摘要：隨著分布式能源的大量接入，電力系統(tǒng)面臨如何減弱新能源并網(wǎng)引起波動(dòng)的挑戰(zhàn)。合理配置分布式儲(chǔ)能能夠有效平抑波動(dòng)，提高電能質(zhì)量，因此需要對分布式儲(chǔ)能配置問題進(jìn)行深入研究。該文首先研究并歸納了分布式儲(chǔ)能的發(fā)展現(xiàn)狀，其次從新型電力系統(tǒng)下分布式儲(chǔ)能的優(yōu)點(diǎn)入手，通過分析電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)以及用戶側(cè)等不同的應(yīng)用場景，建立了完善的分布式儲(chǔ)能合理配置流程，然后分別從優(yōu)化模型的搭建和優(yōu)化方法的選擇2方面展開研究，匯總了常用的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，論述了典型優(yōu)化算法的適用性，*后根據(jù)目前分布式儲(chǔ)能配置的研究現(xiàn)狀，指出了目前優(yōu)化過程中需要改進(jìn)的問題。

關(guān)鍵詞：新型電力系統(tǒng)；分布式能源；分布式儲(chǔ)能；優(yōu)化配置；智能優(yōu)化算法

0.引言

分布式可再生能源發(fā)電是基于風(fēng)、光等新能源的分布式發(fā)電，具有建設(shè)周期短、應(yīng)用場景多、環(huán)境負(fù)效應(yīng)低、技術(shù)成熟度高等優(yōu)勢，發(fā)展前景廣闊[1]。2022年前3季度，分布式光伏新增裝機(jī)超過全國光伏新增裝機(jī)的2/3，成為裝機(jī)增長*快的可再生能源發(fā)電類型，這意味著“分布式光伏整縣推進(jìn)"模式在全國范圍內(nèi)鋪開，高比例清潔能源占比逐步提高，分布式配儲(chǔ)能的應(yīng)用前景逐漸體現(xiàn)，因此分布式儲(chǔ)能的規(guī)劃部署作為分布式儲(chǔ)能工程合理性應(yīng)用的前提至關(guān)重要。

為實(shí)現(xiàn)2021年4月國家能源局發(fā)布的《關(guān)于加快推動(dòng)新型儲(chǔ)能發(fā)展的指導(dǎo)意見(征求意見稿)》中“儲(chǔ)能裝機(jī)3000萬kW"目標(biāo)，各省份紛紛出臺(tái)相應(yīng)政策，對不同項(xiàng)目的儲(chǔ)能配比做出相應(yīng)規(guī)定，具體見附錄A表A1。通過匯總表對比可以看出：(1)各省份儲(chǔ)能儲(chǔ)能裝機(jī)配比均在10%以上，充電時(shí)長均在2h以上；(2)規(guī)范的項(xiàng)目多為集中式儲(chǔ)能容量配比，對于分布式儲(chǔ)能容量配比規(guī)定較少，缺乏對其系統(tǒng)性研究；(3)政策中關(guān)于儲(chǔ)能容量配比還未能根據(jù)儲(chǔ)能具體應(yīng)用場景細(xì)化。

相較于集中式儲(chǔ)能，分布式儲(chǔ)能可減少集中儲(chǔ)能電站的線路損耗和投資壓力，但也具有分散布局、可控性差等特點(diǎn)。合理規(guī)劃分布式儲(chǔ)能，不但可以促進(jìn)新能源的消納，降低棄風(fēng)棄光率，還可以通過“削峰填谷"來降低配電網(wǎng)的容量，減少投資資源[3]。圍繞分布式儲(chǔ)能規(guī)劃的問題，國內(nèi)外專家學(xué)者開展了大量研究，已獲得階段性成果，目前主要側(cè)重于不同場景的數(shù)學(xué)建模和規(guī)劃優(yōu)化方法等方面。對此，本文從新型電力系統(tǒng)下分布式儲(chǔ)能的特點(diǎn)入手，圍繞分布式儲(chǔ)能的應(yīng)用場景建立了分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置的研究框架，旨在對新型電力系統(tǒng)下分布式儲(chǔ)能的配置方法進(jìn)行詳細(xì)梳理，對新型電力系統(tǒng)的優(yōu)化具有重要意義。首先研究了分布式儲(chǔ)能的物理架構(gòu)，對其典型應(yīng)用場景進(jìn)行了歸納總結(jié)，基于對不同指標(biāo)以及不同目標(biāo)函數(shù)的考慮，歸納分布式儲(chǔ)能容量配置的不同，旨在對分布式儲(chǔ)能的容量規(guī)劃配置做系統(tǒng)的歸納以及對改進(jìn)其配置方法做合理的展望。

