3），使用更新后的速度調(diào)整粒子的當(dāng)前。

第五，權(quán)重調(diào)整。利用公式（2）來動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重，實(shí)現(xiàn)非線性遞減。隨著迭代次數(shù)增加，降低慣性權(quán)重，以逐步增強(qiáng)局部搜索能力，從而提高解的精度。

第六，迭代終止。當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度收斂到設(shè)定閾值時(shí)，算法運(yùn)行終止。在該時(shí)刻，輸出粒子群中表現(xiàn)最優(yōu)的粒子，將其作為微電網(wǎng)能源配置的最優(yōu)方案。

3 實(shí)例分析

本文聚焦于一個(gè)集成光伏、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電池和負(fù)載的綜合性光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)。該系統(tǒng)特點(diǎn)為200kW的光伏裝機(jī)容量和240kW的最大負(fù)載需求，同時(shí)配備最大功率50kW的柴油發(fā)電機(jī)和最大150kW的外部電力。比較3種儲(chǔ)能配置策略，評(píng)估并提出一種優(yōu)化的儲(chǔ)能配置策略，以提高系統(tǒng)的整體性能和經(jīng)濟(jì)效益。儲(chǔ)能優(yōu)化模型參數(shù)設(shè)置見表1。

策略一：僅針對微電網(wǎng)最低運(yùn)行成本的儲(chǔ)能容量分配方案。

策略二：在滿足微電網(wǎng)最低運(yùn)行成本的前提下，提供150kW的電力，當(dāng)微電網(wǎng)電力不足時(shí)，采用柴油發(fā)電。

策略三：在微電網(wǎng)最低運(yùn)行成本的前提下，配電網(wǎng)不向微電網(wǎng)輸送電力，使微電網(wǎng)脫網(wǎng)運(yùn)行。

本文策略：微電網(wǎng)以最低成本運(yùn)行，同時(shí)平滑負(fù)載的功率波動(dòng)的儲(chǔ)能容量分配。

微電網(wǎng)在不同儲(chǔ)能配置方案下的具體運(yùn)行數(shù)據(jù)見表2。

比較策略一和本文提出的儲(chǔ)能配置策略可以看出，本文策略的儲(chǔ)能容量和波動(dòng)平均功率顯著低于策略一，而配電網(wǎng)的平均輸出略有增加，表明雖然本文策略在經(jīng)濟(jì)性方面有所降低，但是技術(shù)指標(biāo)方面有顯著提升。與傳統(tǒng)的以最低日常運(yùn)行成本為目標(biāo)的儲(chǔ)能配置方案相比，本文策略不僅減少了儲(chǔ)能設(shè)備的需求，而且通過優(yōu)化功率波動(dòng)控制，提高了配電網(wǎng)的穩(wěn)定性與運(yùn)行效率。進(jìn)一步與策略二進(jìn)行比較，本文策略的柴油發(fā)電機(jī)平均輸出略高于策略二，但是儲(chǔ)能容量和配電網(wǎng)的平均輸出明顯低于策略二，表明本文策略在降低儲(chǔ)能容量需求的同時(shí)，具有更高的運(yùn)行效率和可靠性，凸顯了經(jīng)濟(jì)性與技術(shù)指標(biāo)上的綜合優(yōu)勢。在與策略三的比較中，由于策略三的微電網(wǎng)為脫網(wǎng)運(yùn)行，因此所需儲(chǔ)能容量遠(yuǎn)大于并網(wǎng)運(yùn)行過程中的需求，導(dǎo)致運(yùn)行成本大幅增加。相比之下，本文策略具有精細(xì)的儲(chǔ)能配置，顯著減少了儲(chǔ)能設(shè)備的使用量，并有效降低了系統(tǒng)的運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)性和技術(shù)性優(yōu)化。綜上所述，本文策略不僅提升系統(tǒng)效率，而且減輕了日常運(yùn)營中的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

本文策略中的功率波動(dòng)曲線如圖1所示。功率波動(dòng)曲線1表示未配置儲(chǔ)能時(shí)的功率波動(dòng)，功率波動(dòng)曲線2表示配置儲(chǔ)能后的功率波動(dòng)。即使在光伏輸出與負(fù)載匹配的情況下，功率波動(dòng)幅度依然較大，而合理的儲(chǔ)能配置能夠顯著抑制這些波動(dòng)。這進(jìn)一步證明了本文提出的儲(chǔ)能配置策略在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)越性，它不僅滿足了經(jīng)濟(jì)性要求，而且有效地提升了微電網(wǎng)的穩(wěn)定性和運(yùn)行效率，具有在技術(shù)改進(jìn)和經(jīng)濟(jì)效益方面的顯著優(yōu)勢。

4 結(jié)論

本文系統(tǒng)探討了光伏儲(chǔ)能微電網(wǎng)的源荷平衡配置技術(shù)，得出了關(guān)鍵結(jié)論。研究表明，儲(chǔ)能容量配置需求與源負(fù)荷匹配度密切相關(guān)。在高匹配度情況下儲(chǔ)能需求較小，在低匹配度情況下儲(chǔ)能需求較大。本文合理限制配電網(wǎng)輸出，綜合考慮負(fù)荷特性、儲(chǔ)能容量等因素，提出了一種基于改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化配置策略，以最低運(yùn)行成本為目標(biāo)，并以功率波動(dòng)為約束條件，兼顧經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性。案例驗(yàn)證表明，該策略有效平滑了源負(fù)荷波動(dòng)，提升了微電網(wǎng)的自給能力，可以為光伏微電網(wǎng)的可持續(xù)運(yùn)行和能源管理提供有力支持。

參考文獻(xiàn)

[1]吳鳴，張楠春，梁英，等.新型電力系統(tǒng)背景下微電網(wǎng)技術(shù)研究與發(fā)展[J].新型電力系統(tǒng)，2024，2（3）：251-271.

[2]葛磊蛟，范延赫，來金鋼，等.面向低碳經(jīng)濟(jì)的人工智能賦能微電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)[J].高電壓技術(shù)，2023，49（6）：2219-2238.

[3]許雨玲，王磊，江偉建，等.考慮源荷互動(dòng)的微電網(wǎng)容量配置雙層優(yōu)化模型[J].浙江電力，2024，43（4）：29-39.

[4]歐陽森，辛曦，王鳳學(xué)，等.考慮保供電需求的光儲(chǔ)微電網(wǎng)優(yōu)化配置及電能質(zhì)量評(píng)估[J].南方電網(wǎng)技術(shù)，2024，18（4）：106-119，151.

[5]王雅雯.基于需求側(cè)響應(yīng)的風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化研究[J].廣東電力，2023，36（9）：10-16.