1.分布式儲(chǔ)能應(yīng)用場景及配置流程

規(guī)劃配置分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)，需要從分析儲(chǔ)能在不同應(yīng)用場景下發(fā)揮的關(guān)鍵作用和服務(wù)典型應(yīng)用場景下的分布式儲(chǔ)能容量配置流程設(shè)計(jì)2個(gè)方面出發(fā)，滿足分布式儲(chǔ)能容量配置合理性與科學(xué)性要求。

1.1分布式儲(chǔ)能的應(yīng)用場景

根據(jù)分布式儲(chǔ)能在電力系統(tǒng)中的安裝位置，其應(yīng)用場景可分為發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)以及用戶側(cè)，如圖1所示。在發(fā)電側(cè)，分布式儲(chǔ)能可參與可再生能源并網(wǎng)、減少棄風(fēng)棄光、負(fù)荷跟蹤、系統(tǒng)調(diào)頻等應(yīng)用場景；在電網(wǎng)側(cè)，可參與輔助電力調(diào)峰、備用容量、緩解電網(wǎng)阻塞、延緩輸配電設(shè)備擴(kuò)容、無功支持、輔助動(dòng)態(tài)運(yùn)行等應(yīng)用場景；在用戶側(cè)，分布式儲(chǔ)能可用于峰谷價(jià)差套利、容量費(fèi)用管理、提升電能質(zhì)量、提升供電可靠性等應(yīng)用場景，下面對不同場景下分布式儲(chǔ)能的不同應(yīng)用進(jìn)行歸納分析，以找到各場景下儲(chǔ)能的合理容量配置方法。

圖1分布式儲(chǔ)能應(yīng)用場景

在用戶側(cè)，分布式儲(chǔ)能可用于峰谷價(jià)差套利、容量費(fèi)用管理、提升電能質(zhì)量、提升供電可靠性等應(yīng)用場景，下面對不同場景下分布式儲(chǔ)能的不同應(yīng)用進(jìn)行歸納分析，以找到各場景下儲(chǔ)能的合理容量配置方法。

1.2分布式儲(chǔ)能容量配置流程

分布式儲(chǔ)能容量配置需要綜合考慮應(yīng)用場景用戶與市場需求的分析，建立起適合該應(yīng)用情況下的容量配置數(shù)學(xué)模型，具體容量配置流程見圖

從流程圖可以看出：

(1)分布式儲(chǔ)能容量配置需

要根據(jù)應(yīng)用場景以及市場與用戶需求得出儲(chǔ)能容量配置的目標(biāo)函數(shù)；

.       根據(jù)配電網(wǎng)運(yùn)行要求以及儲(chǔ)能自身?xiàng)l件確定該模型的運(yùn)行約束條件；

.       對設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，選取合理的算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。因此，本文接下來就目前對不同目標(biāo)函數(shù)的研究進(jìn)行歸納總結(jié)與分析。

圖2分布式儲(chǔ)能容量配置流程

2.分布式儲(chǔ)能數(shù)學(xué)建模

經(jīng)濟(jì)性是儲(chǔ)能配置過程中 要考慮的因素，而可靠性貫穿于新型電力系統(tǒng)的各個(gè)部分，它保證了分布式儲(chǔ)能的持續(xù)出力能力以及抵御電網(wǎng)波動(dòng)的能力，因此研究分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置的經(jīng)濟(jì)性和可靠性具有重要意義，下面將分別對其進(jìn)行深入研究。

2.1經(jīng)濟(jì)性

目前，分布式儲(chǔ)能存在投資成本較高、投資回收期較長等問題，對此，行業(yè)內(nèi)專家學(xué)者對分布式儲(chǔ)能各類應(yīng)用場景的經(jīng)濟(jì)性問題開展了相關(guān)研究。針對優(yōu)化應(yīng)用于電源側(cè)的儲(chǔ)能容量配置，其經(jīng)濟(jì)性主要體現(xiàn)在新能源消納以及碳收益方面!。提高了儲(chǔ)能參與新能源消納的效率。對于配電網(wǎng)側(cè)，其經(jīng)濟(jì)性主要體現(xiàn)在降低網(wǎng)損收益、削峰填谷、配電網(wǎng)新能源消納等方面。文獻(xiàn)針對配電網(wǎng)削峰填谷、降低網(wǎng)損的場景，提出了一種修正儲(chǔ)能容量的方法，以配電網(wǎng)總成本*低為優(yōu)化目標(biāo)，使得儲(chǔ)能容量與壽命達(dá)到較好的配合,具有更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性。

從分布式儲(chǔ)能的優(yōu)化配置經(jīng)濟(jì)性研究現(xiàn)狀中，可以得出:

.       政策為分布式儲(chǔ)能提供效益保障，合理制定電價(jià)機(jī)制以及補(bǔ)貼政策是實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能商業(yè)價(jià)值的重要因素;

.       目標(biāo)函數(shù)的設(shè)立大多包含投資成本及運(yùn)維成本，體現(xiàn)出目前成本高昂問題依舊是提高儲(chǔ)能容量配置經(jīng)濟(jì)性的限制因素，因此如何降低配置成本是儲(chǔ)能行業(yè)發(fā)展的 ;

.       約束條件的確定與儲(chǔ)能應(yīng)用場景相關(guān)，在用戶側(cè)，通常要考慮儲(chǔ)能自身約束，比如儲(chǔ)能充放電約束、荷電狀態(tài)約束等，

在電源側(cè)，還需要考慮傳統(tǒng)火電機(jī)組、新能源電站的出力約束；在配電網(wǎng)側(cè)，還需要考慮電力系統(tǒng)潮流約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束等。

2.2可靠性

新型電力系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電占比越來越大，大量新能源并網(wǎng)以及電力電子器件的接入會(huì)給電網(wǎng)帶來較大沖擊，配電網(wǎng)中包含了很多 負(fù)荷、二級(jí)負(fù)荷，需要越來越高的電能質(zhì)量，同時(shí)在負(fù)荷高峰期，部分負(fù)荷可能會(huì)因系統(tǒng)輸配電能力有限而失去供電。

為減少新型電力系統(tǒng)中的重要用戶因電網(wǎng)故障或負(fù)荷停電造成的經(jīng)濟(jì)損失，通過配置一定容量的分布式儲(chǔ)能作為應(yīng)急電源或不間斷電源，能有效提高系統(tǒng)可靠性。除此之外，儲(chǔ)能系統(tǒng)因其本身特性可以 快速地控制有功和無功，提升系統(tǒng)響應(yīng)擾動(dòng)的能力，調(diào)整頻率與電壓到標(biāo)準(zhǔn)值，還能補(bǔ)償負(fù)荷波動(dòng)，提高系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，因此研究分布式儲(chǔ)能配置的可靠性指標(biāo)是提升新型電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要方向。

.       優(yōu)化算法

3.1經(jīng)典優(yōu)化算法

在根據(jù)分布式儲(chǔ)能的應(yīng)用場景選取合適的目標(biāo)函數(shù)以及約束條件后，需要對建立好的儲(chǔ)能配置模型進(jìn)行求解，才能得到儲(chǔ)能配置參數(shù)，完成儲(chǔ)能配置過程，選取合適的優(yōu)化算法也是儲(chǔ)能能否實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置的重要一環(huán)。

3.1.1線性規(guī)劃

線性規(guī)劃是在一組線性約束條件的限制下，求一線性目標(biāo)函數(shù)*大或*小的問題。而在求解儲(chǔ)能容量配置問題時(shí)，其目標(biāo)數(shù)及約束條件往往是非線性的，因此需要將非線性的目標(biāo)函數(shù)及約束條件進(jìn)行線性化才能求解。

3.1.2動(dòng)態(tài)規(guī)劃

動(dòng)態(tài)規(guī)劃是通過將大問題拆分成小問題，同時(shí)明確各問題之間的邏輯關(guān)系，進(jìn)而以遞推的方式去解決問題。在求解儲(chǔ)能容量配置模型優(yōu)化問題中，將目標(biāo)函數(shù)中的優(yōu)化變量折解為子變量，按子變量的邏輯關(guān)系逐一求解。

分布式儲(chǔ)能的動(dòng)態(tài)配置通過動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)配電網(wǎng)的潮流分布，可有效降低配電網(wǎng)網(wǎng)損成本，由于網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷的季節(jié)性變化是儲(chǔ)能配置發(fā)生變化的主要影響因素，而動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型相對于靜態(tài)規(guī)劃模型的優(yōu)點(diǎn)是能夠得到全局*優(yōu)解，因此，儲(chǔ)能動(dòng)態(tài)配置比固定配置更具有經(jīng)濟(jì)性，且能利用優(yōu)化目標(biāo)與子目標(biāo)之間的邏輯關(guān)系，減少冗余計(jì)算過程，提高優(yōu)化效率。其缺點(diǎn)在于：沒有固定的求解模型，依賴決策者提供*優(yōu)判斷，同時(shí)沒有維數(shù)限制，對求解的空間需求大。

3.2智能優(yōu)化算法

3.2.1遺傳算法

遺傳算法(geneticalgorithm,GA)其本質(zhì)是一種具有并行性、全局性、自適應(yīng)尋優(yōu)特點(diǎn)的方法，能在尋優(yōu)過程中自動(dòng)搜集可行域內(nèi)的有效信息，并自適應(yīng)地控制搜索過程以求得近似*優(yōu)解。在應(yīng)用于儲(chǔ)能容量配置的過程中，其主要求解流程如圖3所示，主要步驟有：確定儲(chǔ)能容量配置參數(shù)集，對所需參數(shù)進(jìn)行二進(jìn)制編碼，確定初始儲(chǔ)能容量配置種群，根據(jù)儲(chǔ)能各應(yīng)用場景下的目標(biāo)函數(shù)對其進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)價(jià)，對參數(shù)進(jìn)行選擇交叉變異產(chǎn)生新一代種群直到迭代次數(shù)滿足所設(shè)置要求。算法求解結(jié)束，可以得到所要求的儲(chǔ)能容量配置的參數(shù)。

遺傳算法為全局優(yōu)化算法，其對于求解多目標(biāo)函數(shù)、混合非線性問題有其顯著的優(yōu)點(diǎn)，但其求得的優(yōu)化解一般不為*優(yōu)解，一般為*優(yōu)解附近的職值，在收斂性以及求解速度方面都存在局限性。對此，國內(nèi)外專家學(xué)者對遺傳算法應(yīng)用在分布式儲(chǔ)能規(guī)劃問題上展開研究，表2歸納了遺傳算法求解的標(biāo)丞數(shù)、改進(jìn)之處以及目前在應(yīng)用方面的側(cè) 。

圖3遺傳算法流程圖

分析表2可以看出，目前應(yīng)用遺傳算法來解決分布式儲(chǔ)能規(guī)劃的選址定容問題，其評(píng)價(jià)指標(biāo)主要考慮儲(chǔ)能容量配置的經(jīng)濟(jì)性方面或者以經(jīng)濟(jì)性為主體的多目標(biāo)函數(shù)，目前改進(jìn)的方向主要有：

.       與其他智能算法相結(jié)合，通過算法之間的嵌入來改善遺傳算法的收斂性以及收斂速度；

.       改進(jìn)遺傳算法中的選擇、交叉以及變異因子，使其更科學(xué)，更具適用性；

.       在使用遺傳算法優(yōu)化前，對種群個(gè)體適應(yīng)度進(jìn)行排序，選取適用度高的個(gè)體做初代種群。

3.2.2群智能優(yōu)化算法

群智能算法源于自然群體通過合作方式覓食的行為研究，每個(gè)具有經(jīng)驗(yàn)和智慧的個(gè)體通過相互作用機(jī)制形成強(qiáng)大的群體性智慧，以此解決復(fù)雜的問題，目前常見的應(yīng)用在分布式儲(chǔ)能容量配置領(lǐng)域中的群智能優(yōu)化算法有：蟻群算法、粒子群算法、菌群算法、蛙跳算法、狼群算法、鯨魚算法等。其中，粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)因?yàn)槿菀住⒕雀摺⑹諗靠斓葍?yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于儲(chǔ)能容量配置等方面。

粒子群算法的核心思想是利用群體中個(gè)體對信息的共享，使得整個(gè)群體的運(yùn)動(dòng)在問題求解空間中產(chǎn)生從無序到有序的演化過程，從而獲得問題的*優(yōu)解，粒子群算法中兩大核心公式為速度更新公式與位置更新公式，即：

粒子群算法應(yīng)用在分布式儲(chǔ)能容量配置方面，其主要的流程如圖4所示，首先需要確定區(qū)域配電網(wǎng)的各項(xiàng)參數(shù)，確定儲(chǔ)能應(yīng)用場景，選取儲(chǔ)能配置參數(shù)作初始化粒子群，初始化粒子位置向量和速度向量，計(jì)算粒子的目標(biāo)函數(shù)值，種群速度主要受慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子參數(shù)影響，學(xué)習(xí)因子影響多維度尋優(yōu)效率，慣性權(quán)重大小與全局搜索能力正相關(guān)，ω取值較大時(shí)有利于全局搜索，使得PSO算法收斂速度更快；ω取值較小時(shí)則更有利于局部搜索，使得PSO算法收斂精度更高。

PSO算法有迭代簡單、利用群體智能進(jìn)行優(yōu)化等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于新型電力系統(tǒng)中分布式儲(chǔ)能容量優(yōu)化配置中。

圖4PSO優(yōu)化算法流程圖

分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置的應(yīng)用場景很多，針對不同應(yīng)用場景下的求解需要選擇合理的算法，各類算法具有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，使之更好地對問題進(jìn)行求解，目前主要應(yīng)用的智能算法，如遺傳算法和粒子群算法，依然有計(jì)算量大、易落入局部*優(yōu)等缺點(diǎn)，對此類算法進(jìn)行改進(jìn)并使之在儲(chǔ)能優(yōu)化配置問題中有更好的收斂性與效率是目前的研究 。

4.Acrel-2000ES儲(chǔ)能柜能量管理系統(tǒng)

4.1系統(tǒng)概述

安科瑞儲(chǔ)能能量管理系統(tǒng)Acrel-2000ES，專門針對工商業(yè)儲(chǔ)能柜、儲(chǔ)能集裝箱研發(fā)的一款儲(chǔ)能EMS，具有完善的儲(chǔ)能監(jiān)控與管理功能,涵蓋了儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)備(PCS、BMS、電表、消防、空調(diào)等)的詳細(xì)信息,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢與分析、可視化監(jiān)控、報(bào)警管理、統(tǒng)計(jì)報(bào)表等功能。在 應(yīng)用上支持能量調(diào)度,具備計(jì)劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等控制功能。

4.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

Acrel-2000ES，可通過直采或者通過通訊管理或串口服務(wù)器將儲(chǔ)能柜或者儲(chǔ)能集裝箱內(nèi)部的設(shè)備接入系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

4.3系統(tǒng)功能

4.3.1實(shí)時(shí)監(jiān)測

系統(tǒng)人機(jī)界面友好，能夠顯示儲(chǔ)能柜的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)時(shí)監(jiān)測PCS、BMS以及環(huán)境參數(shù)信息，如電參量、溫度、濕度等。實(shí)時(shí)顯示有關(guān)故障、告警、收益等信息。

4.3.2設(shè)備監(jiān)控

系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測PCS、BMS、電表、空調(diào)、消防、除濕機(jī)等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及運(yùn)行模式。

PCS監(jiān)控：滿足儲(chǔ)能變流器的參數(shù)與限值設(shè)置；運(yùn)行模式設(shè)置；實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能變流器交直流側(cè)電壓、電流、功率及充放電量參數(shù)的采集與展示；實(shí)現(xiàn)PCS通訊狀態(tài)、啟停狀態(tài)、開關(guān)狀態(tài)、異常告警等狀態(tài)監(jiān)測。

BMS監(jiān)控：滿足電池管理系統(tǒng)的參數(shù)與限值設(shè)置；實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電池的電芯、電池簇的溫度、電壓、電流的監(jiān)測；實(shí)現(xiàn)電池充放電狀態(tài)、電壓、電流及溫度異常狀態(tài)的告警。

空調(diào)監(jiān)控：滿足環(huán)境溫度的監(jiān)測，可根據(jù)設(shè)置的閾值進(jìn)行空調(diào)溫度的聯(lián)動(dòng)調(diào)節(jié)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測空調(diào)的運(yùn)行狀態(tài)及溫濕度數(shù)據(jù)，以曲線形式進(jìn)行展示。

UPS監(jiān)控：滿足UPS的運(yùn)行狀態(tài)及相關(guān)電參量監(jiān)測。

4.3.3曲線報(bào)表

系統(tǒng)能夠對PCS充放電功率曲線、SOC變換曲線、及電壓、電流、溫度等歷史曲線的查詢與展示。

4.4.3.4策略配置

滿足儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)備參數(shù)的配置、電價(jià)參數(shù)與時(shí)段的設(shè)置、控制策略的選擇。目前支持的控制策略包含計(jì)劃曲線、削峰填谷、需量控制等。

4.3.5實(shí)時(shí)報(bào)警

儲(chǔ)能能量管理系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)告警功能，系統(tǒng)能夠?qū)?chǔ)能充放電越限、溫度越限、設(shè)備故障或通信故障等事件發(fā)出告警。

4.3.6事件查詢統(tǒng)計(jì)

儲(chǔ)能能量管理系統(tǒng)能夠?qū)b信變位，溫濕度、電壓越限等事件記錄進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，方便用戶對系統(tǒng)事件和報(bào)警進(jìn)行歷史追溯，查詢統(tǒng)計(jì)、事故分析。

4.3.7遙控操作

可以通過每個(gè)設(shè)備下面的紅色按鈕對PCS、風(fēng)機(jī)、除濕機(jī)、空調(diào)控制器、照明等設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)的控制，但是當(dāng)設(shè)備未通信上時(shí)，控制按鈕會(huì)顯示無效狀態(tài)。

4.3.8用戶權(quán)限管理

儲(chǔ)能能量管理系統(tǒng)為保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，設(shè)置了用戶權(quán)限管理功能。通過用戶權(quán)限管理能夠防止未經(jīng)授權(quán)的操作（如遙控的操作，數(shù)據(jù)庫修改等）。可以定義不同級(jí)別用戶的登錄名、密碼及操作權(quán)限，為系統(tǒng)運(yùn)行、維護(hù)、管理提供可靠的安全保障。

5.相關(guān)平臺(tái)部署硬件選型清單

6.結(jié)束語

新型電力系統(tǒng)中新能源占比越來越大，給電網(wǎng)穩(wěn)定性和電能質(zhì)量帶來很多問題和挑戰(zhàn)，通過合理規(guī)劃分布式儲(chǔ)能，不僅可以促進(jìn)新能源的消納，還可以提升電網(wǎng)穩(wěn)定持續(xù)供電能力。本文針對分布式儲(chǔ)能的優(yōu)化配置問題展開深入研究，根據(jù)分布式儲(chǔ)能的不同應(yīng)用場景，構(gòu)建了完善的優(yōu)化配置模型，同時(shí)從模型搭建和優(yōu)化算法選擇2方面進(jìn)行研究歸納，得到以下結(jié)論：

1）通過對分布式儲(chǔ)能系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性方面目標(biāo)函數(shù)的研究，得出目前存在的儲(chǔ)能成本較高、 期長等問題，需要相關(guān)部門制定相應(yīng)政策進(jìn)行引導(dǎo)調(diào)節(jié)，例如在建造分布式儲(chǔ)能初期給予投資方一定比例的獎(jiǎng)勵(lì)以降低投資成本，在電網(wǎng)調(diào)度中優(yōu)先調(diào)用已投運(yùn)的分布式儲(chǔ)能以減短 期。

2）現(xiàn)有的分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置模型一般從經(jīng)濟(jì)性和可靠性2方面選取目標(biāo)函數(shù)，且優(yōu)化目標(biāo)一般較為單一，下一步應(yīng)考慮加入其他方面的優(yōu)化目標(biāo)，例如環(huán)保性和能源利用率等，并考慮將其轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)性、可靠性2方面的目標(biāo)函數(shù)；此外，對于多目標(biāo)優(yōu)化中各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重應(yīng)根據(jù)具體場景進(jìn)行合理分配。

3）隨著分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置的研究更加深入，會(huì)出現(xiàn)更多類型的優(yōu)化指標(biāo)，因此不僅要完善目標(biāo)函數(shù)體系，還要對現(xiàn)有的優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，提高方法 度和適用性，使得優(yōu)化結(jié)果具有更高的可信度。

參考文獻(xiàn)

[1]李建林，姜冶蓉，馬速良，崔宜琳，郭霄宇.新型電力系統(tǒng)下分布式儲(chǔ)能應(yīng)用場景與優(yōu)化配置.2024

[2]張光儒，任浩棟，馬振祺，等.提升配電網(wǎng)承載力和調(diào)節(jié)能力的整縣分布式光伏儲(chǔ)能配置方法[J].電氣技術(shù)，2022，23(11)：49-55，61.

[3]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用手冊.2022.05版.